So funktioniert Betrugserkennung: gängige Software und Tools
Die Erkennung und Bekämpfung 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 ein allgegenwärtiges Problem in vielen Branchen weltweit, einschließlich des Finanzwesens, des Gesundheitswesens, des E-Commerce und der Behörden. Effektive Lösungen zur Betrugserkennung sind unerlässlich, um die sich ständig verändernde Landschaft betrügerischer Aktivitäten zu bewältigen und den finanziellen, persönlichen oder rechtlichen Schaden zu verhindern, den Betrug verursachen kann.
Was ist Betrugserkennung?
Unter Betrugserkennung versteht man den Prozess der Identifizierung und Verhinderung von betrügerischen 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 hindeuten könnten. Das primäre Ziel der Betrugserkennung ist die proaktive Identifizierung und Eindämmung betrügerischer Aktivitäten, um finanzielle Verluste zu minimieren, Vermögenswerte zu schützen, die Integrität des Betriebs aufrechtzuerhalten und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sowie die Kundentreue zu gewährleisten.
Die Bedeutung von Betrugserkennungssystemen
Die Betrugserkennung ist in mehrfacher Hinsicht 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. Viele Branchen unterliegen gesetzlichen Vorschriften zur Betrugsprävention, und wenn Betrug nicht aufgedeckt und gemeldet wird, kann dies zu gesetzlichen Strafen und Bußgeldern führen. Darüber hinaus geht die Betrugserkennung oft Hand in Hand mit der Datensicherheit, und der Schutz sensibler Informationen vor betrügerischem Zugriff oder Diebstahl ist eine wichtige Komponente der allgemeinen Cybersicherheit.
Wie lange dauert die Betrugserkennung?
Der Zeitbedarf für die Betrugserkennung ist sehr unterschiedlich, je nachdem, ob es sich um einen Echtzeit- oder einen retrospektiven Ansatz handelt, wobei jeder Ansatz seine eigenen Vorteile und Einschränkungen hat:
- Echtzeit-Erkennungsmethoden identifizieren betrügerische Aktivitäten sofort oder kurz danach und ermöglichen so eine sofortige Reaktion, z. B. die Verhinderung des Abschlusses betrügerischer Transaktionen. Dies ist für Branchen wie den Finanzsektor und den E-Commerce von entscheidender Bedeutung, da hier durch schnelles Handeln finanzielle Verluste verhindert werden können. Echtzeit-Erkennungsmechanismen erfordern jedoch erhebliche Rechenressourcen und können komplex in der Implementierung sein; außerdem besteht die Gefahr, dass sie falsch-positive Ergebnisse liefern, was für legitime Kunden frustrierend sein kann, da ihre Transaktionen möglicherweise blockiert werden oder eine zusätzliche Authentifizierung, z. B. durch MFA, erforderlich ist.
- 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 hindeuten könnten. Diese Methode wird häufig für eingehende Untersuchungen verwendet, nachdem ein Betrugsvorfall vermutet wird. Da kein Druck zum sofortigen Handeln besteht, ermöglichen retrospektive Methoden eine gründlichere Untersuchung von Daten, sodass Analysten verdächtige Muster und Verhaltensweisen mit der Unterstützung von Analysen und Abhilfemaßnahmen nach einem Vorfall eingehendere Untersuchungen anstellen können. Mit der retrospektiven Erkennung können zwar frühere Betrugsfälle und deren Ursachen aufgedeckt werden, doch lassen sich betrügerische Aktivitäten nicht in Echtzeit identifizieren oder verhindern.
Organisationen können sich auch schneller und effektiver vor Betrug schützen, indem sie ihre internen Sicherheits- und Betrugsbekämpfungsteams aufeinander abstimmen.
Bei vielen Organisationen ist es üblich, eine Cybersicherheitsabteilung einzurichten, die Computernetzwerke und externe Anwendungen schützt, und eine Betrugsbekämpfungsabteilung, die sich auf Online-/digitale Transformationen, Ereigniskorrelation und Reaktionen auf Vorfälle konzentriert. Dies führt zu einer Trennung der Verantwortlichkeiten und zwei Abteilungen mit unterschiedlichen Tools, Datensätzen, Leistungsindikatoren, Mitarbeitern und Budgets.
