Betrugsprävention: Definition und Funktionsweise der IT

Ziel der Betrugserkennung ist es, Betrüger und betrügerische Aktivitäten zu identifizieren und gleichzeitig den Verlust von Geld und/oder Eigentum zu verhindern. Es gibt eine Vielzahl von Betrugserkennungssystemen und -tools, die eingesetzt werden, um mit den sich ständig weiterentwickelnden digitalen Bedrohungen Schritt zu halten, insbesondere in den Branchen Finanzen, Gesundheitswesen, Behörden, Versicherungen und Einzelhandel. 

adaptiv Analyse und Machine Learning sind wichtige Bestandteile der Betrugserkennung, bei denen Datenanalysetechniken zur Betrugserkennung eingesetzt werden. Die Federal Trade Commission (FTC) berichtet, dass es im Jahr 2020 mehr als 2 Millionen Betrugsmeldungen von Verbrauchern gab. 

Die Betrugserkennung ist wichtig, um sowohl Verbraucher als auch Unternehmen zu schützen.

Was ist Betrugserkennung?

Die Betrugserkennung wird von Unternehmen in ihre Richtlinie, Sicherheitsmaßnahmen und Websites integriert, um nicht autorisierte Aktivitäten zu identifizieren. Die IT umfasst eine Reihe von Analysen und Prozessen, um Betrug sowohl zu verhindern als auch aufzudecken. 

Betrug kann eine Vielzahl unterschiedlicher Methoden und Techniken umfassen, wie z. B. die folgenden:

• Identitätsdiebstahl
• Gestohlene und betrügerische Kreditkartentransaktionen
• Versicherungsbetrug
• gehackter Account
• Betrug im Gesundheitswesen

Unternehmen verwenden Betrugserkennungssysteme, um sicherzustellen, dass Transaktionen legitim sind und die Benutzer wirklich die sind, für die sie sich ausgeben. Eine effektive Betrugserkennung nutzt einen vielschichtigen Ansatz, um unbefugte Handlungen zu verhindern und zu identifizieren.

Funktionsweise der Betrugserkennung

Aufgrund der Vielfalt des Betrugs und der Adaption von Angreifer- und Cyberkriminalität muss die Betrugserkennung adaptiv sein und nutzt häufig maschinelles Lernen oder KI (künstliche Intelligenz), um nicht autorisierte Transaktionen zu verhindern und zu identifizieren. Die Betrugserkennung funktioniert, indem nach Verhaltensweisen oder Aktionen gesucht wird, die für einen Benutzer ungewöhnlich sind, oder nach bekannten betrügerischen Techniken gesucht wird. 

Betrugserkennungssysteme können eine automatisierte Reaktion auslösen, um entweder eine weitere Verifizierung anzufordern und die Authentifizierungssicherheit zu erhöhen oder, je nach Risiko, die Transaktion abzuschalten und vollständig zu blockieren. Betrugsüberwachungs- und -erkennungssysteme werden in der Regel im Hintergrund ausgeführt, sodass die Erfahrung eines Verbrauchers nicht beeinträchtigt wird, es sei denn, eine Aktion oder ein Verhalten wird zur weiteren Untersuchung oder Autorisierung gekennzeichnet.

Wer profitiert von der Betrugserkennung?

Jedes Unternehmen oder jede Firma, die Online-Transaktionen durchführt, kann einem Betrugsrisiko ausgesetzt sein. Die Betrugserkennung im Banken- und Finanzsektor ist für diese Unternehmen, die ein hohes Risiko haben, Opfer von Betrug zu werden, äußerst vorteilhaft. Gesundheits-, Versicherungs- und Finanzunternehmen profitieren von Betrugserkennungssystemen, ebenso wie Regierungen, Strafverfolgungsbehörden und Behörden des Öffentlichen Sektors. 

Die Zahl der Betrugsfälle nimmt weiterhin zu. Im Durchschnitt betragen die IT-Kosten für Unternehmen etwa 5 % ihres Jahresumsatzes. 

