Glossar: Begriffe und Definitionen zur Cybersicherheit

So funktioniert die Betrugserkennung: Gängige Software und Tools

Die Erkennung und Eindämmung von Betrug ist sowohl für Unternehmen als auch für Kunden von entscheidender Bedeutung. Erfahren Sie, wie Sie Ihre Daten vor Betrug schützen können.

Betrug ist in vielen Branchen weltweit ein weit verbreitetes Problem, darunter im Finanzwesen, im Gesundheitswesen, im E-Commerce und in der Regierung. Effektive Lösungen zur Betrugserkennung sind unerlässlich, um der sich ständig verändernden Landschaft betrügerischer Aktivitäten gerecht zu werden und den finanziellen, persönlichen oder rechtlichen Schaden zu verhindern, der durch Betrug entstehen kann.  

Was ist Betrugserkennung?

Unter Betrugserkennung versteht man den Prozess der Identifizierung und Verhinderung betrügerischer Aktivitäten innerhalb von Anwendungen, APIs, Systemen, Transaktionen und Daten. Dabei werden verschiedene Techniken und Technologien zur Überwachung von Transaktionen und Kundenverhalten eingesetzt. um Muster, Anomalien oder verdächtige Aktivitäten zu erkennen, die auf betrügerische Handlungen oder Transaktionen hinweisen können. Das Hauptziel der Betrugserkennung besteht darin, betrügerische Aktivitäten proaktiv zu identifizieren und einzudämmen, um finanzielle Verluste zu minimieren, Vermögenswerte zu schützen, die Integrität des Betriebs aufrechtzuerhalten und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die Kundentreue sicherzustellen.

Bedeutung von Betrugserkennungssystemen

Die Betrugserkennung ist aus mehreren Gründen von entscheidender Bedeutung. Betrügerische Aktivitäten können zu erheblichen finanziellen Verlusten für Einzelpersonen und Organisationen führen und den normalen Geschäftsbetrieb stören, was zu Verzögerungen und Reputationsschäden führen kann. In vielen Branchen gelten gesetzliche Vorschriften zur Betrugsprävention. Das Versäumnis, Betrug zu erkennen und zu melden, kann zu rechtlichen Sanktionen und Bußgeldern führen. Darüber hinaus geht die Betrugserkennung oft Hand in Hand mit der Datensicherheit und der Schutz vertraulicher Informationen vor betrügerischem Zugriff oder Diebstahl ist ein wichtiger Bestandteil der gesamten Cybersicherheit.

Wie lange dauert die Betrugserkennung?

Der Zeitaufwand für die Betrugserkennung variiert erheblich, je nachdem, ob es sich um einen Echtzeit- oder einen retrospektiven Ansatz handelt. Jeder Ansatz hat seine eigenen Vorteile und Einschränkungen:

  • Echtzeit-Erkennungsmethoden identifizieren betrügerische Aktivitäten direkt beim Auftreten oder kurz danach und ermöglichen so eine sofortige Reaktion, beispielsweise die Verhinderung betrügerischer Transaktionen. Dies ist von entscheidender Bedeutung für Branchen wie den Finanzsektor und den E-Commerce, in denen durch schnelles Handeln finanzielle Verluste verhindert werden können. Allerdings erfordern Echtzeit-Erkennungsmechanismen umfangreiche Rechenressourcen und ihre Implementierung kann komplex sein. Zudem besteht die Gefahr, dass sie Fehlalarme erzeugen. Das kann für legitime Kunden frustrierend sein, deren Transaktionen möglicherweise blockiert werden oder die zusätzliche Authentifizierungsmaßnahmen wie MFA durchführen müssen.
  • Bei der retrospektiven Erkennung werden historische Daten aus Betrugsdateien und Fallmanagement-Tools untersucht, um Muster oder Anomalien aus der Vergangenheit zu erkennen, die auf Betrug hinweisen könnten. Diese Methode wird häufig für eingehende Untersuchungen verwendet, wenn der Verdacht auf einen Betrugsfall besteht. Da kein Druck zum sofortigen Handeln besteht, gestatten retrospektive Methoden eine gründlichere Untersuchung der Daten. So können Analysten tiefer in verdächtige Muster und Verhaltensweisen eintauchen und so nach Vorfällen eine Analyse und Behebung durchführen. Eine nachträgliche Erkennung kann zwar vergangenen Betrug und dessen Ursachen aufdecken, betrügerische Aktivitäten können dadurch jedoch nicht in Echtzeit identifiziert oder verhindert werden.

Durch die Abstimmung ihrer internen Sicherheits- und Betrugsbekämpfungsteams können sich Unternehmen außerdem schneller und wirksamer vor Betrug schützen.

