Nuestra Metodología
Transparencia
Investigación de Historias
Cómo investigamos y publicamos exposiciones de estafas
1
Descubrimiento y Fuentes
Monitoreamos continuamente redes blockchain, foros de la dark web, plataformas sociales y reportes de la comunidad para identificar patrones de estafa emergentes y amenazas activas.
2
Investigación Profunda
Nuestro equipo rastrea flujos de transacciones, analiza contratos inteligentes, examina clusters de billeteras y documenta técnicas de estafadores mediante investigación práctica.
3
Contacto con Víctimas
Entrevistamos a personas afectadas (con consentimiento y anonimización) para entender vectores de ataque y recopilar testimonios de primera mano sobre cómo operan las estafas.
4
Análisis Técnico
Las afirmaciones se verifican con datos on-chain, auditorías de contratos y examen forense cuando esa evidencia existe. Cruzamos fuentes independientes.
5
Revisión Editorial
Las historias pasan por verificación rigurosa de hechos, revisión legal y supervisión editorial antes de publicarse. Priorizamos la precisión sobre la velocidad.
6
Enfoque Educativo
Presentamos hallazgos como contenido educativo, enseñando a los lectores a identificar señales de alerta y protegerse de amenazas similares.
Estándares Editoriales
Múltiples Fuentes: Al menos dos fuentes independientes por afirmación
Prueba On-Chain: Datos de transacciones y análisis de contratos cuando aplica
Protección de Víctimas: Anonimización de individuos afectados
Política de Correcciones: Errores reconocidos y corregidos rápidamente
Sin Pago por Cobertura: Nunca aceptamos pago por decisiones de cobertura
Enfoque Educativo: Contenido diseñado para enseñar, no sensacionalizar
Verificación y provenance del Registro
Nada entra al Registro de Incidentes porque lo dijo un feed. Cada candidato pasa por la misma lista de verificación que ves abajo — la idéntica que nuestro editor debe marcar en el panel interno antes de que exista una página pública. Si una casilla obligatoria no se marca, el candidato no se publica.
Lista de verificación
Dos fuentes independientes
obligatorio
Al menos dos fuentes que no se citen entre sí. Dos medios reescribiendo el mismo comunicado cuentan como una.Una fuente primaria
obligatorio
Una declaración del proyecto afectado, una víctima, el análisis propio de una firma de seguridad o un documento oficial — no un agregador.Confirmación on-chain
obligatorio
Al menos un hash de transacción, contrato o dirección resuelto en un explorador de bloques y coherente con la afirmación.Cifra de pérdida trazada
obligatorio
La cifra en USD es pérdida verificada de víctimas con base escrita. Estimaciones, cifras 'hasta' y caídas de TVL nunca se registran como pérdida.Fecha del incidente confirmada
obligatorio
La fecha proviene de marcas de tiempo on-chain o de una declaración primaria, no de la fecha de publicación de un artículo.No está ya en el registro
obligatorio
Comprobado contra incidentes e investigaciones existentes. Las reincidencias se enlazan, no se duplican.Víctimas anonimizadas
obligatorio
Sin identidades privadas de víctimas. Las carteras personales se enmascaran (0x1234…abcd); las direcciones del atacante se publican completas.Derecho de respuesta registradoOpcional pero preferible: la declaración del proyecto o exchange, o una nota de que no publicaron ninguna.
Campos de provenance de cada registro
| Campo | Qué significa | De dónde sale |
|---|---|---|
| incident_dateFecha del incidente | Cuándo ocurrió el robo o exploit, no cuándo se reportó. | Marca de tiempo on-chain o declaración primaria. |
| loss_usdPérdida (USD) | Solo pérdidas verificadas de víctimas. Vacío cuando el importe no puede trazarse. | Flujos on-chain más base escrita. Nunca estimaciones ni caídas de TVL. |
| attack_vectorVector de ataque | El mecanismo que realmente movió el dinero. | Análisis a nivel de transacción o post-mortem de una firma de seguridad. |
| chainsCadenas | Redes donde el incidente es observable. | Exploradores de bloques. |
| indicatorsIndicadores | Direcciones, contratos, hashes de transacción y dominios ligados al caso. | Evidencia on-chain resuelta en exploradores, dominios aportados por víctimas. |
| sourcesFuentes | Cada cita detrás del registro, etiquetada como primaria o secundaria. | Mínimo dos fuentes independientes, al menos una primaria. |
| statusEstado | confirmado, disputado o no verificado — visible en el propio registro. | Revisión editorial. Todo lo que no complete la lista queda como no verificado. |
| first_documented_at / last_verified_atDocumentado / revisado | Cuándo publicamos el registro por primera vez y cuándo lo revisamos por última vez. | Marcas de tiempo automáticas. |
| revised_at / revision_reasonActualizado + motivo | Línea pública de corrección: qué cambió y por qué. | Registrado automáticamente en cada cambio de pérdida, estado, gravedad o número de víctimas. |
| story_slugInvestigación | El artículo público completo, cuando existe. | Nuestra propia investigación. |
Del radar al registro
- 1Bandeja del radarElementos del feed puntuados automáticamente. Nada aquí es todavía una afirmación.