Viele der gefährlichsten Angriffe, wie z. B. Credential Stuffing, das zu Kontoübernahmen führt, betreffen jedoch sowohl die Zuständigkeiten des Sicherheits- als auch des Betrugsbekämpfungsteams. Wenn die Sicherheits- und Betrugsbekämpfungsteams nicht miteinander kommunizieren, gehen Bedrohungsdaten und der Kontext verloren, und es ist schwierig (vielleicht sogar unmöglich), den gesamten Angriff zu erkennen. Infolgedessen fallen die Betrüger durch das Raster, und Unternehmen und ihre Kunden erleiden Verluste.
Durch die Absetzung organisatorischer Hierarchien und Strukturen ist es möglich, eine mehrdimensionale Sicht auf die Aktivitäten in den Bereichen Betrug und Sicherheit zu schaffen. Die Zusammenführung von Daten zwischen den Teams kann zu voraussehenderen und präziseren maschinellen Lernmodellen führen, die zu proaktiven und umsetzbaren Erkenntnissen und schnelleren und effektiveren Abhilfemaßnahmen führen.
Gängige Arten von Betrugserkennungssoftware
Es gibt verschiedene technische Ansätze für Software und Systeme zur Betrugserkennung.
Regelbasierte Systeme
Diese Systeme arbeiten mit vordefinierten Regeln und Bedingungen, um betrügerische Muster oder Verhaltensweisen innerhalb von Datenflüssen zu erkennen. Das System überwacht kontinuierlich eingehende Daten wie Transaktionen, Kontobewegungen oder Benutzerinteraktionen. Dabei wird jeder Datenpunkt anhand der vordefinierten Regeln überprüft, die verschiedene Datenaspekte wie Transaktionswerte, Tageszeit, geografische Standorte und Benutzerverhalten umfassen können. Wenn eine Bedingung innerhalb einer Regel erfüllt ist, löst das System eine Warnmeldung aus oder ergreift eine bestimmte Maßnahme und benachrichtigt die entsprechenden Parteien wie Betrugsanalytiker oder Sicherheitspersonal.
Die Regeln basieren auf der Kenntnis gängiger Betrugsmuster; wenn ein Kunde beispielsweise wiederholt versucht, Transaktionen mit ungültigen Kreditkartennummern durchzuführen, kann dies eine Warnmeldung auslösen. Übersteigt ein Transaktionsbetrag einen vordefinierten Schwellenwert, z. B. 5000 USD, oder tätigt ein Kunde normalerweise Transaktionen während der Geschäftszeiten und führt plötzlich mitten in der Nacht eine Transaktion durch, können diese Aktivitäten eine Warnmeldung auslösen.
Statische, regelbasierte Systeme sind zwar einfach und können bekannte Betrugsmuster schnell erkennen, haben aber auch ihre Grenzen. Sie neigen dazu, je nach Geschäftsanwendung innerhalb einer Organisation unterschiedliche Anforderungen zu erfüllen (z. B. Treuepunkteprogramme im Vergleich zu Reservierungsanwendungen), was ihre Wartung umständlich macht. Außerdem können sie falsch-positive Ergebnisse liefern oder neue Betrugstaktiken nicht erkennen, wenn die Regeln nicht umgeschrieben und das System nicht optimiert wird.
Erkennung von Anomalien und Überwachung von Transaktionen
Die Erkennung von Anomalien und die Überwachung von Transaktionen 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. Anomalie-Erkennungssysteme erstellen eine Basisrichtlinie für Daten, die aus verschiedenen Quellen wie Transaktionsdatensätzen oder Benutzerverhaltensprotokollen gesammelt werden, die ein typisches, rechtmäßiges Verhalten darstellen. Das System vergleicht eingehende Daten kontinuierlich mit der festgelegten Basisrichtlinie, und wenn Datenpunkte oder Verhaltensweisen erheblich von dieser Basisrichtlinie abweichen, werden sie als Anomalien gekennzeichnet und eine Warnmeldung wird generiert.
Die Erkennung von Anomalien und die Überwachung von Transaktionen werden häufig bei der Erkennung von Kreditkartenbetrug eingesetzt. Sie überwachen Transaktionsdaten und kennzeichnen ungewöhnliche Muster, wie z. B. ungewöhnlich große Einkäufe oder mehrere Transaktionen von verschiedenen geografischen Standorten in kurzer Zeit.