In vielen Organisationen gibt es üblicherweise eine Cybersicherheitsabteilung, die Computernetzwerke und nach außen gerichtete Anwendungen schützt, und eine Betrugsbekämpfungsabteilung, die sich auf Online-/digitale Transaktionen, Ereigniskorrelation und Vorfallreaktionen konzentriert. Dadurch kommt es zu einer Trennung der Zuständigkeiten und zur Schaffung von zwei Abteilungen mit unterschiedlichen Tools, Datensätzen, Leistungsindikatoren, Mitarbeitern und Budgets.

Viele der derzeit gefährlichsten Angriffe, darunter auch Credential Stuffing, das zur Übernahme von Konten führt, betreffen jedoch sowohl die Verantwortung von Sicherheits- als auch von Betrugsbekämpfungsteams. Wenn die Sicherheits- und Betrugsbekämpfungsteams nicht miteinander kommunizieren, gehen Bedrohungsinformationen und Kontext verloren und es ist schwierig (vielleicht sogar unmöglich), den Angriff in seiner Gesamtheit zu erkennen. Dies führt dazu, dass Betrüger durch das Netz schlüpfen und Unternehmen sowie deren Kunden Verluste erleiden.

Durch das Aufbrechen organisatorischer Silos ist es möglich, eine mehrdimensionale Sicht auf Aktivitäten sowohl im Bereich Betrug als auch Sicherheit zu schaffen. Durch die Bündelung von Daten zwischen Teams können prädiktivere und präzisere Modelle des maschinellen Lernens entstehen, die proaktivere und umsetzbarere Informationen sowie eine schnellere und wirksamere Problembehebung ermöglichen.

Gängige Arten von Betrugserkennungssoftware

Es gibt unterschiedliche technische Ansätze für Software und Systeme zur Betrugserkennung.

Regelbasierte Systeme

Diese Systeme verwenden vordefinierte Regeln und Bedingungen, um betrügerische Muster oder Verhaltensweisen innerhalb von Datenflüssen zu identifizieren. Das System überwacht kontinuierlich eingehende Daten wie Transaktionen, Kontoaktivitäten oder Benutzerinteraktionen und jeder Datenpunkt wird anhand vordefinierter Regeln überprüft, die verschiedene Aspekte der Daten umfassen können, wie etwa Transaktionswerte, Tageszeit, geografische Standorte und Benutzerverhalten. Wenn eine Bedingung innerhalb einer Regel erfüllt ist, löst das System einen Alarm aus oder ergreift eine bestimmte Aktion und benachrichtigt die relevanten Parteien, beispielsweise Betrugsanalysten oder Sicherheitspersonal.

Die Regeln basieren auf der Kenntnis gängiger Betrugsmuster. Wenn ein Kunde beispielsweise wiederholt versucht, Transaktionen mit ungültigen Kreditkartennummern durchzuführen, kann dies eine Regelwarnung auslösen. Wenn ein Transaktionsbetrag einen vordefinierten Schwellenwert (z. B. 5.000 US-Dollar) überschreitet oder wenn ein Kunde normalerweise Transaktionen während der Geschäftszeiten durchführt und plötzlich mitten in der Nacht eine Transaktion durchführt, können diese Aktivitäten einen Alarm auslösen.

Obwohl statische regelbasierte Systeme unkompliziert sind und bekannte Betrugsmuster schnell erkennen können, unterliegen sie gewissen Einschränkungen. Die Anforderungen an die verschiedenen Geschäftsanwendungen innerhalb einer Organisation (z. B. Treuepunkteprogramme oder Reservierungs-Apps) sind oft unterschiedlich, was ihre Wartung erschwert. Sie können außerdem Fehlalarme erzeugen oder neue Betrugstaktiken nicht erkennen, ohne die Regeln neu zu schreiben und das System zu optimieren.

Anomalieerkennung und Transaktionsüberwachung

Anomalieerkennung und Transaktionsüberwachung sind Ansätze zur Betrugserkennung, die sich auf die Identifizierung ungewöhnlicher Muster oder Ausreißer innerhalb von Datenflüssen konzentrieren, basierend auf der Annahme, dass betrügerische Aktivitäten oft von typischen Verhaltensweisen oder Mustern abweichen. Systeme zur Anomalieerkennung erstellen eine Basislinie für aus verschiedenen Quellen (z. B. Transaktionsaufzeichnungen oder Benutzerverhaltensprotokollen) erfasste Daten, die ein typisches, legitimes Verhalten darstellen. Das System vergleicht eingehende Daten kontinuierlich mit dem festgelegten Basiswert. Wenn Datenpunkte oder Verhaltensweisen erheblich von diesem Basiswert abweichen, werden sie als Anomalien gekennzeichnet und eine Warnung generiert.