Verbraucher profitieren auch von Programmen zur Betrugserkennung, da die IT Einzelpersonen vor gehackten Konten, Identitätsdiebstahl und finanziellen Verlusten schützen kann. Identitätsdiebstahl (eine Form des Betrugs) kostet die Amerikaner im Jahr 2020 56 Milliarden US-Dollar.

Zusätzlich zu den finanziellen Verlusten kann die IT-Abteilung viel Zeit und Mühe in Anspruch nehmen, um den von Cyberkriminellen angerichteten Schaden wiederherzustellen, um das Konto wiederherzustellen und die Identität wiederherzustellen. Die Betrugserkennung kann dies verhindern und potenzielle Verluste minimieren.

Wie erkennen Sie Betrug?

Bei der Betrugserkennung werden sowohl statistische Techniken als auch maschinelles Lernen verwendet. Statistische Verfahren verwenden Datenerfassung, Datenaufbereitung, Datenanalyse und Datenbericht|Meldemethoden zur Identifizierung von Betrug und nicht autorisiertem Verhalten. Eine Gruppe von Daten kann analysiert werden, um Ergebnisse vorherzusagen und legitime Maßnahmen zu bestimmen. 

Beispiele für statistische Datenanalysen sind:

• Berechnung des Benutzerprofils.
• Datenvorverarbeitung zur Erkennung, Validierung und Korrektur von Fehlern.
• Abgleichsalgorithmen für das Verhalten von Benutzer im Vergleich zu älteren Benutzerprofilen oder Modellen, um Anomalien zu erkennen.
• Regressionsanalyse zur Untersuchung der Beziehungen zwischen zwei Variablen.

KI oder maschinelles Lernen verwendet Datenanalyse- und Data-Mining-Techniken, die entweder als begleitetes Lernen oder als unüberwachtes Lernen klassifiziert werden. Beim Data Mining werden riesige Datenmengen durchsucht, um aussagekräftige Muster zu finden. 

Maschinelles Lernen kann die Wahrscheinlichkeit betrügerischer Aktivitäten oder Verhaltensweisen vorhersagen und so eine weitere Reaktion oder Untersuchung innerhalb des Systems auslösen. Maschinelles Lernen kann dazu beitragen, die Anzahl falsch positiver Betrugsmeldungen zu verringern und die Reibung zwischen der Benutzererfahrung und den Risikoberechnungen auszugleichen.

begleitetes Lernen Techniken zur Betrugserkennung

Begleitete Lerntechniken mit KI sind in der Lage, Betrug anhand bereits aufgezeichneter Muster zu erkennen. Sobald ein Betrugsmuster erkannt wird, kann es in das System eingegeben werden. Die KI durchsucht alle Tausenden von Betrugsarten, die protokolliert wurden, und kann auf diese Weise betrügerisches Verhalten zuordnen. 

Betrugsfälle werden zunächst manuell von einem menschlichen Bediener eingegeben. Dann kann Machine Learning kennzeichnen, wenn diese Muster wiederholt werden oder erneut angezeigt werden.

Beispiele für die Datenanalyse von begleitetem Lernen zur Betrugserkennung sind:

• Bayes'sches Lernen neurales Netzwerk. Das Bayes'sche Netzwerk kann so konzipiert werden, dass es legitime Aktionen und Betrug auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses mit bestimmten festgelegten Datenpunkten unterscheidet. Diese Art von begleiteten Lerndaten ist z.B. bei Auto Claim hilfreich, da die IT anhand von imputierten Datensätzen die Wahrscheinlichkeit ermitteln kann, mit welcher Wahrscheinlichkeit die Claim gültig ist. 

          Diese Methode ist auch hilfreich, um Kreditkartenbetrug, Krankenversicherungsbetrug und Telekommunikationsbetrug aufzudecken.