Maschinelles Lernen und KI-gestützte Systeme
Betrugserkennungssysteme, die auf maschinellen Lernmodellen beruhen, können komplexe Muster und Beziehungen in riesigen Datenmengen in einer Geschwindigkeit erkennen, die weit über die Fähigkeiten menschlicher Beobachter oder herkömmlicher regelbasierter Systeme hinausgeht. ML-Modelle können auf historischen Daten trainiert werden, aber sie passen sich auch an und lernen von neuen Daten in Echtzeit, was entscheidend ist, um neue Betrugstrends zu erkennen und sicherzustellen, dass diese Systeme im Laufe der Zeit effektiv bleiben. KI-gestützte Tools können Entscheidungen in Echtzeit treffen, wie z. B. die Genehmigung oder Ablehnung von Transaktionen, sobald sie auftreten. KI und ML können auch fein abgestimmt werden, um falsch-positive Ergebnisse zu reduzieren, indem sie aus früheren Entscheidungen lernen. Je mehr Daten sie erfassen, desto genauer können sie zwischen legitimen und betrügerischen Aktivitäten unterscheiden.
Banken und Finanzinstitute setzen KI und ML ein, um verschiedene Formen von Betrug zu erkennen, darunter Kontoübernahmen, Geldwäsche und Insiderhandel. Diese Systeme überwachen Transaktionsdaten, das Benutzerverhalten und die Marktbedingungen, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren. Wenn beispielsweise eine große Geldsumme zwischen Konten verschoben wird, die vorher nicht miteinander verbunden waren, kann KI dies für weitere Untersuchungen kennzeichnen.
Schlüsselkomponenten der Betrugserkennung
Fortschrittliche Betrugserkennungssysteme haben eine Reihe von Schlüsselkomponenten gemeinsam.
Datenerhebung und -aggregation
Betrugserkennungssysteme stützen sich auf die Erhebung und Aggregation von Daten aus verschiedenen Quellen, das ist der erste Schritt zur Identifizierung betrügerischer Aktivitäten. Bei Finanzinstituten können die Datenquellen Kontoaktivitäten und Transaktionsdaten über alle Kanäle umfassen, mit denen ein Benutzer in Berührung kommt, einschließlich Web, mobile Kommunikation, Callcenter usw. Im E-Commerce können dies Bestell- und Zahlungsdaten sein. Nach der Vorverarbeitung, die eine Datenbereinigung und -normalisierung umfasst, werden die Daten zu einem einzigen Datensatz aggregiert und in ein geeignetes Format für die Analyse durch Regel-Engines oder andere Analysemodelle umgewandelt.
Feature Engineering
Unter Feature Engineering versteht man das Auswählen, Erstellen oder Umwandeln von Variablen in Rohdaten, um die Leistung von Datenanalyse- oder maschinellen Lernmodellen zu verbessern. Features sind die Merkmale in einem Datensatz, die Modelle verwenden, um Vorhersagen zu treffen oder Muster zu identifizieren. Gut ausgearbeitete Features können zu genaueren Vorhersagen und einem besseren Verständnis der Beziehungen zwischen Variablen führen.
Betrugserkennung beruht in hohem Maße auf der Identifizierung von Mustern, Anomalien und Abweichungen vom normalen Verhalten. Feature Engineering hilft bei der Erfassung dieser Muster, indem es Attribute erstellt, die verdächtige Aktivitäten hervorheben können. So können beispielsweise der durchschnittliche Transaktionsbetrag über einen bestimmten Zeitraum oder die Anzahl der fehlgeschlagenen Anmeldeversuche aufschlussreiche Merkmale sein.
Modelltraining und -validierung
Modelltraining und -validierung sind wesentliche Schritte bei der Erstellung wirksamer und zuverlässiger Modelle für die Betrugserkennung. Eine Teilmenge der verfügbaren Daten, die oft als Trainingssatz bezeichnet wird, dient dazu, dass das Modell lernt. Dieser Datensatz umfasst in der Regel markierte Beispiele mit Eingabedaten und entsprechenden Zielmarkierungen (z. B. Betrug oder kein Betrug im Falle der Betrugserkennung). Das Modell lernt Muster und Beziehungen im Rahmen der Trainingsdaten und passt seine internen Parameter durch einen Optimierungsprozess an, der darauf abzielt, die Differenz zwischen seinen Vorhersagen und den tatsächlichen Ergebnissen zu minimieren. Nach dem Trainingszeitraum wird ein separater Datensatz, der so genannte Validierungssatz, eingeführt, um die Leistung des Modells zu bewerten. Dieser Datensatz unterscheidet sich von den Trainingsdaten und enthält Beispiele, die während des Trainings nicht aufgefallen sind, um sicherzustellen, dass das Modell auf neue Situationen verallgemeinert werden kann. Zur Bewertung der Genauigkeit und Prognosequalität des Modells werden verschiedene Leistungsmetriken herangezogen, und das System wird zur Optimierung der Leistung feinabgestimmt.