Anomalieerkennung und Transaktionsüberwachung werden häufig zur Erkennung von Kreditkartenbetrug eingesetzt. Sie überwachen Transaktionsdaten und erkennen ungewöhnliche Muster, wie etwa ungewöhnlich große Einkäufe oder mehrere Transaktionen von unterschiedlichen geografischen Standorten in kurzer Zeit.

Maschinelles Lernen und KI-basierte Systeme

Betrugserkennungssysteme Auf maschinellem Lernen basierende Modelle können komplexe Muster und Beziehungen in riesigen Datenmengen mit einer Geschwindigkeit erkennen, die weit über die Kapazität menschlicher Beobachter oder traditioneller regelbasierter Systeme hinausgeht. ML-Modelle können anhand historischer Daten trainiert werden, sie passen sich aber auch in Echtzeit an neue Daten an und lernen daraus. Dies ist von entscheidender Bedeutung, um aufkommende Betrugstrends zu erkennen und sicherzustellen, dass diese Systeme im Laufe der Zeit wirksam bleiben. KI-basierte Tools können Entscheidungen in Echtzeit treffen, beispielsweise Transaktionen direkt genehmigen oder ablehnen. KI und ML können auch feinabgestimmt werden, um durch Lernen aus früheren Entscheidungen Fehlalarme zu reduzieren. Je mehr Daten sie erfassen, desto präziser können sie zwischen legitimen und betrügerischen Aktivitäten unterscheiden.

Banken und Finanzinstitute nutzen KI und ML, um verschiedene Formen von Betrug zu erkennen, darunter Kontoübernahme, Geldwäsche und Insiderhandel. Diese Systeme überwachen Transaktionsdaten, Benutzerverhalten und Marktbedingungen, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen. Wenn beispielsweise eine große Geldsumme zwischen Konten verschoben wird, die zuvor nicht miteinander verknüpft waren, kann die KI dies für weitere Untersuchungen markieren.

Schlüsselkomponenten der Betrugserkennung

Moderne Systeme zur Betrugserkennung weisen mehrere gemeinsame Schlüsselkomponenten auf.

Datenerfassung und -aggregation

Betrugserkennungssysteme basieren im ersten Schritt zur Erkennung betrügerischer Aktivitäten auf der Erfassung und Zusammenführung von Daten aus mehreren Quellen. Bei Finanzinstituten können die Datenquellen Kontoaktivitäten und Transaktionsdaten aus allen Kanälen umfassen, die ein Benutzer nutzt, darunter Web, Mobilgeräte, Callcenter und andere. Im E-Commerce können dies beispielsweise Bestell- und Zahlungsdaten sein. Nach der Vorverarbeitung, die eine Datenbereinigung und -normalisierung umfasst, werden die Daten in einem einzigen Datensatz zusammengefasst und in ein geeignetes Format für die Analyse durch Regelmaschinen oder andere Analysemodelle umgewandelt.

Funktionsentwicklung

Unter Feature Engineering versteht man den Prozess des Auswählens, Erstellens oder Transformierens von Variablen in Rohdaten, um die Leistung von Datenanalyse- oder maschinellen Lernmodellen zu verbessern. Features sind die Eigenschaften innerhalb eines Datensatzes, die Modelle verwenden, um Vorhersagen zu treffen oder Muster zu erkennen. Gut entwickelte Funktionen können zu genaueren Vorhersagen und einem besseren Verständnis der Beziehungen zwischen Variablen führen.

Die Betrugserkennung basiert in hohem Maße auf der Identifizierung von Mustern, Anomalien und Abweichungen vom normalen Verhalten. Mithilfe des Feature Engineering können diese Muster erfasst werden, indem Attribute erstellt werden, die verdächtige Aktivitäten hervorheben können. Beispielsweise können die durchschnittliche Transaktionssumme über einen bestimmten Zeitraum oder die Anzahl fehlgeschlagener Login-Versuche aussagekräftige Merkmale sein.

Modelltraining und -validierung

Das Trainieren und Validieren von Modellen ist ein wesentlicher Schritt zur Erstellung wirksamer und zuverlässiger Modelle zur Betrugserkennung. Zum Trainieren des Modells wird eine Teilmenge der verfügbaren Daten verwendet, die häufig als Trainingssatz bezeichnet wird. Dieser Datensatz enthält normalerweise gekennzeichnete Beispiele mit Eingabedaten und entsprechenden Zielkennzeichnungen (beispielsweise Betrug oder Kein Betrug im Fall der Betrugserkennung). Das Modell lernt Muster und Beziehungen innerhalb der Trainingsdaten und passt seine internen Parameter durch einen Optimierungsprozess an, mit dem Ziel, die Abweichungen zwischen seinen Vorhersagen und den tatsächlichen Ergebnissen zu minimieren. Nach der Trainingsphase wird ein separater Datensatz, der sogenannte Validierungssatz, eingeführt, um die Leistung des Modells zu bewerten. Dieser Datensatz unterscheidet sich von den Trainingsdaten und enthält Beispiele, die während des Trainings nicht angezeigt wurden, um sicherzustellen, dass das Modell auf neue Situationen verallgemeinert werden kann. Zur Bewertung der Genauigkeit und Vorhersagekraft des Modells werden verschiedene Leistungsmesswerte herangezogen und das System wird zur Leistungsoptimierung feinabgestimmt.