- 2En revisiónSe recopilan fuentes y evidencia on-chain contra la lista de verificación.
- 3VerificadoTodas las comprobaciones obligatorias marcadas. Solo entonces puede convertirse en borrador o registro.
- 4RechazadoNo superó la verificación. Se guarda el motivo para no volver a discutir el mismo rumor.
Toda revisión posterior de una cifra o un estado queda en el log público de revisiones de cada registro en el registro interno de incidentes, con fecha y motivo.
Detector de Estafas IA
Cómo nuestro motor de detección analiza amenazas
El detector combina lingüística, inteligencia de dominios, huellas de comportamiento y correlación de amenazas en tiempo real. Todo eso vive dentro de un motor de ocho capas — cada capa mira el mensaje desde un ángulo distinto antes de emitir un veredicto.
Motor de Detección de Ocho Capas
Cada envío pasa por estas ocho capas antes de emitir un veredicto.
Escaneo de Mensajes
10+ patrones detectados al instante.10+ patrones destrozados al contacto — urgencia, suplantación, robo de credenciales.
NuevoAlertas falsas de exchanges tras hackeos: reembolsos SAFU, desbloqueo de retiros, soporte falso.
Análisis de Capturas
Hasta 3 imágenes — falsificaciones expuestas.Hasta 3 imágenes. Interfaces falsas, recibos falsos, trading adulterado — grietas expuestas.
Rayos X de URL
Phishing, drenadores y enlaces acortados.Dominios de phishing, typosquatting, drenadores, enlaces acortados — disectados.
NuevoMarca enlaces de "Binance" fuera de dominios oficiales, imitaciones incluidas.
Lista Negra
Cruce en vivo con feeds de amenazas.Cruce en tiempo real contra URLhaus y bases de inteligencia de amenazas.
Amenaza Visual
OCR + IA detecta spoofs y QR falsos.OCR + IA detecta marcas falsas, trampas QR y capturas editadas.
Veredicto Accionable
Riesgo 0–100 + paso a seguir.Riesgo 0–100, categoría y qué hacer ahora. Sin 'tal vez' vagos.
Piso de Confianza
Amenazas críticas nunca minimizadas.La evidencia sólida no se minimiza — amenazas críticas, confianza alta mínima.
Wallet y Blockchain
Evidencia pública de wallets, tokens y NFT.Datos de Ethereum, Polygon, Arbitrum, Base y TRON; evidencia de tokens/NFT EVM cuando está disponible. Historial de transferencias Base con Alchemy primero cuando hay datos; limitado, no total histórico.
NuevoLista de vigilancia: direcciones comparadas con listas de grandes hackeos y sanciones.
Aviso:Las evaluaciones son probabilísticas. Muy precisas, no exhaustivas — siempre verifica por canales oficiales.Probabilístico — verifica oficialmente.
Proceso de Análisis
1
Procesamiento de Entrada
Normalización de texto, extracción de URL y detección de wallet
2
Extracción de Señales
Coincidencia de patrones en 60+ indicadores
3
Correlación de Amenazas
Referencia cruzada con inteligencia de amenazas
4
Puntuación de Riesgo
Agregación ponderada y calibración
Fuentes de Datos y Socios de Inteligencia
Nuestro motor de detección agrega inteligencia de múltiples fuentes confiables para maximizar cobertura y precisión:
Feeds de Amenazas Públicos: Listas de bloqueo mantenidas por la comunidad y bases de datos de phishing
Inteligencia de Dominio: Datos WHOIS, análisis de certificados SSL, registros DNS
Analítica Blockchain: Patrones de transacciones on-chain y clustering de billeteras
Reportes de la Comunidad: Muestras de estafas enviadas por usuarios (anonimizadas)
Investigación Académica: Estudios publicados sobre patrones de fraude en criptomonedas
Análisis Propietario: Patrones identificados de nuestras propias investigaciones
Limitaciones Conocidas
Ningún sistema atrapa todo. El nuestro incluido.
Ataques Nuevos
Las nuevas técnicas de estafa pueden evadir la detección hasta que se identifiquen e integren los patrones.
Brechas de Contexto
El escáner analiza texto de forma aislada sin contexto completo de conversación o verificación del remitente.
Falsos Positivos
Mensajes legítimos con lenguaje de urgencia pueden ocasionalmente activar advertencias.
