Betrugsprävention und -aufdeckung: Warum "Echtzeit" nur die halbe Wahrheit ist

Diejenigen unter Ihnen, die eine SaaS-Plattform, eine Digitalagentur oder ein Fintech-Startup betreiben, kennen sich wahrscheinlich gut mit der Betrugserkennung in Echtzeit aus. Auf dem Papier ist das die perfekte Lösung. Aber im heutigen, sich ständig verändernden Klima des Betrugs reicht das nicht mehr aus, vor allem nicht mit den Fortschritten bei den KI-Tools. Die Wahrheit ist, dass moderne Betrüger sich nicht auf ihren Lorbeeren ausruhen, wenn sie einmal gewonnen haben. Sie werden immer schneller, intelligenter und anpassungsfähiger und entwickeln sich ständig weiter, um dem Spiel immer einen Schritt voraus zu sein. 

Was ist Betrugsprävention in Echtzeit?

Unter Betrugsprävention in Echtzeit versteht man den Prozess der Aufdeckung und Unterbindung betrügerischer Aktivitäten, bevor ein Schaden entstanden ist. Betrugsprävention in Echtzeit nutzt automatisierte Systeme, maschinelles Lernen und kontinuierliche Überwachung, um Transaktionen, Anmeldungen oder Kommunikation sofort zu analysieren. Sie erkennt verdächtige Verhaltensmuster, wie ungewöhnliche Anmeldeorte, anormale Transaktionsvolumina oder gefälschte E-Mail-Absender, und blockiert oder kennzeichnet sie im Moment.

Echtzeitdaten spielen bei der Betrugsaufdeckung eine große Rolle. Aber das ist nicht dasselbe wie Betrugsprävention, die lange vor dem Ertönen der Alarmglocke beginnt. Prädiktive Systeme nutzen Kontext, Verhaltensmuster und Tools, die mit der Zeit lernen. Viele Branchenexperten sehen in der Echtzeiterkennung die erste Verteidigungslinie, aber nicht die vollständige Lösung. Um einen langfristigen Schutz aufzubauen, benötigen Sie ihrer Meinung nach eine Lösung zur Betrugsprävention und -erkennungWenn diese beiden Elemente zusammenarbeiten, haben Sie bessere Chancen in diesem nie endenden Katz- und Mausspiel.

Warum Betrugserkennung in Echtzeit nicht die ganze Antwort ist

Betrüger ruhen nie und testen Ihre Systeme ständig. Sie nutzen gestohlene Anmeldedaten, fälschen IPs oder simulieren einfach menschliches Verhalten. Obwohl Echtzeitwarnungen offensichtliche Angriffe wie mehrfache fehlgeschlagene Anmeldungen oder nicht übereinstimmende Kreditkartendaten anzeigen können, ist es schwierig, subtilere Entwicklungsmuster zu erkennen.

Diese Arten von Betrug erfordern eine langfristige Analyse. Laut aktuellen Fintech-Statistiken haben Betrugsversuche allein im letzten Jahr um über 30 % zugenommen, wodurch die Analyse historischer Muster wichtiger denn je geworden ist. Leider wird ein Betrugserkennungsmodell, dem historische Daten oder Verhaltensprofile fehlen, Schwierigkeiten haben, zwischen einem treuen Kunden, der einen ungewöhnlichen Kauf tätigt, und einem Betrüger, der gestohlene Informationen ausprobiert, zu unterscheiden. 

Der Kontext ist das fehlende Stück

Die Betrugsbekämpfung lässt sich ganz einfach wie ein Kriminalfilm betrachten. Jeder Nutzer hinterlässt seinen eigenen digitalen Fußabdruck. Dazu können Dinge wie Anmeldegewohnheiten oder Transaktionszeiten gehören. Wenn Sie all diese Hinweise zusammenfügen, ergibt sich ein klares Muster, das Ihnen helfen kann, Betrug vorherzusagen, bevor er passiert. Ähnlich wie die "Pre-Crime-Polizei" in Steven Spielbergs Minority Report. 

Dank integrierter Analysen und historischer Daten wird aus der prädiktiven Betrugserkennung eine proaktive Betrugsprävention. Durch die Erkennung von Schwachstellen und die Vorwegnahme von Trends kann eine moderne Betrugserkennungslösung viel mehr als nur riskante Zahlungen blockieren. Sie lernt auch und verbessert sich, um mit der Zeit ein besseres Erkennungssystem aufzubauen.

Aufbau eines umfassenden Rahmens zur Betrugsprävention

Echtzeitdaten sind nur eine von vielen Verteidigungsschichten bei der Betrugsprävention. Hier sind die vier wichtigsten Möglichkeiten, wie diese alle zusammen einen kontinuierlichen Kreislauf des Schutzes bilden

• Sofortige Erkennung: Erkennt und stoppt laufende Angriffe wie Phishing oder Kartentests sofort.
• Verhaltensanalyse: Lernt, Profile im Zeitverlauf zu verstehen, um "normal" von "verdächtig" zu unterscheiden.
• Feedback-Schleifen: Bestätigte Betrugsfälle werden in die Modelle zurückgeführt, um die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen.
• Adaptives Scoring: Die Risikobewertungen werden ständig auf der Grundlage neuer Daten und Nutzertrends aktualisiert.