Gängige Tools zur Betrugserkennung

Um sich gegen die Verbreitung neuer Angriffe zu verteidigen und immer größer werdende Angriffsflächen zu schützen, müssen Unternehmen mehrere Tools und Datenquellen zur Betrugserkennung nutzen , um die kritischen Funktionen zu erhalten, die effektive Plattformen zur Betrugsprävention benötigen, um Betrug proaktiv und in Echtzeit zu erkennen und einzudämmen.

Die folgenden Tools unterstützen die Betrugserkennung und sind elementare Bestandteile robuster Betrugserkennungssysteme.

Transaktionsüberwachungssysteme

Transaktionsüberwachungssysteme (TMS) verfolgen und analysieren Finanztransaktionen, während sie stattfinden, und sind ein entscheidender Bestandteil der Betrugserkennung und der Risikomanagementprozesse. TMS überwacht Transaktionen kontinuierlich und sucht nach verdächtigen oder anomalen Mustern, die auf Betrug hinweisen könnten, wie etwa ungewöhnliche Transaktionsbeträge, -häufigkeiten oder -standorte. Wenn eine potenziell betrügerische Transaktion erkannt wird, kann das TMS Warnungen senden, die Transaktion in Echtzeit blockieren oder weitere Untersuchungen einleiten. Die meisten TMS können große Transaktionsvolumina verarbeiten und eignen sich daher für Branchen wie den E-Commerce, in denen die Transaktionsraten sehr hoch sein können. Außerdem sind sie wichtig für die Gewährleistung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, insbesondere im Finanzsektor.

Lösungen zur Identitätsüberprüfung

Lösungen zur Identitätsüberprüfung werden verwendet, um die Identität von Personen oder Geräten während Transaktionen oder Aktivitäten zu bestätigen und so das Risiko von Identitätsdiebstahl, Kontoübernahmen und anderen betrügerischen Aktivitäten zu verringern. Zur Überprüfung der Identität stehen verschiedene Methoden und Tools zur Verfügung. Diese werden häufig gemeinsam eingesetzt, um die Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) zu unterstützen, bei der Benutzer mindestens zwei oder mehr Authentifizierungsfaktoren angeben müssen. Hierzu können von Behörden ausgestellte Ausweisdokumente wie Führerscheine, Reisepässe oder Personalausweise sowie biometrische Authentifizierungsverfahren gehören, bei denen einzigartige körperliche Merkmale einer Person zur Identitätsüberprüfung verwendet werden, wie etwa Fingerabdrücke, Gesichtserkennung oder Iris-Scans. Die Identitätsüberprüfung ist nicht mehr nur menschlichen Benutzern vorbehalten: Der Geräte-Fingerprint ist wichtig für MFA- und CAPTCHA-freie Authentifizierungsprozesse, die die Legitimität des für eine Transaktion verwendeten Geräts durch die Untersuchung seiner einzigartigen Merkmale wie IP-Adresse, Geolokalisierung und Hardwarekonfiguration überprüfen.

Plattformen zur Verhaltensanalyse

Diese Technologien analysieren und überwachen das Benutzer- und Geräteverhalten innerhalb des Netzwerks, der Anwendungen und Systeme einer Organisation und sind wertvolle Tools zur Betrugserkennung. Die Kernfunktionalität dieser Plattformen besteht typischerweise in der Analyse des Benutzer- und Entitätsverhaltens (UEBA). Dabei werden Benutzerprofile erstellt und Sicherheitsteams benachrichtigt, wenn ungewöhnliche Aktivitäten oder Abweichungen vom typischen Verhalten auftreten. Diese Plattformen weisen Benutzern und Geräten häufig auf Grundlage ihrer Aktivitäten Risikowerte zu, sodass Unternehmen die Überwachung und Reaktion auf Vorfälle mit höherem Risiko priorisieren können.