Gängige Tools zur Betrugserkennung
Um sich gegen die Verbreitung neuer Angriffe zu wehren und die immer größer werdenden Angriffsflächen zu schützen, müssen Organisationen mehrere Betrugserkennungs-Tools und Datenquellen nutzen, um die entscheidenden Funktionen zu erhalten, die wirksame Betrugspräventionsplattformen benötigen, um Betrug proaktiv und in Echtzeit zu erkennen und zu bekämpfen.
Die folgenden Tools unterstützen die Bemühungen um Betrugserkennung und sind elementare Bestandteile robuster Betrugserkennungssysteme.
Transaktionsüberwachungssysteme
Transaktionsüberwachungssysteme (Transaction Monitoring Systems, TMS) verfolgen und analysieren Finanztransaktionen, während sie stattfinden, und sind ein entscheidender Bestandteil von Betrugserkennungs- und Risikomanagementprozessen. TMS überwachen Transaktionen kontinuierlich und suchen nach verdächtigen oder anomalen Mustern, die auf Betrug hindeuten könnten, wie z. B. ungewöhnliche Beträge, Häufigkeiten oder Orte von Transaktionen. Wird eine potenziell betrügerische Transaktion erkannt, kann das TMS Warnmeldungen senden, die Transaktion in Echtzeit blockieren oder weitere Untersuchungen einleiten. Die meisten TMS können große Transaktionsmengen verarbeiten und eignen sich daher für Branchen wie den E-Commerce, in denen die Transaktionsraten sehr hoch sein können, und sind wichtig für die Einhaltung von Vorschriften, insbesondere im Finanzsektor.
Lösungen zur Identitätsüberprüfung
Lösungen zur Identitätsüberprüfung werden eingesetzt, um die Identität von Einzelpersonen oder Geräten bei Transaktionen oder Aktivitäten zu bestätigen und so das Risiko von Identitätsdiebstahl, Kontoübernahmen und anderen betrügerischen Aktivitäten zu verringern. Zur Identitätsüberprüfung kann eine Reihe von Methoden und Tools eingesetzt werden, die häufig gemeinsam zur Unterstützung der Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) verwendet werden, bei der Benutzer mindestens zwei oder mehr Authentifizierungsfaktoren angeben müssen. Dazu gehören behördlich ausgestellte Ausweisdokumente wie Führerscheine, Reisepässe oder nationale Personalausweise sowie die biometrische Authentifizierung, bei der eindeutige physische Merkmale von Personen zur Identitätsüberprüfung verwendet werden, z. B. Fingerabdrücke, Gesichtserkennung oder Iriserkennung. Die Identitätsüberprüfung ist nicht mehr nur für menschliche Benutzer gedacht: Geräte-Fingerabdrücke sind wichtig für MFA- und CAPTCHA-freie Authentifizierungsprozesse, die die Legitimität des für eine Transaktion verwendeten Geräts durch Prüfung seiner einzigartigen Merkmale wie IP-Adresse, Geolokalisierung und Hardware-Konfiguration überprüfen.
Plattformen zur Verhaltensanalyse
Diese Technologien analysieren und überwachen das Benutzer- und Geräteverhalten innerhalb des Netzwerks, der Anwendungen und der Systeme einer Organisation und sind wertvolle Tools für die Betrugserkennung. Die Benutzer- und Systemverhaltensanalyse (User and Entity Behaviour Analysis, UEBA) ist in der Regel die Kernfunktionalität dieser Plattformen, die Benutzerprofile erstellen und Sicherheitsteams alarmieren, wenn ungewöhnliche Aktivitäten oder Abweichungen vom typischen Verhalten auftreten. Diese Plattformen weisen Benutzern und Geräten häufig Risikowerte auf der Grundlage ihrer Aktivitäten zu und ermöglichen es Organisationen, die Überwachung und Reaktion auf Vorfälle mit höherem Risiko zu priorisieren.
Tools zur Netzwerk- und Sicherheitsüberwachung
Diese Tools helfen Organisationen bei der Überwachung, der Analyse und beim Schutz ihrer IT-Infrastruktur und Daten vor potenziellen Bedrohungen, Schwachstellen und verdächtigen Aktivitäten, die zu Betrug führen könnten. Zu diesen Tools und Systemen gehören:
- Intrusion-Prevention-Systeme (IPS), die verdächtigen Datenverkehr im Netzwerk oder verdächtige Aktivitäten in Echtzeit aktiv blockieren und so dazu beitragen, potenziellen Betrug oder Sicherheitsvorfälle zu verhindern.
