LONDON (IT BOLTWISE) – Eine KI-gestützte Auswertung von Chainalysis verknüpft den Bitget-Hack über 387 Mio. US-Dollar mutmaßlich mit nordkoreanischen Akteuren. Laut dem Bericht wechselten die Gelder in den ersten drei Stunden auf 23 Transfers zwischen mehreren Netzwerken. Besonders auffällig war der Weg über Cross-Chain-Liquidität und Instant-Swaps, der die Rückverfolgung beschleunigte. Die Analyse soll dabei durch in-house Automatisierung von zuvor geschätzten 20+ Stunden auf wenige Minuten verkürzt worden sein.
Beim Bitget-Hack vom 24. September hat sich die forensische Auswertung stark beschleunigt: Laut einem Bericht von Chainalysis deutet die Transaktionsstruktur darauf hin, dass die Verantwortlichen mutmaßlich mit Nordkorea verknüpften Akteuren ver_Verbunden sind. In derselben Einordnung heißt es, der Angriff habe dazu beigetragen, dass die Summe der 2026 gestohlenen Kryptovermögen, die solchen Gruppen zugerechnet werden, die Marke von 1 Mrd. US-Dollar überschritten hat. Für Sicherheits- und Compliance-Teams ist das vor allem deshalb relevant, weil Attribution in der Krypto-Szene häufig erst spät belastbar wird – diesmal wird sie aber parallel zur technischen Rekonstruktion der Geldflüsse vorangetrieben.
Technisch betrachtet beginnt die Spurensuche mit der Frage, wie schnell Geld nach dem Abzug die „eigene“ Infrastruktur verlässt. Innerhalb von drei Stunden sollen laut Chainalysis 387 Mio. US-Dollar in 23 Einzeltransfers von Bitget abgezogen worden sein und anschließend auf vier Blockchains aufgeteilt worden sein: Ethereum übernahm dabei mit 49,7% fast die Hälfte, gefolgt von XRP mit 40,8%, Zcash mit 7,6% und Tron mit 1,8%. Diese Verteilung ist nicht nur eine Momentaufnahme, sondern ein Hinweis auf das Zielsystem der Angreifer: Es genügt nicht, eine einzelne Wallet zu verschieben; entscheidend ist, die Liquidität und die Umtauschpfade so zu wählen, dass „Bridges“ und Sichtbarkeit in einem Zeitfenster verschwinden.
Für die eigentliche Verschleierung beschreibt der Bericht mehrere Bausteine, die aufeinander abgestimmt sind. Chainalysis nennt Cross-Chain-Liquidity- und Messaging-Protokolle, Instant-Swaps sowie Laundering-Dienste, um die Historie der Coins weniger direkt lesbar zu machen. Besonders detailliert wird der Umgang mit dem gestohlenen XRP: Anstatt den Token unmittelbar über typische Börsenwege weiterzuleiten, sollen die Angreifer ihn über ein Cross-Chain-Liquidity-Protokoll verschoben und auf der anderen Seite Bitcoin herausgezogen haben. Der Bericht legt nahe, dass dabei über rund anderthalb Tage hinweg „Dutzende von Millionen US-Dollar“ in einen Zustand überführt wurden, in dem sie schließlich bei Bitcoin-Adressen landeten, die inzwischen unter Beobachtung stehen.
Der auffällige Kontrast liegt allerdings nicht nur in der Transferlogik, sondern auch in der Geschwindigkeit der Analyse. Chainalysis schreibt, es habe in-house KI eingesetzt, um die forensische Rekonstruktion „mitzuhalten“, und dabei eigene Automatisierung gebaut. Ziel sei gewesen, eine von ihnen auf mehr als 20 Stunden geschätzte manuelle Brücken-Abrechnung auf unter 10 Minuten zu komprimieren. Gleichzeitig betont die Firma, dass die Technologie die Ermittler nicht ersetzt, sondern ihre Arbeit beschleunigt: Menschen steuern demnach weiterhin die Fallpriorisierung und die Interpretation von mehrdeutigen Spuren, während die KI vor allem im Hintergrund die schiere Datenmenge verdichtet und Abgleichschritte automatisiert.
Die Einordnung in einen größeren Kontext ergibt sich auch daraus, dass die Attribution nicht bei einer einzigen Quelle stehen bleibt. Der Bericht verweist auf frühere Einschätzungen und nennt dabei Aussagen des Bitget-CEO, wonach Muster des Angriffs zu nordkoreanischen Akteuren passen würden. Ebenso wird Elliptic zitiert bzw. inhaltlich referenziert, das einen DPRK-Bezug als „hoch wahrscheinlich“ eingeordnet habe. Aus Sicht der Marktbeobachter zeigt sich damit ein Konsensmuster: Nicht ein einzelnes Indiz entscheidet, sondern die Kombination aus zeitlicher Dynamik, Cross-Chain-Strategien und Mustern in der Geldwäsche-Logik – genau dort, wo KI-gestützte Traceability-Workflows ihren operativen Mehrwert ausspielen.
Auch die Laundering-Phase selbst spielt im Bericht eine sichtbare Rolle, weil sie in vielen Fällen öffentlich mitverfolgt werden kann. Chainalysis beschreibt, dass der Angreifer Gelder zunächst in den „Shielded Pool“ von Zcash eingebracht haben soll, um bestimmte Transaktionsdetails zu verschleiern. Bei der Gegenrichtung der Reaktion werden mehrere Servicepfade genannt: So hätten Swap-Dienste in der ersten Phase zugesetzte Volumina abgewiesen, seien jedoch später ebenfalls Ziel eigener Kompromittierungen geworden; zudem soll ein weiterer Dienst den Betrieb für den Angreifer fortgesetzt haben. Parallel dazu werden auch eingefrorene stabile Coins erwähnt, wobei im Bericht von rund 318.000 US-Dollar die Rede ist.
Für die Praxis in Unternehmen – von Krypto-Börsen bis hin zu Banken mit Krypto-Exposure – stellt sich damit eine konkrete Frage: Wie schnell muss eine Organisation nach einem Vorfall handlungsfähig sein, um aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen? Die hier beschriebene Automatisierung von mehr als 20 Stunden auf Minuten ist weniger ein „Nettes-to-have“ als eine Kapazitätsfrage, denn die Angreifer skalieren ihre Verschleierung meist entlang der Zeitachse der Reaktion. Gleichzeitig bleibt der menschliche Teil wichtig, weil Kettenanalyse ohne Kontext (etwa zu verknüpften Services, internen Prozessen oder bekannten Fallmustern) schnell an Genauigkeit verliert. Das Zusammenspiel aus KI-basierter Rekonstruktion, manueller Validierung und koordiniertem Vorgehen mit Strafverfolgungs- und Sicherheitsinstanzen dürfte deshalb in den kommenden Monaten zum wettbewerbsentscheidenden Faktor werden – nicht, weil KI alles löst, sondern weil sie die entscheidenden Minuten im Incident-Response-Prozess zurückgewinnt.
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