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Mais de 800 mil pessoas na Europa e nos EUA parecem ter sido enganadas para compartilhar detalhes dos cartões e 😄 outros dados pessoais sensíveis com uma extensa rede de lojas online falsas aparentemente operadas da China.
Uma investigação internacional conjunta do 😄 Guardian, Die Zeit e Le Monde dá uma rara olhada nos bastidores dos mecanismos de uma das maiores estelionatérias de 😄 seu tipo, descrita como uma das maiores por instituições de padrões comerciais autorizados do Reino Unido, com 76.000 sites falsos 😄 criados.
Um trove de dados examinados por repórteres e especialistas analise de apostas esportivas TI indica que a operação é altamente organizada, técnica e 😄 persistente.
Programadores criaram dezenas de milhares de sites falsos que oferecem produtos de marcas conhecidas com descontos, como Dior, Nike, Lacoste, 😄 Hugo Boss, Versace e Prada. Na maioria das vezes, os consumidores que falaram sobreanalise de apostas esportivasexperiência não receberam nenhum item.
Os 😄 primeiros sites falsos da rede parecem ter sido criados analise de apostas esportivas 2024. Mais de 1 milhão de "pedidos" são processados nos 😄 últimos três anos, de acordo com a análise de dados. Não todos os pagamentos foram processados com sucesso, mas a 😄 análise sugere que o grupo pode ter tentado extrair até 50 milhões de euros (43 milhões de libras) durante o 😄 período.
Até agora, um número estimado de 800 mil pessoas, a maioria delas na Europa e nos EUA, compartilharam endereços de 😄 email, com 476 mil pessoas também compartilhando detalhes de cartão de débito e crédito, incluindo seus números de segurança de 😄 três dígitos. Todas compartilharam seus nomes, números de telefone, endereços de email e endereços postais com a rede.
O exemplo abaixo 😄 ilustra como estas lojas online falsas aparecem para vender supostamente produtos de marcas conhecidas com descontos.
A maioria dos sites oferecem descontos profundos analise de apostas esportivas produtos de alta moda 😄 de marcas como Louis Vuitton, Hugo Boss, Gucci, Ray-Ban e outros nome.{nn}
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