- Security Information & Event Management (SIEM), die Protokolldaten aus verschiedenen Quellen erheben, aggregieren und analysieren und Organisationen dabei helfen, sicherheitsrelevante Ereignisse zu korrelieren und Anomalien zu erkennen, die auf Betrug hindeuten könnten.
- Web Application Firewalls (WAFs) sind spezialisierte Firewalls, die Webanwendungen vor Sicherheitsbedrohungen und Cyberangriffen schützen und damit einen wertvollen Beitrag zum Schutz von Online-Transaktionen vor Betrug leisten.
- Lösungen für den Schutz von Webanwendungen und APIs (WAAP), die durch die Implementierung von Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen, Multi-Faktor-Authentifizierung und Bot-Abwehr zum Schutz von Anmelde- und Sitzungsverwaltungsprozessen Betrug durch Angriffe mit Kontoübernahme verhindern.
Erforderliche Fähigkeiten für Lösungen zur Betrugserkennung
Zusätzlich zu den oben genannten Tools sollten die von Ihnen in Betracht gezogenen Lösungen zur Betrugserkennung die folgenden zentralen Funktionsbereiche abdecken.
- Credential Intelligence, d. h. Funktionen, die Informationen über die frühere Verwendung digitaler Anmeldedaten wie Benutzernamen, Passwörter und andere Authentifizierungsdaten im Zusammenhang mit der Erkennung und Verhinderung von Betrug liefern. Credential Intelligence beantwortet Fragen wie „Wurden diese Anmeldedaten in letzter Zeit bekanntlich kompromittiert?“ oder „Wurden diese Anmeldeinformationen auf anderen Websites für Betrug verwendet?“ Durch die Konzentration auf die Sicherheit und Integrität von Benutzeranmeldeinformationen können diese Lösungen betrügerische Aktivitäten im Zusammenhang mit kompromittierten Anmeldedaten, unberechtigtem Zugriff und Kontoübernahmen erkennen und verhindern.
- Device Intelligence, d. h. die Erhebung und Analyse von Daten über die Geräte, die für den Zugriff auf Online-Plattformen, -Systeme oder -Netzwerke verwendet werden. Diese Informationen umfassen Merkmale, Attribute und Verhalten von Geräten und werden verwendet, um eindeutige Gerätefingerabdrücke für jedes Gerät zu erstellen, und umfassen auch den Standortverlauf, um ungewöhnliche Anmeldeorte zu erkennen.
- Verhaltensbasierte biometrische Daten / passive Biometrie, d. h. die Fähigkeit, die Metriken der physischen Interaktion der Benutzer mit den Geräten zu analysieren und mit registrierten Mustern zu vergleichen. Diese biometrischen Daten können Verhaltensinformationen über die Dynamik von Tastenanschlägen oder Mausbewegungen oder die passive Überwachung biometrischer Sensoren wie Fingerabdruckscanner oder Gesichtserkennungskameras umfassen.
- Bot-Erkennung und -Management, die sich auf die Identifizierung und Eindämmung der Aktivitäten bösartiger Bots konzentrieren, um für jede Sitzung festzustellen, ob ein echter Benutzer oder ein Bot den Zugriff anfordert. Bot-Abwehrlösungen tragen dazu bei, dass legitime Benutzer sicher auf Dienste zugreifen und mit ihnen interagieren können, während die Auswirkungen automatisierter Betrugsversuche bekämpft werden.
Herausforderungen bei der Betrugserkennung
Während sich die Datenschutzprozesse verbessert haben und Betrugserkennungssysteme immer besser in der Lage sind, bestimmte Betrugsmuster zu erkennen, haben die Betrüger ihre Taktiken weiterentwickelt. Sie setzen Taktiken wie Social Engineering ein, um Personen zur Offenlegung sensibler Informationen zu verleiten, und nutzen Technologien wie maschinelles Lernen und KI, um Angriffe zu entwickeln, die legitime Aktivitäten nachahmen, sodass es für herkömmliche regelbasierte Systeme schwierig ist, Anomalien zu erkennen. Neue Betrugstechniken und -vektoren erfordern eine ständige Aktualisierung der Erkennungsmodelle, was zu einem Rüstungswettlauf zwischen Betrügern und Entwicklern von Betrugserkennungssystemen führt.