Denken Sie daran, dass es nicht nur um die Aufdeckung von Betrug geht, sondern vielmehr um eine lernbasierte Prävention, die aus den tatsächlichen Bedrohungen lernt und sich entsprechend weiterentwickelt.

Häufige Lücken in Echtzeit-Betrugserkennungssystemen

Leider haben auch die besten Echtzeitlösungen ihre Schwachstellen. Sie können jederzeit versagen, insbesondere wenn sie isoliert arbeiten. Hier sind einige Beispiele:

• Falsche Positivmeldungen: Das versehentliche Blockieren legitimer Nutzer kann teurer sein als der Betrug selbst.
• Regel Müdigkeit: Neue Bedrohungen oder verändertes Kundenverhalten erfordern flexible Regeln.
• Daten-Silos: Erkenntnisse werden bei unverbundenen Systemen nicht schnell genug weitergegeben.
• Begrenzter Informationsaustausch: Dies führt dazu, dass sich Betrug nicht nur innerhalb einer Plattform, sondern auch in verwandten Branchen ausbreitet.

Um diese Lücken zu schließen, bedarf es der Zusammenarbeit und des freien Datenflusses über alle Systeme hinweg, von der Zahlungsabwicklung bis zum Kundensupport.

Warum proaktive Betrugsaufdeckung die langfristigen Kosten senkt

Wenn es um Betrug geht, ist die Wahrheit, dass Vorbeugung auf lange Sicht viel billiger ist als die Kosten der Aufdeckung. Studien von Juniper Research gehen beispielsweise davon aus, dass die weltweiten Verluste durch Online-Betrug, die größtenteils auf Automatisierung und Diebstahl von Zugangsdaten zurückzuführen sind zwischen 2023 und 2028 auf über 362 Milliarden Dollar steigen könnten. Wenn Sie ein Unternehmen sind, das sich ausschließlich auf Echtzeitwarnungen verlässt, kann es passieren, dass Sie auf Betrug reagieren, der bereits stattgefunden hat. Mit proaktiver Vorbeugung können Sie diese Verluste jedoch verhindern, bevor sie entstehen.

Branchenübergreifende Daten: Der verborgene Vorteil

Im Allgemeinen geschieht Betrug nicht isoliert. In vielen Fällen kann eine Datenpanne in einem Unternehmen zur Erstellung einer synthetischen ID in einem anderen führen. Deshalb ist der Austausch von Informationen so wichtig, denn so können die Systeme aus Angriffen in verschiedenen Branchen lernen. So könnte sich beispielsweise ein Betrug bei einem FinTech-Unternehmen später als Missbrauch eines SaaS-Kontos entpuppen. Der Datenaustausch stärkt auch die Einhaltung von Standards wie Checklisten für die Einhaltung der Cybersicherheit für E-Mail- und Messaging-Plattformen, was zur Förderung des plattformübergreifenden Bewusstseins beiträgt.

Wo E-Mail-Sicherheit auf Transaktionsbetrug trifft

Das häufigste Einfallstor für Online-Betrug ist zweifellos die E-Mail. Ob es sich um Phishing oder Abfangen von Zugangsdatendie große Mehrheit der Angriffe beginnt mit einem einfachen Angriff auf den Posteingang. Wer sich mit der Verbesserung der E-Mail-Sicherheitsstandards befasst, kann sich besser gegen Betrug wappnen. Für ein nahtloses Sicherheitsnetz, das auch E-Mails abdeckt, sollten Sie die Überwachung von Transaktionen in Betracht ziehen und diese mit dem E-Mail-Schutz verbinden.

Abschließende Überlegungen: Echtzeit + Vorhersage = nachhaltige Betrugsprävention

Die Zukunft der Betrugsaufdeckung besteht aus zwei Teilen, die synchron arbeiten: Echtzeit-Tools, um unmittelbare Risiken zu erkennen, und prädiktive Analysen, um sich langsam entwickelnde Betrugsversuche aufzudecken. Diese sollten durch Feedback, adaptives Scoring und gemeinsame Erkenntnisse zusammenarbeiten. Natürlich wird der Betrug nicht so schnell verschwinden. 

Mit den Fortschritten in der KI werden die Betrüger sogar Zugang zu einer noch größeren Auswahl an Werkzeugen haben. Aber das gilt auch für die Verteidiger. Mit einer Mischung aus Echtzeit-Überwachung und tiefgreifendem Verhaltenslernen ist es möglich, bessere Systeme zur Betrugsbekämpfung zu entwickeln, die vorausschauend handeln, anstatt einfach nur zu reagieren.

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Ahona Rudra

Experte für Domain- und E-Mail-Sicherheit bei PowerDMARC

Ahona ist Marketing-Managerin bei PowerDMARC und verfügt über mehr als 5 Jahre Erfahrung im Schreiben über Cybersicherheitsthemen, insbesondere im Bereich Domain- und E-Mail-Sicherheit. Ahona hat einen Postgraduierten-Abschluss in Journalismus und Kommunikation und ist seit 2019 in der Sicherheitsbranche tätig.

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