Tools zur Netzwerk- und Sicherheitsüberwachung

Mithilfe dieser Tools können Unternehmen ihre IT-Infrastruktur und Daten überwachen, analysieren und vor potenziellen Bedrohungen, Schwachstellen und verdächtigen Aktivitäten schützen, die zu Betrug führen könnten. Zu diesen Tools und Systemen gehören:

  • Intrusion Prevention-Systeme (IPS), die verdächtigen Netzwerkverkehr oder verdächtige Aktivitäten in Echtzeit aktiv blockieren und so dazu beitragen, potenziellen Betrug oder Sicherheitsvorfällen vorzubeugen.
  • SIEM-Systeme (Security Information and Event Management), die Protokolldaten aus verschiedenen Quellen erfassen, aggregieren und analysieren und Unternehmen dabei helfen, Sicherheitsereignisse zu korrelieren und Anomalien zu erkennen, die auf Betrug hinweisen können.
  • Web Application Firewalls (WAFs) sind spezialisierte Firewalls zum Schutz von Webanwendungen vor Sicherheitsbedrohungen und Cyberangriffen. Sie sind daher wertvoll für den Schutz von Online-Transaktionen vor Betrug.
  • Lösungen zum Schutz von Webanwendungen und APIs (WAAP), die dazu beitragen, Betrug durch Account-Übernahmeangriffe zu verhindern, indem sie Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen, Multi-Faktor-Authentifizierung und Bot-Abwehr implementieren, um Anmelde- und Sitzungsverwaltungsprozesse zu schützen.

Erforderliche Funktionen für Lösungen zur Betrugserkennung

Zusätzlich zu den oben genannten Tools sollten alle von Ihnen in Betracht gezogenen Lösungen zur Betrugserkennung die folgenden wichtigen Funktionsbereiche abdecken.

  •  Credential Intelligence: Funktionen, die im Rahmen der Betrugserkennung und -prävention Informationen über die vorherige Verwendung digitaler Anmeldeinformationen wie Benutzernamen, Passwörter und anderer Authentifizierungsdaten liefern. Credential Intelligence beantwortet Fragen wie „Ist bekannt, dass diese Anmeldeinformationen vor Kurzem kompromittiert wurden?“ oder „Wurden diese Anmeldeinformationen an anderen Standorten für Betrugszwecke verwendet?“. Durch die Konzentration auf die Sicherheit und Integrität der Benutzeranmeldeinformationen können diese Lösungen betrügerische Aktivitäten im Zusammenhang mit kompromittierten Anmeldeinformationen, unbefugtem Zugriff und Kontoübernahmen identifizieren und verhindern.
  •  Geräteintelligenz: Dazu gehört die Erfassung und Analyse von Daten zu den Geräten, die für den Zugriff auf Online-Plattformen, -Systeme oder -Netzwerke verwendet werden. Zu diesen Informationen gehören Gerätemerkmale, Attribute und Verhalten. Sie werden verwendet, um für jedes Gerät eindeutige Gerätefingerabdrücke zu erstellen. Außerdem enthalten sie den Standortverlauf, um ungewöhnliche Anmeldeorte zu erkennen.
  •  Verhaltens-/passive Biometrie, einschließlich der Möglichkeit, die Messwerte der physischen Interaktion von Benutzern mit Geräten zu analysieren und mit registrierten Proben zu vergleichen. Diese Biometrie kann Verhaltensinformationen zur Tastenanschlagdynamik oder Mausbewegungen oder eine passive Überwachung biometrischer Sensoren wie Fingerabdruckscanner oder Gesichtserkennungskameras umfassen.
  • Bot-Erkennung und -Verwaltung: Dabei liegt der Schwerpunkt auf der Identifizierung und Eindämmung der Aktivitäten bösartiger Bots, um für jede Sitzung zu ermitteln, ob ein echter Benutzer oder ein Bot Zugriff anfordert. Bot-Abwehrlösungen tragen dazu bei, sicherzustellen, dass legitime Benutzer sicher auf Dienste zugreifen und mit ihnen interagieren können, während gleichzeitig die Auswirkungen automatisierter Betrugsversuche gemildert werden.

Herausforderungen bei der Betrugserkennung

Da sich die Datenschutzprozesse verbessert haben und Betrugserkennungssysteme bestimmte Betrugsmuster immer besser erkennen können, haben Betrüger ihre Taktiken ständig weiterentwickelt. Sie wenden Taktiken wie Social Engineering an, um Personen auszutricksen und sie dazu zu bringen, vertrauliche Informationen preiszugeben. Zudem nutzen sie Technologien wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Angriffe zu inszenieren, die legitime Aktivitäten nachahmen. Dadurch wird es für herkömmliche regelbasierte Systeme schwierig, Anomalien zu erkennen. Neue Betrugstechniken und -vektoren erfordern ständige Aktualisierungen der Erkennungsmodelle, was zu einem Wettrüsten zwischen Betrügern und Entwicklern von Betrugserkennungssystemen führt.