Herkömmliche Betrugserkennungssysteme haben es im Zeitalter von Big Data ebenfalls schwer. Die schiere Menge an Daten, die von den heutigen Organisationen generiert wird, macht die Betrugserkennung zu einer noch größeren Herausforderung, da herkömmliche Betrugserkennungssysteme möglicherweise nicht über die Skalierbarkeit oder Rechenleistung verfügen, um diese massiven Datenflüsse in Echtzeit zu analysieren und daraus effektiv Nutzen zu ziehen.
Darüber hinaus neigt die regelbasierte Betrugserkennung dazu, falsch-positive Ergebnisse zu generieren, was zu ineffizienten Abläufen und Alarmermüdung führt, die Betrüger ausnutzen können, indem sie Angriffe mit geringer Auswirkung und hoher Frequenz starten, um die Aufmerksamkeit von Angriffen mit hoher Auswirkung und niedriger Frequenz abzulenken. Tatsächlich besteht ein Zielkonflikt zwischen der Minimierung falsch-positiver Ergebnisse und der Erkennung aller betrügerischen Aktivitäten. Während die Priorisierung der Erkennung aller betrügerischen Aktivitäten eine höhere Erkennungsrate gewährleistet und mehr Betrug verhindert, kann dies auch zu zusätzlichen Betriebskosten führen, da Betrugsanalytiker Warnmeldungen manuell untersuchen müssen, was ressourcenintensiv und teuer sein kann. Dieser Zielkonflikt kann durch den Einsatz adaptiver Betrugserkennungssysteme verbessert werden, die die Stringenz der Erkennung auf der Grundlage von Faktoren wie Transaktionsrisiko und Benutzerverhalten anpassen.
Unternehmen und Organisationen stehen auch vor der Herausforderung, wirksame Maßnahmen zur Betrugsprävention zu ergreifen, ohne das Kundenerlebnis zu beeinträchtigen. Einige Betrugsbekämpfungsmechanismen erzwingen lästige Sicherheitskontrollen wie CAPTCHA – mit verwirrenden Herausforderungen bei der Ampelidentifizierung – und zeitaufwändige MFA-Verfahren oder erzwingen kurze Benutzersitzungen, die Kunden automatisch abmelden können, während sie eine Bestellung abschließen. Es kann schwierig sein, diese Betrugspräventionsmechanismen auszuführen, die zu einer Kontosperrung für legitime Kunden führen können. Organisationen müssen einen Weg finden, Betrugsprävention so abzustimmen, dass Benutzer nicht zusätzlich belastet werden.
Zukünftige Trends in der Betrugserkennung
Um mit dem Tempo der sich entwickelnden Betrugstaktiken Schritt halten zu können, müssen Betrugserkennungssysteme ihre eigene technologische Entwicklung aufrechterhalten und neue Tools implementieren, um mit den Betrügern mitzuhalten.
Fortschrittliche KI und maschinelles Lernen
Fortschrittliche KI- und maschinelle Lernsysteme werden heute zur Analyse umfangreicher Datensätze eingesetzt, um komplizierte Muster und Beziehungen innerhalb der Daten zu erkennen, die für die Identifizierung von Anomalien und potenziell betrügerischen Aktivitäten entscheidend sind. ML-Modelle lernen kontinuierlich aus neuen Daten, sodass sie sich zusammen mit neuen 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 eingesetzt werden. Generative KI bietet ein besonders komplexes Bild und kann sowohl ein wertvolles Cybersicherheits-Tool als auch eine Bedrohung sein. Einerseits kann generative KI für positive Cybersicherheits-Funktionen eingesetzt werden, z. B. zur Unterstützung der Sicherheitshygiene, zur Erstellung der Inline-Dokumentation für Sicherheitserkennungen und zur Datenanreicherung von Warnmeldungen und Vorfällen. Generative KI kann auch dazu beitragen, bestehende Qualifikationslücken und Talentdefizite in aktuellen Sicherheitsteams zu verringern, indem sie arbeitsintensive und zeitaufwändige Sicherheitsfunktionen übernimmt, die chronisch unterbesetzt sind.
Andererseits wird die leistungsstarke und allgegenwärtige generative KI zunehmend von böswilligen Akteuren genutzt, um raffiniertere und effektivere Cyberangriffe zu entwickeln. Kriminelle können KI einsetzen, um zu verstehen, wie Betrugserkennungssysteme funktionieren, und Strategien entwickeln, um sie zu umgehen. Dazu kann der Einsatz feindlicher maschineller Lerntechniken gehören, um Angriffe zu entwickeln, die herkömmliche Betrugserkennungsmethoden umgehen. KI kann auch das Knacken von Passwörtern beschleunigen, indem maschinelle Lernalgorithmen eingesetzt werden, um Passwörter effizienter zu erraten.
