Desarticular una operación delictiva de estafa con sede en Camboya

A principios de este año, desarticulamos una operación de estafa con sede en Camboya que usaba ChatGPT para facilitar fraudes de inversión, romance, apuestas y suplantación de autoridades policiales. Comenzamos a investigar esta actividad tras recibir información de nuestros colegas de WhatsApp y, desde entonces, hemos compartido otros indicadores de amenazas con socios del sector y las autoridades pertinentes.

La operación ilustra una realidad importante sobre las redes de estafa modernas: los grupos delictivos organizados rara vez se limitan a un solo tipo de estafa. En cambio, aprovechan cualquier relato, identidad y táctica que consideren más eficaces para engañar a las víctimas. En nuestras investigaciones, observamos con frecuencia que los responsables pasan de un tipo de estafa a otro o combinan varias técnicas de estafa en una sola operación.

Algunos usuarios de la red también generaron contenido que sugería vínculos con la trata de personas y la actividad delictiva forzada. Estas observaciones coinciden con numerosos informes⁠(se abre en una nueva ventana) públicos que describen⁠(se abre en una nueva ventana) cómo grupos delictivos organizados del Sudeste Asiático reclutan trabajadores con promesas de empleos legítimos y luego los atrapan en sistemas de servidumbre por deudas y coerción. Aunque no podemos determinar de forma independiente las circunstancias de cada persona involucrada, esta actividad nos recuerda que quienes realizan estafas también pueden ser víctimas de explotación.

Bloqueamos una red coordinada de cuentas de ChatGPT que muy probablemente se originó en Camboya y que probablemente operaba en Poipet o sus alrededores. Poipet es una ciudad de la provincia de Banteay Meanchey que diversos informes⁠(se abre en una nueva ventana) públicos han vinculado⁠(se abre en una nueva ventana) reiteradamente⁠(se abre en una nueva ventana) con centros de estafas en línea y operaciones de trata de personas.

La red usó nuestros modelos para crear identidades falsas en línea y respaldar su operación, generar y traducir mensajes dirigidos a posibles víctimas, crear contenido promocional para sus esquemas fraudulentos y facilitar las operaciones cotidianas.

Al igual que en anteriores⁠(se abre en una nueva ventana) redes de estafa que desarticulamos, algunos usuarios también emplearon ChatGPT para tareas administrativas, como redactar anuncios internos, traducir mensajes entre el personal y documentar asuntos que parecían estar relacionados con la contratación, la situación migratoria, las condiciones laborales y las medidas disciplinarias para empleados.

La red realizó simultáneamente varios tipos de estafas, a menudo combinando elementos de distintos esquemas. Por ejemplo, los operadores usaron perfiles de citas falsos para ganarse la confianza de las víctimas antes de presentarles oportunidades de inversión fraudulentas relacionadas con criptomonedas y operaciones al contado con oro. Otros usuarios mantuvieron largas conversaciones románticas con sus objetivos mediante identidades ficticias, se hicieron pasar por representantes de plataformas de apuestas en línea que ofrecían bonos y premios falsos o suplantaron a organismos policiales para decirles que debían pagar multas por haber cometido delitos graves.

Aunque los relatos variaban, los usuarios de toda la red mostraban sistemáticamente el mismo patrón subyacente de comportamiento engañoso. Por ejemplo, crearon y administraron perfiles de citas falsos, expertos en inversiones ficticios e identidades fraudulentas de autoridades policiales. También generaron imágenes de documentos falsificados, como pasaportes, notificaciones legales, confirmaciones de compra de acciones e interfaces de plataformas de apuestas.

Como señalamos en⁠(se abre en una nueva ventana) informes⁠(se abre en una nueva ventana) anteriores⁠(se abre en una nueva ventana), los estafadores siguieron un patrón habitual al interactuar con sus objetivos, que denominamos el contacto (acercarse), el enganche (provocar emociones) y el golpe (obtener dinero).

• El contacto: la red usó ChatGPT para traducir y generar conversaciones con sus objetivos en plataformas de mensajería como WhatsApp y Telegram. Los estafadores también crearon contenido para redes sociales e investigaron material para perfiles de citas con el fin de reforzar sus identidades falsas.

• El enganche: los mensajes de los estafadores recurrían con frecuencia a la presión emocional y a técnicas para generar confianza. Entre los ejemplos se incluían promesas de rendimientos garantizados e inversiones "sin riesgo", lenguaje romántico, instrucciones para mantener las conversaciones en secreto y solicitudes urgentes para actuar antes de que vencieran bonos ficticios.

• El golpe: los estafadores indicaban a las víctimas que hicieran depósitos para desbloquear supuestas recompensas, pagaran cargos de activación o saldaran multas ficticias, y luego enviaran capturas de pantalla de las transferencias o datos de sus cuentas como comprobante de pago.

Además de las estafas, algunos usuarios generaron contenido que sugería su participación en otras actividades que infringen nuestras políticas y que detectamos y desarticulamos, como la trata de personas o el trabajo forzado. Esto incluyó la creación de anuncios en redes sociales para empleos de "operador de chat" en Poipet que prometían vuelos, alojamiento, comida, visas y permisos de trabajo.

Otras actividades parecían estar relacionadas con la administración de los trabajadores dentro de la operación. Los usuarios llevaban registros de las deudas de los empleados, las deducciones salariales, las multas disciplinarias y los pagos de préstamos, y traducían conversaciones sobre situación migratoria, permisos de trabajo, permanencias después del vencimiento de visas e incentivos de contratación.

Algunas conversaciones también mencionaban aparentes detenciones, intentos de fuga y posibles responsabilidades penales para personas que habían sido víctimas de trata y obligadas a trabajar en operaciones de estafa. Aunque estas conversaciones no nos permiten determinar las circunstancias de una persona en particular, coinciden con numerosos informes⁠(se abre en una nueva ventana) públicos que describen⁠(se abre en una nueva ventana) las actividades de grupos delictivos organizados en el Sudeste Asiático.

Bloqueamos las cuentas de ChatGPT asociadas con esta operación, compartimos indicadores relevantes con socios del sector y las autoridades pertinentes, y tomamos medidas para dificultar que estos responsables recuperen el acceso a nuestros productos y servicios.

Se desconoce la magnitud total de las pérdidas económicas asociadas con la red, pero, según las propias comunicaciones de los estafadores, la operación pudo haber interactuado con cientos de objetivos en varios tipos de estafa. Las conversaciones de los usuarios mencionaban víctimas individuales que habían perdido miles de dólares, aunque no podemos verificar esas afirmaciones de forma independiente.

En términos más generales, este caso confirma dos tendencias. En primer lugar, las redes de estafa organizadas pueden estar muy diversificadas y operar varios esquemas fraudulentos al mismo tiempo, en lugar de limitarse estrictamente a un solo tipo de estafa. En segundo lugar, los límites entre el fraude en línea, el crimen organizado y la trata de personas suelen ser difusos. Por lo tanto, una desarticulación eficaz exige combatir no solo las estafas dirigidas a las víctimas, sino también las organizaciones delictivas que las coordinan y se benefician de ellas.