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PostHeaderIcon Acusan a vietnamita por estafa cripto de 16 millones de dólares mediante el método 'matanza del cerdo'


Trung Nguyen Van, un ciudadano vietnamita, fue arrestado en EE. UU. acusado de lavado de dinero por su participación en una red de estafas de criptomonedas conocida como "pig butchering". Se le vincula con el fraude de más de 125 millones de dólares, incluyendo el robo de 16 millones a una sola víctima. El imputado utilizaba plataformas falsas de inversión para engañar a las personas y luego transfería los fondos a billeteras privadas.





Un ciudadano vietnamita fue acusado de lavado de dinero por su papel en una estafa masiva de "matanza de cerdos" (pig butchering), que defraudó a una víctima de 16 millones de dólares en criptomonedas.

Trung Nguyen Van, de 37 años, entró en los Estados Unidos a través del punto de entrada peatonal de la frontera de San Ysidro, California / México el 22 de septiembre y fue detenido antes de embarcarse en un vuelo a Taiwán desde el Aeropuerto Internacional de Los Ángeles el 24 de septiembre.

Una de las víctimas de Van transfirió cerca de 16 millones de dólares en criptomonedas entre junio y agosto de 2024 en transferencias directamente rastreables hasta la billetera de criptomonedas de Van, creyendo que estaban invirtiendo en una plataforma de inversión cripto llamada "Triangle".

Tras recaudar los fondos, el acusado los transfirió a una billetera cripto privada y no alojada fuera de la red blockchain centralizada.

Según documentos judiciales, los cargos se derivan de un esquema de fraude electrónico más amplio que involucra más de 125.000.000 de dólares en criptomonedas, habiendo recibido la billetera de Van más de 53 millones de dólares entre febrero de 2018 y diciembre de 2024, incluyendo al menos 24 millones de dólares en activos cripto vinculados a esquemas conocidos de "matanza de cerdos".

"Desde el 9 de febrero de 2018 hasta el 17 de diciembre de 2024, las billeteras de criptomonedas de Van recibieron aproximadamente 53.275.939 dólares en activos de criptomonedas procedentes de esquemas de fraude electrónico dirigidos a ciudadanos de los Estados Unidos. La billetera transfirió aproximadamente 53.188.466 dólares del valor de los mismos activos de criptomonedas a otras cuentas fuera de la red blockchain centralizada", afirmó el Departamento de Justicia.

"A cada una de las víctimas se les indicó que transfirieran criptomonedas a diferentes sitios web, pero cada víctima relató una historia similar. En cada uno de estos esquemas, las víctimas fueron guiadas por una persona que conocieron en línea para invertir criptomonedas en un 'sitio web' específico con la promesa de altos rendimientos financieros. En última instancia, ninguna víctima pudo retirar los fondos invertidos y finalmente descubrieron que habían sido defraudados".

En las estafas de matanza de cerdos (también conocidas como estafas de inversión en criptomonedas o engaños románticos), los estafadores contactan a sus objetivos a través de redes sociales, sitios de citas y aplicaciones de mensajería, generan confianza y luego atraen a las víctimas a esquemas de inversión falsos. Sin embargo, en lugar de invertir los fondos, los estafadores roban el dinero moviéndolo a cuentas cripto bajo su control.

La Oficina Federal de Investigación (FBI) de EE. UU. señaló en su Informe sobre Delitos en Internet de 2025 que los estadounidenses perdieron casi 21.000 millones de dólares en delitos cibernéticos el año pasado, representando las estafas de inversión el 49% de todos los incidentes relacionados con estafas y resultando en pérdidas de 8.600 millones de dólares.

En febrero, un ciudadano chino fue condenado a 20 años de prisión en ausencia por su papel en un esquema internacional de matanza de cerdos que defraudó a las víctimas de más de 73 millones de dólares, meses después de que las autoridades federales de EE. UU. establecieran un grupo de trabajo que tiene como objetivo desarticular las redes de estafas de criptomonedas chinas conocidas como el equipo Scam Center Strike Force.

Fuente:
BleepingComputer

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