Was ist Betrugserkennung?
Betrugserkennung bezieht sich auf die Reihe von Aktivitäten oder Techniken, die Unternehmen implementieren, um Vermögenswerte, Identitäten, Kunden- und Geschäftsinformationen, Konten und Transaktionen vor Betrügern zu schützen. Dies geschieht hauptsächlich durch die Analyse von Benutzeraktivitäten und Verhaltensmustern und deren Vergleich mit einem Basiswert oder Profil, das normales Benutzerverhalten repräsentiert.
Um Betrug zu erkennen und zu mindern, nutzen Unternehmen Betrugserkennungssoftware. Abhängig vom gewählten Softwareprodukt wird die Betrugserkennung in Echtzeit, nahezu in Echtzeit oder in Chargen durchgeführt. Wenn eine Benutzeraktivität außerhalb des akzeptierten Basiswerts liegt, werden die zuständigen Behörden alarmiert.
Betrugserkennung wird in zahlreichen Branchen angewendet, darunter Banken, Versicherungen und E-Commerce. Daher kann Betrugserkennung auch als Methode definiert werden, um zu verhindern, dass Geld durch Täuschung erlangt wird.
In der Bankenbranche wird Betrugserkennung angewendet, um gefälschte Schecks oder die Verwendung gestohlener Kreditkarten zu identifizieren. Sie ist auch instrumental bei der Erkennung von Geldwäsche und der Verhinderung der Übernahme von Kundenkonten. Für Versicherungsunternehmen kann die Betrugserkennung, unterstützt durch Computer-Vision-Software, helfen, betrügerische Ansprüche oder übertriebene Verluste zu erkennen.
Web-Betrugserkennung kann als die Methoden definiert werden, die verwendet werden, um risikoreiche und illegitime Online-Aktivitäten, Identitätsdiebstähle und Cyberangriffe zu erkennen. Web-Betrugserkennungstools konzentrieren sich typischerweise darauf, Kontoübernahmen, Kontoerstellungen, Missbrauch von Treueprogrammen und Zahlungsbetrug zu identifizieren. Im Falle von Kontoerstellung und -übernahmebetrug helfen diese Tools Organisationen, betrügerische Benutzer zu identifizieren. Ebenso zielt die Zahlungsbetrugserkennung darauf ab, betrügerische Zahlungen zu identifizieren, die möglicherweise mit gestohlenen Kreditkarten durchgeführt wurden.
Betrugserkennungstools analysieren Benutzersitzungen, Standort, verwendete Geräte, Transaktionshistorie und mehr, um Online-Betrug zu erkennen. Es ist wichtig zu beachten, dass Betrugserkennung keine aufdringliche Aktivität ist, es sei denn, die Aktivität eines bestimmten Benutzers ist verdächtig.
Betrugserkennung wird auch auf sozialen Netzwerken intensiv genutzt, um Bot-Aktivitäten zu erkennen. Bots werden auch eingesetzt, um Klickzahlen auf Anzeigen zu erhöhen und die Effektivität von Pay-per-Click (PPC)-Werbung zu beeinträchtigen. Um solche betrügerischen Bot-Aktivitäten zu bekämpfen, können Unternehmen Klickbetrugssoftware nutzen.
Arten von Betrugserkennungssystemen
In Bezug auf Betrugserkennungssysteme können sie grob in zwei Kategorien eingeteilt werden – regelbasierte Betrugserkennungssysteme und maschinelles Lernen-basierte Betrugserkennungssysteme.
- Regelbasierte Betrugserkennungssysteme: Wie der Name schon sagt, erkennen regelbasierte Systeme Betrug, indem sie auf oberflächliche und offensichtliche Signale achten. Sie sind unkompliziert und erkennen Betrug basierend auf den von Betrugsanalysten festgelegten Erkennungsregeln. Dies bedeutet auch, dass die Wartung regelbasierter Betrugserkennungssysteme viel manuelle Arbeit erfordert.
- Maschinelles Lernen-basierte Betrugserkennungssysteme: Andererseits sind maschinelles Lernen-basierte Systeme in der Lage, unwahrscheinliche oder versteckte Ereignisse zu erkennen, die von regelbasierten Systemen nicht erkannt werden. Sie können versteckte Muster und Korrelationen in Daten finden und bieten oft Echtzeitverarbeitung. Diese Lösungen erfordern weniger manuelle Arbeit und sind ideal für die Verarbeitung großer Datenmengen.
Betrugserkennungstechniken
Statistiken spielen eine entscheidende Rolle bei der Betrugserkennung. Es ist interessant zu beachten, dass maschinelles Lernen, das für die Betrugserkennung entscheidend ist, im Grunde eine Form der angewandten Statistik ist. Die folgenden sind die statistischen Datenanalysetechniken, die zur Betrugserkennung verwendet werden:
- Regressionsanalyse: Regressionsanalyse wird verwendet, um die Beziehung zwischen zwei oder mehr Betrugsvariablen zu untersuchen und die Beziehung zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen zu schätzen. Sie ist nützlich, um potenziellen Betrug durch die Analyse des Benutzerverhaltens vorherzusagen.