Auch herkömmliche Betrugserkennungssysteme haben im Zeitalter von Big Data Probleme. Die enorme Datenmenge, die heutzutage von Unternehmen generiert wird, macht die Betrugserkennung zu einer noch größeren Herausforderung, da herkömmliche Betrugserkennungssysteme möglicherweise nicht über die Skalierbarkeit oder Verarbeitungsleistung verfügen, um diese massiven Datenströme in Echtzeit zu analysieren und effektiv zu nutzen.

Darüber hinaus ist die regelbasierte Betrugserkennung auch anfällig für Fehlalarme, die zu Betriebsineffizienzen und Alarmmüdigkeit führen. Betrüger können dies ausnutzen, indem sie Angriffe mit geringer Wirkung und hoher Frequenz starten, um von Angriffen mit großer Wirkung und niedriger Frequenz abzulenken. Tatsächlich muss man zwischen der Minimierung falscher Positivmeldungen und der Aufdeckung sämtlicher betrügerischer Aktivitäten abwägen. Durch die Priorisierung der Erkennung sämtlicher betrügerischer Aktivitäten wird zwar eine höhere Erfassungsrate gewährleistet und weiterer Betrug verhindert, dies kann jedoch auch zu zusätzlichen Betriebskosten führen, da Betrugsanalysten Warnmeldungen manuell untersuchen müssen, was ressourcenintensiv und teuer sein kann. Dieser Kompromiss kann durch den Einsatz adaptiver Betrugserkennungssysteme gemildert werden, die die Strenge der Erkennung anhand von Faktoren wie Transaktionsrisiko und Benutzerverhalten anpassen.

Darüber hinaus stehen Unternehmen und Organisationen vor der Herausforderung, wirksame Maßnahmen zur Betrugsprävention zu implementieren, ohne das Kundenerlebnis zu beeinträchtigen. Einige Betrugsschutzmechanismen erfordern lästige Sicherheitskontrollen wie CAPTCHA – mit verwirrenden Ampel-Identifizierungsaufgaben – und zeitaufwändige MFA-Verfahren oder erzwungene kurze Benutzersitzungen, bei denen Kunden während des Bestellvorgangs automatisch abgemeldet werden können. Die korrekte Durchführung dieser Betrugspräventionsmechanismen kann eine Herausforderung darstellen und kann zur Sperrung der Konten legitimer Kunden führen. Unternehmen müssen einen Weg finden, Betrugsprävention zu ermöglichen, ohne den Benutzern zusätzliche Schwierigkeiten zu bereiten.

 

Zukünftige Trends bei der Betrugserkennung

Um mit der Geschwindigkeit der sich entwickelnden Betrugstaktiken Schritt zu halten, müssen Betrugserkennungssysteme ihre eigene technologische Entwicklung aufrechterhalten und neue Tools integrieren, um mit den Betrügern Schritt zu halten.

Fortgeschrittene KI und maschinelles Lernen

Heutzutage werden fortschrittliche KI- und maschinelle Lernsysteme eingesetzt, um große Datensätze zu analysieren und komplexe Muster und Zusammenhänge innerhalb der Daten zu erkennen. Diese sind für die Identifizierung von Anomalien und potenziell betrügerischen Aktivitäten von entscheidender Bedeutung. ML-Modelle lernen kontinuierlich aus neuen Daten, sodass sie sich zusammen mit neu entstehenden Betrugsmustern weiterentwickeln und an veränderte Taktiken anpassen können. Wenn Betrüger ihre Methoden ändern, können ML-Modelle Schritt halten und sich schnell an neue Bedrohungen anpassen.

Wie viele andere Technologien kann KI jedoch sowohl für legitime als auch für böswillige Zwecke verwendet werden. Generative KI stellt ein besonders komplexes Bild dar und kann sowohl ein wertvolles Cybersicherheitstool als auch eine Bedrohung darstellen. Einerseits kann generative KI für positive Cybersicherheitsfunktionen verwendet werden, etwa zur Unterstützung der Sicherheitshygiene, zur Generierung von Inline-Dokumentationen für Sicherheitserkennungen und zur Datenanreicherung von Warnungen und Vorfällen. Generative KI kann möglicherweise auch dazu beitragen, bestehende Qualifikationslücken und Talentdefizite in aktuellen Sicherheitsteams zu verringern, indem sie arbeitsintensive und zeitaufwändige Sicherheitsfunktionen übernimmt, die chronisch unterbesetzt sind.

