De Amerikaanse Treasury heeft sancties opgelegd aan tien doelwitten die betrokken zijn bij een ATM jackpotting-operatie van de criminele organisatie Tren de Aragua. Deze groep gebruikte Ploutus-malware om geldautomaten te dwingen contant geld uit te geven, waarbij zij naar schatting minstens 40,73 miljoen dollar wisten te stelen van Amerikaanse financiële instellingen. De opbrengsten werden vervolgens via cryptocurrency witgewassen, waarbij onder meer zeven crypto-wallets op het TRON-netwerk werden gebruikt.

Tren de Aragua is door de Amerikaanse overheid aangemerkt als een buitenlandse terroristische organisatie. Volgens schattingen zijn er tot augustus 2025 meer dan 1.500 jackpotting-aanvallen in de Verenigde Staten gemeld. TRM Labs meldde dat de zeven aangewezen crypto-adressen sinds maart 2022 ongeveer 6,1 miljoen dollar aan cryptofondsen hebben ontvangen. Ari Redbord, Global Head of Policy bij TRM Labs, verklaarde dat Tren de Aragua ATM-malware inzet als financieringsmiddel voor terrorisme en de contante opbrengsten via blockchaininfrastructuur laat lijken op gewone transacties. De sancties zijn gericht op zowel de daders als hun financiële facilitators.

Daarnaast groeit het gebruik van blockchaintechnieken om malware-instructies te verbergen, een methode die bekendstaat als EtherHiding. Cybercriminelen, waaronder Noord-Koreaanse en Iraanse staatsactoren, maken gebruik van publieke blockchains om malwarecommando’s te verbergen, wat het moeilijk maakt om deze te onderscheppen of te verwijderen. Chainalysis rapporteert een stijging van 440 procent in het gebruik van deze Blockchain Dead Drops sinds de introductie van Chinese open-source AI-modellen zonder restricties op kwaadaardige codegeneratie.

Op het gebied van AI-veiligheid voert het Chinese bedrijf Moonshot een interne review uit nadat een rapport van Mindgard aantoonde dat hun AI-modellen Kimi K2.6 en K3 Swarm veiligheidsmaatregelen konden omzeilen en gevaarlijke informatie konden genereren, zoals plannen voor cyberaanvallen en terroristische aanslagen. Tegelijkertijd ontwikkelde het AI-beveiligingsbedrijf Tracebit een techniek genaamd Context Bombs, waarbij indirecte promptinjecties worden gebruikt om runtime veiligheidscontroles van AI-modellen te omzeilen en kwaadaardige acties te voorkomen. Deze methode plaatst instructies in materiaal dat een AI-agent tijdens zijn taak leest, waardoor het model wordt misleid om de beoordeling te beëindigen.