LONDON (IT BOLTWISE) – Ein aktuelles Update zum Bitget-Hack ordnet den Abfluss von 387 Millionen US-Dollar einer mutmaßlich nordkoreanisch verknüpften Tätergruppe zu. Der Bericht beschreibt, wie gestohlene XRP über einen Cross-Chain-Liquidity-Mechanismus in Bitcoin umgewandelt wurden, ohne dass eine klassische Börsenumschichtung nötig war. In der Analyse spielen 23 schnelle Outbound-Transfers über vier Blockchains eine zentrale Rolle. Chainalysis verweist zudem darauf, dass Künstliche Intelligenz die manuelle Brückenabstimmung drastisch beschleunigen soll.
Der Bitget-Hack im September wird in einem neuen Lagebild vor allem deshalb unruhig, weil der typische „Ab zur Exchange“-Weg fehlt. Stattdessen zeigt die Auswertung von Chainalysis, wie die Angreifer gestohlene XRP zunächst innerhalb kurzer Zeit über 23 Ausgänge auf mehrere Blockchains verteilt haben. Aus diesen Transfers ergibt sich ein Gesamtvolumen von 387 Millionen US-Dollar, das der Untersuchung zufolge über vier Ketten „umgebaut“ wurde. Besonders brisant ist die Einordnung: Chainalysis bringt den Diebstahl mit nordkoreanischen Akteuren in Verbindung und beschreibt, dass der Wert der auf DPRK-Cluster zurückgeführten Krypto-Abflüsse in diesem Jahr damit die Marke von 1 Milliarde US-Dollar überschreitet.
Technisch lässt sich der Kern des Vorgehens so zusammenfassen: Die Täter setzten auf einen Cross-Chain-Mechanismus, der wie eine Brücke zwischen Liquiditätspools funktioniert, und vermieden dadurch den unmittelbaren Verkauf an einer zentralen Handelsplattform. In der Darstellung wurde XRP nicht direkt auf ein Exchange-Konto transferiert, sondern in ein Cross-Chain-Liquidity-Protokoll eingezahlt. Anschließend zogen die Angreifer Bitcoin auf einem anderen Netzwerk ab. Dass dieser Pfad keine reine Theorie ist, untermauert die Methodik: Chainalysis ordnet die Einzahlungen den späteren Auszahlungen zu und verfolgt die Spur bis zu attacker-controlled Bitcoin-Adressen, die das Unternehmen inzwischen gezielt überwacht.
Die Verteilung der Abflüsse liefert zusätzliche Hinweise darauf, wie die Täter das Timing und die Liquiditätsauswahl steuern. Ethereum nahm laut Bericht fast die Hälfte der Outflows mit 49,7 % auf; die XRP Ledger kam auf 40,8 %. Daneben tauchten auch weniger dominierende Ziele auf: Zcash mit 7,6 % und Tron mit 1,8 %. Wichtig ist dabei nicht nur die prozentuale Verteilung, sondern die Geschwindigkeit: Die Outbound-Transfers starteten innerhalb der ersten drei Stunden nach dem Ereignis vom 24. September. Über rund 36 Stunden seien demnach „Tens of millions“ Dollar in dieser Konstellation weitergereicht worden, bis die Spur in den kontrollierten Bitcoin-Adressraum führte.
Der Hack ist zudem nicht isoliert, sondern steht im Kontext mehrerer Angriffe, die in diesem Jahr bereits mit nordkoreanischen Strukturen verknüpft wurden. Chainalysis erinnert an den Abfluss von 285 Millionen US-Dollar beim Drift-Protocol am 1. April sowie an 292 Millionen US-Dollar, die am 18. April über einen KelpDAO-Bridge-Exploit abgezogen wurden. TRM und LayerZero ordneten Letzteres in Verbindung mit TraderTraitor ein, einer Lazarus-affiliierten Einheit. Zusammengenommen machten diese beiden Fälle laut TRM 76 % der gesamten Kryptohack-Verluste bis April aus. Im Gesamtbild ergibt sich damit ein Muster: Die Tätergruppen kombinieren wiederholt Social-Engineering-Phasen (bei Drift etwa über Monate inklusive persönlicher Treffen) mit technischen Bruchstellen in Cross-Chain-Bridges.
Entscheidend für die forensische Einordnung ist auch der Faktor Zeit, weil die Angreifer bei solchen Konfigurationen häufig nicht auf einen einzigen „finalen“ Transfer setzen. Chainalysis betont deshalb, dass eine schnellere Nachverfolgung immer wichtiger wird, wenn nordkoreanische Akteure zunehmend fortgeschrittene Automatisierung einsetzen, um gestohlene Gelder zu bewegen und zu verschleiern. Der Bericht zitiert dazu wörtlich: „The ability to quickly identify and understand illicit activity is increasingly important as North Korea increasingly uses sophisticated automation to move and obscure stolen funds, “ heißt es in der Stellungnahme von Chainalysis. Genau hier setzt die technische Gegenmaßnahme an: Laut Chainalysis baute das Unternehmen kundenspezifische Automationen mit in-house Künstlicher Intelligenz, um die Cross-Chain-Rekonstruktion zu beschleunigen.
Die genannten Effekte sind für Sicherheits- und Compliance-Teams relevant, weil sie die Lücke zwischen „Daten liegen vor“ und „Daten sind entscheidbar“ verkleinern. Chainalysis beschreibt, dass mehr als 20 Stunden manueller Bridge-Reconciliation auf unter 10 Minuten reduziert worden seien. Dabei geht es nicht darum, dass die KI die eigentliche Ermittlungslogik autonom festlegt; vielmehr bleiben Ermittler nach Angaben des Unternehmens in der Kontrollschleife: Sie setzen die Logik, prüfen die Ergebnisse und bewerten die Plausibilität. Für Unternehmen bedeutet das eine Verschiebung im Betriebsmodell: Reaktionszeiten hängen weniger an der manuellen Auswertung einzelner Brückenereignisse und stärker daran, ob die eigenen Monitoring- und Datenanreicherungsprozesse mit automatisierten Rückverfolgungs-Workflows zusammenspielen.
Auch für den Markt hat das Update eine klare Dimension. Wenn ein Hack in der Größenordnung von 387 Millionen US-Dollar als größter Kryptohack des Jahres 2026 eingeordnet wird und damit September-Verluste um 462 % übersteigt, steigt der Druck auf Dienstleister, die Kette schneller zu interpretieren. Gleichzeitig zeigt der konkrete XRP-zu-Bitcoin-Umweg, wie schwer traditionelle Abwicklungslogik sein kann, die primär auf Börsenabflüsse fokussiert. Wer nur „Exchange-Transfers“ überwacht, verfehlt möglicherweise einen wesentlichen Teil der Täterarbeit: die Liquiditäts- und Netzwerkumschichtung über Cross-Chain-Protokolle. Damit verschiebt sich die Erwartung an Sicherheitsarchitekturen weg von reinen Listenabgleichen hin zu skalierbarer Graph-Analyse, schnelleren Reconciliation-Mechanismen und KI-gestützter Unterstützung bei der Erkennung komplexer Pfade zwischen Ketten.
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