- Datenabgleich: Datenabgleich ist der Prozess des Vergleichs zweier verschiedener Datensätze und deren Abgleich miteinander. Es ist nützlich, um verdächtige Transaktionen und Benutzer zu identifizieren.
- Berechnung statistischer Parameter: Die Berechnung statistischer Parameter bezieht sich auf die Berechnung zahlreicher statistischer Parameter wie Durchschnitt, Quantil, Wahrscheinlichkeitsverteilung und Leistungskennzahlen auf den gesammelten Daten zur Betrugserkennung.
Beste Praktiken zur Betrugserkennung
Fortschritte im Bereich der Betrugserkennung haben es möglich gemacht, betrügerische Aktivitäten schnell zu erkennen und zu handeln, bevor sie zu katastrophalen Ereignissen werden. Organisationen können mehrere Technologien, Techniken und Praktiken übernehmen, um böswilligen Akteuren einen Schritt voraus zu sein. Gleichzeitig ist es entscheidend, Schwachstellen sowohl bei Menschen als auch in Systemen zu finden und sie zu beheben, bevor sie von Angreifern ausgenutzt werden. Die folgenden sind einige der besten Praktiken zur Erkennung und Verhinderung von Betrug:
- Kontinuierlich überwachen: Kontinuierliche Überwachung und Prüfung sind entscheidend im Kampf gegen Betrug. Im Fall der Bankenbranche würde dies bedeuten, Transaktionen ständig zu überwachen und nach Anomalien zu suchen. Die Betrugsüberwachung zu einem kontinuierlichen Prozess zu machen, kann die Anzahl der erkannten und verhinderten betrügerischen Aktivitäten erheblich verbessern.
- In Sicherheitsbewusstseinstraining investieren: Eine Reihe von Cyberangriffen und Betrugsfällen kann mit einem robusten Sicherheitsbewusstseinstraining verhindert werden. Beispielsweise könnten Betrüger versuchen, Informationen von Mitarbeitern zu stehlen, was mit ordnungsgemäßem Training leicht vermieden werden kann. Gleichzeitig müssen Mitarbeiter und Endbenutzer wissen, was genau eine Bedrohung oder ein Betrugsversuch ist. Dafür sollten Unternehmen in Sicherheitsbewusstseinstraining-Software investieren und das Training zu einem fortlaufenden Prozess machen.
- Betrugsrisikoprofile entwickeln: Organisationen sollten die Geschäftsbereiche auflisten, in denen Betrug am wahrscheinlichsten auftritt. Nachdem solche Bereiche und damit verbundene Risiken identifiziert wurden, sollten sie die Liste neu ordnen, basierend darauf, wie wahrscheinlich es ist, dass ein bestimmter Bereich der Organisation von einem Risiko betroffen wird. Es macht auch Sinn, die Liste basierend darauf neu zu ordnen, wie schädlich ein Betrugsrisiko ist. Dieser Prozess wird als Betrugsrisikoprofilierung bezeichnet, und es ist eine gute Idee, alle Interessengruppen und Entscheidungsträger in den Prozess einzubeziehen.
- Maschinelles Lernen nutzen: Es ist einfacher, Betrug mit Automatisierung zu erkennen als nur mit manueller Arbeit. Maschinelles Lernen-Software kann helfen, mehrere Aufgaben im Zusammenhang mit der Betrugserkennung zu automatisieren, einschließlich Risikopriorisierung, Alarmbearbeitung, Reaktion und Untersuchung. Beispielsweise ermöglicht Sicherheitsorchestrierung, Automatisierung und Reaktion (SOAR) Software Sicherheitsexperten, Reaktionsabläufe zu erstellen und das Vorfallmanagement zu automatisieren. Ebenso kann risikobasiertes Schwachstellenmanagement-Software helfen, Schwachstellen mit maschinellem Lernen zu priorisieren.
- In Identitätsüberprüfung investieren: Identitätsdiebstahl ist eine zunehmende Form von Betrug, sowohl in Bezug auf Kunden als auch Mitarbeiter. Organisationen sollten mehr in Identitätsüberprüfungssoftware und risikobasierte Authentifizierung (RBA) Software investieren, um böswillige Akteure zu identifizieren und auszuschalten.
- Fördern oder Anreize für Betrugsmeldungen schaffen: Selbst Mitarbeiter, die nicht zur Betrugsprävention arbeiten, können auf betrügerische oder verdächtige Aktivitäten stoßen. Beispielsweise könnte ein Mitarbeiter eine Phishing-E-Mail erhalten, und deren sofortige Meldung könnte es der IT-Abteilung erleichtern. Um solche Vorsichtsmaßnahmen zu fördern, sollten Organisationen Mitarbeiter ermutigen oder, wenn möglich, Anreize schaffen, um verdächtige Aktivitäten zu melden.
Amal Joby
Amal is a Research Analyst at G2 researching the cybersecurity, blockchain, and machine learning space. He's fascinated by the human mind and hopes to decipher it in its entirety one day. In his free time, you can find him reading books, obsessing over sci-fi movies, or fighting the urge to have a slice of pizza.