• Supervised neurales Netzwerk. Diese adaptiven Netzwerke können daran arbeiten, einen Betrugsrisiko-Score auf der Grundlage erwarteter Verhaltensweisen zu generieren. Wenn das Verhalten eines Benutzers nicht innerhalb der festgelegten Parameter liegt, kann die IT auf der Grundlage des wahrgenommenen möglichen Risikos gekennzeichnet und bewertet werden.

• Link-Analyse. Diese Art des begleiteten Lernens kann Menschen auf der Grundlage von sozialen Netzwerken und Datensatzverknüpfungen miteinander verbinden. So werden beispielsweise bekannte Betrüger in das System eingespeist, und die Link-Analyse gleicht alle zugehörigen Benutzer oder Transaktionen ab.

• Hybride wissens-/statistikbasierte Systeme. Diese verwenden Data Mining einer großen Datenbank von Kundentransaktionen, in der Wissen mit statistischer Aussagekraft integriert wird. Die IT kann Anomalien erkennen und potenziell betrügerisches Verhalten kennzeichnen.

Der Einsatz von Methoden des unüberwachten Lernens

Unüberwachtes Lernen unterscheidet sich vom begleiteten Lernen dadurch, dass die KI versucht, neue Muster von Betrug zu erkennen und nach Ausreißern oder Dingen sucht, die außerhalb der typischen und aufgezeichneten betrügerischen Verhaltensweisen liegen. In diesem Sinne "lernt" die KI, sich anzupassen und neue Betrugsarten zu finden, da die Angreifer ihr Vorgehen konsequent weiterentwickeln.

Unüberwachtes Lernen kann mit Techniken des begleiteten Lernens kombiniert werden, um einen umfassenderen Ansatz zu ermöglichen. Nehmen Sie die Link-Analyse, die nach Beziehungen zwischen bekannten Angreifern und anderen potenziellen Betrügern suchen kann. Dies kann einen Schritt weiter in Richtung Linkerkennung gehen, die versucht, Gruppe und Verhaltensweisen abzugleichen, die scheinbar nichts mit betrügerischen Aktivitäten zu tun haben. 

Maschinelles Lernen kann verdächtige Verhaltensweisen oder potenzielle Betrugsfälle kennzeichnen, damit ein menschlicher Analyst sie genauer untersuchen kann.

Betrugsprävention als dynamischer Ansatz

Maßnahmen zur Betrugsprävention können Verbrauchern und Unternehmen auf lange Sicht Zeit und Geld sparen. Zu den optimalen Betrugserkennungssystemen gehört ein umfassender Ansatz, um potenzielle Verluste zu minimieren. 

Betrug wird immer ein Problem sein, da Cyberkriminelle immer neue Methoden finden und anwenden. Modelle zur Betrugserkennung und -prävention müssen wachsen und sich anpassen. 

Zu den Einschränkungen der Methoden zur Betrugsprävention gehört ein Mangel an ausreichenden Daten in öffentlichen Datensätzen. Der unternehmensübergreifende Datenaustausch auf globaler Ebene kann dazu beitragen, zukünftige Betrugsfälle zu reduzieren und zu verhindern.

Referenzen

Neue Daten zeigen, dass die FTC im Jahr 2020 2,2 Millionen Betrugsmeldungen von Verbrauchern erhalten hat. (Februar 2021). Federal Trade Commission (FTC).

Bericht an die Nationen 2020: Unternehmen entscheiden sich für mehr Zivilprozesse, interne Bestrafung. (Juli/August 2020). Vereinigung der zertifizierten Betrugsprüfer (ACFE).

Die Gesamtverluste durch Identitätsbetrug steigen im Jahr 2020 auf 56 Milliarden US-Dollar. (März 2021). Business Wire.

5 Schlüssel zum Einsatz von KI und Machine Learning bei der Betrugserkennung. (Juli 2018). Fico.

Identifizierung betrügerischer Transaktionen bei mobilen Zahlungen. Universität Stanford.