Auf der anderen Seite nutzen Cyberkriminelle zunehmend die leistungsstarke und allgegenwärtige generative KI, um ausgefeiltere und effektivere Cyberangriffe durchzuführen. Kriminelle können KI nutzen, um die Funktionsweise von Betrugserkennungssystemen zu verstehen und Strategien zu entwickeln, um diese zu umgehen. Dies kann den Einsatz von Techniken des feindseligen maschinellen Lernens beinhalten, um Angriffe zu erstellen, die herkömmliche Methoden zur Betrugserkennung umgehen. KI kann das Knacken von Passwörtern auch beschleunigen, indem sie Algorithmen des maschinellen Lernens nutzt, um Passwörter effizienter zu erraten.

Mithilfe von KI-generierten Deepfake-Videos und -Audios können hochrangige Führungskräfte oder andere vertrauenswürdige Personen innerhalb einer Organisation imitiert und Mitarbeiter zu sicherheitsgefährdenden Handlungen manipuliert werden. Deepfake-Spear-Phishing-Versuche, Ransomware-Angriffe und Social-Engineering-Betrug können herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen leicht umgehen.

Darüber hinaus demokratisiert der einfache Zugang zu leistungsstarker KI die Internetkriminalität, indem er die Eintrittsbarrieren für die Durchführung komplexer und schädlicher Datenschutzverletzungen senkt und es so einem größeren Kreis von Einzelpersonen oder Gruppen erleichtert, Betrug zu begehen.

Blockchain-Technologie

Blockchain ist eine weitere aufkommende Technologie, die mehr Transparenz und Sicherheit bei der Betrugserkennung verspricht. Blockchain führt ein manipulationssicheres, unveränderliches Hauptbuch aller Transaktionen, und sobald Daten zur Blockchain hinzugefügt wurden, können sie nicht mehr geändert oder gelöscht werden. Alle Teilnehmer eines Blockchain-Netzwerks können Transaktionen in Echtzeit anzeigen und überprüfen. Dies erschwert Betrügern das verdeckte Vorgehen. Blockchain kann auch zum sicheren Speichern und Überprüfen von Benutzeridentitäten verwendet werden und trägt so dazu bei, Identitätsdiebstahl und Kontoübernahmen zu reduzieren, die bei betrügerischen Aktivitäten häufig vorkommen.

Zusammenarbeit und Datenaustausch

Auch die Zusammenarbeit und gemeinsame Nutzung von Betrugsdaten zwischen Organisationen kann die Betrugserkennung verbessern. Durch die Weitergabe von Daten und Erkenntnissen an vertrauenswürdige Partner können von einer Stelle erkannte betrügerische Aktivitäten als Warnung für andere dienen, sodass diese sich proaktiv schützen können. Durch die gemeinsame Nutzung von Daten und die Zusammenarbeit können Unternehmen außerdem auf größere Datenmengen für Analysen zugreifen. Mit mehr Datenpunkten können Modelle und Algorithmen des maschinellen Lernens effektiver trainiert werden, um Muster und Anomalien zu erkennen, die mit Betrug in Zusammenhang stehen.

Die richtige Betrugserkennungslösung auswählen

Die Auswahl der richtigen Betrugserkennungslösung für Ihr Unternehmen ist eine wichtige Geschäftsentscheidung. Im Folgenden finden Sie einige grundlegende Überlegungen, die Sie bei der Entscheidung berücksichtigen sollten, welche Lösung zur Betrugserkennung Sie einsetzen.

Analyse des Geschäftsbedarfs

Stellen Sie sicher, dass die von Ihnen in Betracht gezogene Lösung zur Betrugserkennung Ihren spezifischen Geschäftsanforderungen sowie den strategischen Zielen und der Risikobereitschaft Ihres Unternehmens entspricht.  Identifizieren Sie die spezifischen Betrugsarten, für die Ihr Unternehmen am anfälligsten ist. Dazu können beispielsweise Zahlungsbetrug, Identitätsdiebstahl, Kontoübernahmen oder Insiderbetrug gehören. Stellen Sie außerdem sicher, dass die von Ihnen in Betracht gezogenen Lösungen die für Ihr Unternehmen relevanten Betrugsarten ansprechen.

Beispielsweise ist ein E-Commerce-Unternehmen mit einem hohen Volumen an Online-Transaktionen möglicherweise besonders besorgt über Zahlungsbetrug und möchte die Anzahl falscher Positivmeldungen minimieren, um ein reibungsloses Kundenerlebnis zu gewährleisten und gleichzeitig betrügerische Transaktionen effektiv zu identifizieren. Dieses Unternehmen möchte möglicherweise eine Lösung zur Betrugserkennung in Betracht ziehen, die maschinelle Lernalgorithmen zur Echtzeitanalyse von Online-Zahlungstransaktionen umfasst und dabei den Schwerpunkt auf adaptive Modelle legt, die kontinuierlich lernen und sich an neu entstehende Betrugsmuster anpassen.