KI-generierte Deepfake-Videos und -Audioinhalte können dazu verwendet werden, sich als hochrangige Führungskräfte oder andere vertrauenswürdige Personen innerhalb einer Organisation auszugeben, um Mitarbeiter zu Aktionen zu verleiten, die die Sicherheit gefährden. Deepfake-Spear-Phishing-Versuche, Ransomware-Angriffe und Social-Engineering-Betrug können herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen leicht umgehen.
Darüber hinaus demokratisiert der leichte Zugang zu leistungsstarker KI die Cyberkriminalität, indem er die Einstiegshürden für die Durchführung raffinierter und schädlicher Datenschutzverletzungen senkt und es einer größeren Anzahl von Einzelpersonen oder Gruppen erleichtert, Betrug zu begehen.
Blockchain-Technologie
Blockchain ist eine weitere neue Technologie, die verspricht, die Transparenz und Sicherheit bei der Betrugserkennung zu verbessern. Blockchain unterhält ein manipulationssicheres, unveränderliches Hauptbuch aller Transaktionen, und sobald Daten zur Blockchain hinzugefügt werden, können sie nicht mehr geändert oder gelöscht werden. Alle Teilnehmer in einem Blockchain-Netzwerk können Transaktionen in Echtzeit einsehen und überprüfen, was es Betrügern erschwert, verborgen zu agieren. Blockchain kann auch verwendet werden, um Benutzeridentitäten sicher zu speichern und zu überprüfen. Das beiträgt dazu bei, Identitätsdiebstahl und Kontoübernahmen zu reduzieren, die bei Betrugsaktivitäten häufig vorkommen.
Zusammenarbeit und Datenverbund
Die Zusammenarbeit und der Betrugsdatenverbund von Organisationen kann auch die Betrugserkennung verbessern. Durch die Weitergabe von Daten und Erkenntnissen an vertrauenswürdige Partner können betrügerische Aktivitäten, die von einem Unternehmen aufgedeckt wurden, anderen als Warnung dienen, sodass sie sich proaktiv schützen können. Der Datenverbund und Zusammenarbeit ermöglichen es Organisationen auch, für Analysezwecke auf eine größere Datenmenge zuzugreifen. Mit mehr Datenpunkten können maschinelle Lernmodelle und Algorithmen effektiver trainiert werden, um mit Betrug verbundene Muster und Anomalien zu erkennen.
Auswahl der richtigen Lösung zur Betrugserkennung
Die Auswahl der richtigen Betrugserkennungslösung für Ihre Organisation ist eine geschäftskritische Entscheidung. Im Folgenden finden Sie einige wichtige Überlegungen, die Sie bei der Entscheidung für eine Betrugserkennungslösung beachten sollten.
Bewertung der Unternehmensbedürfnisse
Stellen Sie sicher, dass die von Ihnen in Betracht gezogene Betrugserkennungslösung Ihren spezifischen Geschäftsanforderungen, den strategischen Zielen und der Risikotoleranz Ihrer Organisation entspricht. Identifizieren Sie die spezifischen Betrugsarten, für die Ihre Organisation am anfälligsten ist, z. B. Zahlungsbetrug, Identitätsdiebstahl, Kontoübernahmen oder Insiderbetrug. Stellen Sie außerdem sicher, dass die von Ihnen in Betracht gezogenen Lösungen die für Ihr Unternehmen relevanten Betrugsarten abdecken.
Ein E-Commerce-Unternehmen mit einem hohen Volumen an Online-Transaktionen ist beispielsweise besonders auf Betrug im Zahlungsverkehr bedacht und möchte falsch-positive Ergebnisse minimieren, um eine reibungslose Kundenerfahrung zu gewährleisten und gleichzeitig betrügerische Transaktionen effektiv zu identifizieren. Dieses Unternehmen könnte eine Betrugserkennungslösung in Betracht ziehen, die maschinelle Lernalgorithmen für die Echtzeitanalyse von Online-Zahlungstransaktionen enthält, wobei der Schwerpunkt auf adaptiven Modellen liegt, die kontinuierlich lernen und sich an neue Betrugsmuster anpassen.