La comprobación de wallets es superficial
Las consultas on-chain (Ethereum, Polygon, Arbitrum, Base, TRON; historial de Base vía Alchemy) muestran datos públicos y etiquetas de amenaza: una comprobación rápida de superficie, no un perfil de riesgo completo.
Sin etiqueta ≠ segura
Que no haya etiquetas de amenaza no garantiza que una dirección sea segura. Las fuentes dependen de terceros (Etherscan, TronGrid, GoPlus) y los datos pueden no estar disponibles.
Alcance de Idioma
Optimización principal para inglés. La precisión de detección puede variar para otros idiomas.
Algunas estafas aún se escapan. Generalmente las aburridas. O las nuevas.
Si dos historias parecen iguales — es intencional. Así sobreviven las estafas.
Manejo de Datos y Privacidad
Cero Retención
El contenido enviado se procesa en tiempo real y se descarta inmediatamente. Sin registros, sin almacenamiento.
Tránsito Encriptado
Todo el análisis ocurre vía TLS 1.3. Los datos nunca salen de nuestra infraestructura segura.
Sin Rastreo
No correlacionamos solicitudes de análisis con identidades. Sin cookies para análisis.
Privacidad Primero
Arquitectura diseñada para mínima exposición de datos. Sin compartir con terceros.
Qué revisa el detector
- Historial de wallets — antigüedad, actividad y transferencias recientes.
- Etiquetas de amenaza — listas públicas de estafas y phishing.
- Tokens y memecoins — venta, comisiones ocultas, poderes del creador y liquidez.
- NFT — emisión, propietarios y permisos peligrosos.
Lo que no comprobamos: bloqueos en marketplaces ni concentración de holders de NFT. Sin datos no significa seguro.
Últimos 30 días · anónimo
66
comprobaciones on-chain
28
con señales de estafa
RedWalletsTokensNFTAlertas
Base14271423
Ethereum401316
Polygon400014
Arbitrum360010
TRON3000
Actualizado 4 nov, 13:47 UTC · última comprobación 3 nov, 13:45 UTC
Una red cuenta solo si la dirección tiene actividad o contrato en ella; una comprobación en varias redes cuenta una vez en el total. Excluimos nuestras pruebas internas desde el 24 de octubre de 2026, 15:00 UTC; las anteriores aún pueden estar incluidas.
Cobertura de contratos y colecciones
Ethereum, Polygon, Arbitrum y Base: comprobaciones on-chain de contratos y estándares, datos de tokens y NFT, y liquidez por red. TRON conserva sus consultas de wallets. En Base, la antigüedad y el historial completo se marcan como no disponibles cuando la fuente no puede entregarlos. Memecoins: comportamiento honeypot, comisiones, permisos y distribución cuando los datos están disponibles. NFT: estándares, emisión, propietarios, permisos de quema o transferencia y una muestra de metadatos.
No es una auditoría completa. Un nombre similar no prueba una copia; concentración no prueba wash trading; IPFS no garantiza inmutabilidad. Bloqueos de marketplaces y concentración NFT se muestran como no disponibles sin una fuente. No se conectan wallets ni se solicitan firmas.
Rendimiento de Detección
Evaluación interna, datos de Q3–Q4 2024, no auditada de forma independiente.
94.2%
Precisión
Tasa de verdaderos positivos
91.8%
Recall
Cobertura de detección
2,847
Muestras de Prueba
Conjunto de datos etiquetados
Metodología de evaluación: Métricas derivadas de pruebas internas en un conjunto curado de 2,847 mensajes etiquetados (1,523 estafas confirmadas, 1,324 legítimos). El conjunto incluye phishing, airdrops falsos, suplantación y muestras de fraude de inversión recopiladas Q3-Q4 2024.
Advertencias importantes: El rendimiento real puede variar. Los patrones de ataque nuevos no en nuestros datos de entrenamiento tendrán tasas de detección más bajas. Estas métricas representan una evaluación puntual; actualizamos continuamente nuestros modelos a medida que emergen nuevas amenazas. Tasa de falsos positivos ≈5.8% en mensajes legítimos relacionados con crypto.
Historial de Versiones
Nada es estático — los estafadores mutan, nosotros también. Aquí queda registrado qué cambió y cuándo.
- v3.0Julio 2026Motor de ocho capas
Se expandieron las 4 categorías de señales originales a 8 capas independientes (lingüística, dominio, on-chain, contrato, comportamiento, amenazas, contexto, veredicto).
- v2.2Mayo 2026Reputación de wallets on-chain
Correlación con direcciones marcadas por drainers, mixers y honeypots conocidos.
- v2.0Febrero 2026Paridad bilingüe EN/ES
El detector, la metodología y las historias operan al mismo nivel en inglés y español.
- v1.0Noviembre 2025Lanzamiento público
Detector inicial con 4 categorías de señales y política de retención cero.
Important Disclaimer
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No perseguimos estafadores. Documentamos sus jugadas.