Ein Gesundheitsdienstleister, der vertrauliche Patientendaten schützen und Gesundheitsvorschriften wie HIPAA einhalten muss, möchte seinen Schwerpunkt möglicherweise auf die Verhinderung des unbefugten Zugriffs auf Patientenakten und die Gewährleistung der Datensicherheit legen. Die Organisation sollte die Implementierung einer Betrugserkennungslösung in Erwägung ziehen, die auf Identitäts- und Zugriffsverwaltung mit robusten Funktionen zur Benutzerauthentifizierung, Verschlüsselung und Prüfung zum Schutz der Patientendaten spezialisiert ist.

Integration und Kompatibilität mit vorhandenen Systemen

Eine einfache Integration und Kompatibilität mit älteren Systemen ist ein weiterer wichtiger Faktor bei der Auswahl von Lösungen zur Betrugserkennung.

Vorhandene Systeme innerhalb einer Organisation enthalten wertvolle Daten, die zur Betrugserkennung verwendet werden können. Eine kompatible oder leicht integrierbare Lösung kann schneller auf diese Daten zugreifen, um einen unmittelbareren und umfassenderen Überblick über Transaktionen und Benutzerverhalten zu bieten und so die Genauigkeit der Betrugserkennung zu verbessern. Durch die einfache Integration von Altsystemen wird außerdem der fehleranfällige manuelle Aufwand für Datenübertragung und Datenabgleich reduziert und die Arbeitsabläufe werden optimiert, um die Betriebseffizienz zu verbessern. Außerdem kann bei inkompatiblen Systemen zur Erleichterung des Datenaustauschs eine benutzerdefinierte Entwicklung erforderlich sein, was zu höheren Implementierungs- und Wartungskosten führt.

Skalierbarkeit und Leistung

Die Auswahl einer skalierbaren und leistungsstarken Lösung zur Betrugserkennung ist wichtig, um auch bei Wachstum Ihres Unternehmens eine effiziente und effektive Betrugsprävention aufrechtzuerhalten.

Stellen Sie sicher, dass die von Ihnen in Betracht gezogene Lösung zur Betrugserkennung nicht nur Ihr aktuelles Transaktionsvolumen bewältigen kann, sondern auch problemlos skalierbar ist, um mit dem Wachstum Ihres Unternehmens steigende Volumina zu bewältigen. Bewerten Sie die Fähigkeit der Lösung, Spitzentransaktionslasten zu bewältigen, beispielsweise während der Ferienzeit oder bei besonderen Ereignissen. Bei hohem Datenverkehr sollte es nicht zu Leistungseinbußen kommen. Wenn Ihr Unternehmen geografisch expandiert, stellen Sie außerdem sicher, dass die Lösung die Skalierung über mehrere Regionen und Zeitzonen hinweg unterstützt.

Wie F5 helfen kann

Effektive Lösungen zur Betrugserkennung sind für die Aufrechterhaltung der finanziellen Gesundheit, der Betriebsintegrität und des Vertrauens von Unternehmen in vielen Branchen von entscheidender Bedeutung. Betrugsmanagement schützt Unternehmen nicht nur vor unmittelbaren finanziellen Verlusten, sondern sichert auch die Daten, Finanzen und Privatsphäre von Einzelpersonen und Kunden. Der Einsatz effektiver Tools und Strategien zur Betrugserkennung bietet eine Reihe von Vorteilen, die Ihrem Unternehmen und Ihren Kunden dabei helfen, Betrügern und sich entwickelnden Betrugssystemen immer einen Schritt voraus zu sein.

Die Betrugserkennungs- und -minderungsdienste von F5 schützen vor einer eskalierenden Bedrohungsumgebung, in der Online-Konten anfälliger sind als je zuvor. Die Anwendungssicherheits- und Betrugsbekämpfungslösungen von F5 basieren auf einer KI-Engine mit geschlossenem Regelkreis und adaptiven ML-Modellen, die ein schnelles Umlernen und eine kontinuierlich verbesserte Erkennung ermöglichen. Die groß angelegte, einheitliche Telemetrie des Systems basiert auf Daten von über einer Milliarde Transaktionen pro Tag und bietet die Möglichkeit, Transaktionen während der gesamten Benutzerreise in Echtzeit zu überwachen. Durch die Erfassung erweiterter Signale sowie Erkenntnisse zu Verhalten und Umgebung kann das System die Absichten des Benutzers eindeutig ermitteln, böswillige Aktivitäten präzise erkennen und hohe Betrugserkennungsraten erzielen.

Um mehr über die Auswirkungen der Betrugserkennungs- und -präventionslösungen von F5 zu erfahren, laden Sie diesen unabhängigen Aite-Bericht herunter und lesen Sie ihn.