Ein Gesundheitsdienstleister, der sensible Patientendaten schützen und Gesundheitsvorschriften wie HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) einhalten muss, sollte sich darauf konzentrieren, den unberechtigten Zugriff auf Patientendaten zu verhindern und die Datensicherheit zu gewährleisten. Die Organisation sollte die Implementierung einer Betrugserkennungslösung in Betracht ziehen, die auf Identitäts- und Zugriffsverwaltung mit robuster Benutzerauthentifizierung, Verschlüsselung und Prüffunktionen zum Schutz von Patientendaten spezialisiert ist.
Integration und Kompatibilität mit existierenden Systemen
Die einfache Integration und Kompatibilität mit Altsystemen ist ein weiterer wichtiger Faktor, wenn es um Lösungen zur Betrugserkennung geht.
Bestehende Systeme innerhalb einer Organisation enthalten wertvolle Daten, die für die Betrugserkennung genutzt werden können. Eine kompatible oder leicht zu integrierende Lösung kann diese Daten schneller abrufen und so einen direkteren und umfassenderen Überblick über Transaktionen und Benutzerverhalten bieten, um die Genauigkeit der Betrugserkennung zu erhöhen. Die einfache Integration von Altsystemen reduziert auch die fehleranfällige manuelle Datenübertragung und den Abgleich und rationalisiert die Arbeitsabläufe, um die betriebliche Effizienz zu verbessern. Inkompatible Systeme erfordern möglicherweise auch eine maßgeschneiderte Entwicklung, um den Datenaustausch zu erleichtern, was zu höheren Implementierungs- und Wartungskosten führt.
Skalierbarkeit und Leistung
Die Auswahl einer skalierbaren und leistungsstarken Betrugserkennungslösung ist wichtig, um eine effiziente und effektive Betrugsprävention zu gewährleisten, auch wenn Ihr Unternehmen wächst.
Vergewissern Sie sich, dass die von Ihnen in Betracht gezogene Betrugserkennungslösung nicht nur Ihr aktuelles Transaktionsvolumen bewältigen kann, sondern auch in der Lage ist, bei steigendem Geschäftsvolumen problemlos zu skalieren. Prüfen Sie, ob die Lösung in der Lage ist, Spitzentransaktionslasten zu bewältigen, z. B. während der Feiertage oder bei besonderen Ereignissen. Die Leistung sollte auch bei hohem Datenverkehr nicht beeinträchtigt werden. Wenn Ihr Unternehmen geografisch expandiert, sollten Sie außerdem sicherstellen, dass die Lösung die Skalierung über mehrere Regionen und Zeitzonen hinweg unterstützt.
Wie F5 helfen kann
Effektive Betrugserkennungslösungen sind für die Aufrechterhaltung der finanziellen Gesundheit, der betrieblichen Integrität und des Vertrauens von Unternehmen in vielen Branchen unerlässlich. Betrugsmanagement schützt nicht nur vor unmittelbaren finanziellen Verlusten für Unternehmen, sondern schützt außerdem Daten, Finanzen und die Privatsphäre von Einzelpersonen und Kunden. Der Einsatz effektiver Betrugserkennungs-Tools und -Strategien bietet eine Reihe von Vorteilen, die Ihrer Organisation und Ihren Kunden helfen, Betrügern und sich entwickelnden Betrugsmaschen einen Schritt voraus zu sein.
Die Betrugserkennungs- und -bekämpfungsdienste von F5 schützen vor einer eskalierenden Bedrohungslage, in der Online-Konten anfälliger sind denn je. Die Lösungen von F5 zur Anwendungssicherheit und Betrugsbekämpfung basieren auf einer geschlossenen KI-Engine und adaptiven ML-Modellen, die ein schnelles Umlernen und eine kontinuierlich verbesserte Erkennung ermöglichen. Die groß angelegte, einheitliche Telemetrie des Systems beruht auf den Daten von mehr als einer Milliarde Transaktionen pro Tag und bietet die Möglichkeit, Transaktionen in Echtzeit über alle Nutzungsabläufe hinweg zu überwachen. Mithilfe fortschrittlicher Signalerfassung sowie Verhaltens- und Umgebungserkenntnissen kann das System die Absicht des Benutzers eindeutig bestimmen, bösartige Aktivitäten genau erkennen und hohe Betrugserkennungsraten erzielen.
Wenn Sie mehr über die Auswirkungen der F5-Lösungen zur Betrugserkennung und -prävention erfahren möchten, laden Sie diesen unabhängigen Aite-Bericht herunter und lesen Sie ihn.
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