So schützen sich Unternehmen vor Cyberbetrug Daten und KI als Schlüssel zum Kampf gegen High-Tech-Betrug

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In der Bekämpfung von Cyberkriminalität spielen zwei Elemente eine entscheidende Rolle: die Qualität der bei einer Transaktion erfassten Daten und die leistungsfähigen Analysetools, die durch ausgeklügelte Auswertungen verdächtige Muster erkennen können. Ohne erstklassige Daten sind selbst die besten Tools wirkungslos.

Unternehmen stehen der ständig wachsenden Vielfalt an Online-Betrugsstrategien gegenüber, die sie abwehren müssen, um Schäden an ihrem Geschäft zu vermeiden. Doch Betrüger entwickeln fortlaufend neue Methoden, um ihre Opfer zu täuschen. Besonders häufig sind gefälschte Namens- oder Adressdaten, falsche Zahlungsinformationen, Identitätsdiebstahl, Betrug bei angeblicher Warenrücksendung, Social Engineering sowie Malware und andere technische Angriffe. Um diese Betrugsrisiken zu minimieren, können Unternehmen verschiedene Strategien anwenden und spezifische Daten sowie moderne Analysemethoden nutzen.

High-Tech-Betrug: Wie digitale Betrüger immer cleverer werden

In den Anfangstagen des Internets waren Betrugsversuche oft leicht zu durchschauen und relativ einfach zu vermeiden. Mit dem technologischen Fortschritt und der zunehmenden Digitalisierung sind die Methoden der Betrüger jedoch immer raffinierter geworden. Von Phishing-E-Mails und gefälschten Online-Shops bis hin zu Identitätsdiebstahl und Ransomware-Angriffen ist die Bandbreite der Betrugsmethoden heute um einiges vielfältiger.

Dabei ist zu beobachten, dass moderne Betrüger vermehrt auf Social Engineering setzen, indem sie sich als vertrauenswürdige Personen oder Organisationen ausgeben, um sensible Informationen wie Passwörter oder Bankdaten zu stehlen. Darüber hinaus nutzen sie Malware und andere technische Angriffe, um Zugang zu persönlichen und geschäftlichen Daten zu erlangen.

Bewertung von Betrugsrisiken

Um sich wirksam gegen Online-Betrug zu schützen, müssen Unternehmen in der Lage sein, Risiken frühzeitig zu erkennen und angemessen zu bewerten. Ein effektiver Ansatz zur Bewertung von Betrugsrisiken umfasst die Analyse verschiedener Faktoren, darunter die Art des Geschäfts, die Kundenprofile, vergangene Betrugsmuster und externe Bedrohungen.

Ein mehrschichtiges Sicherheitssystem ist hierbei empfehlenswert. Es umfasst präventive und reaktive Maßnahmen wie die Überwachung verdächtiger Aktivitäten, den Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen zur Erkennung von Anomalien sowie die regelmäßige Überprüfung von Sicherheitsrichtlinien und -verfahren. Durch die Verhaltensanalyse werden das Benutzerverhalten sowie Netzwerk- und Gerätesignale während jeder Benutzersitzung überwacht, um Risiken zu bewerten und Entscheidungen zur Betrugsbekämpfung zu treffen.

Daten als Schlüssel zur Überprüfung und Früherkennung

Eine entscheidende Rolle bei der Betrugsprävention spielen spezifische Daten, die Unternehmen dabei helfen, Kunden und Geschäftspartner zu überprüfen und potenzielle Betrugsfälle frühzeitig zu erkennen. Dazu gehören persönliche Identifikationsdaten, Transaktionshistorien, geografische Standortdaten und Daten zu Verhaltensanalysen. Tools wie das Address Verification System (AVS), der Card Verification Value (CVV) und festgelegte Risikoschwellenwerte sind dabei hilfreich, um betrügerische Transaktionen zu identifizieren.

Durch die Analyse dieser Daten können Unternehmen verdächtige Aktivitäten aufspüren und entsprechende Maßnahmen ergreifen, um Betrug zu verhindern oder zu stoppen. Außerdem ermöglichen diese Daten eine schnellere Reaktion auf mögliche Datenmanipulationen oder Sicherheitsverletzungen.

Grundlagen der Betrugsabwehr: Datenqualität

Bei der Umsetzung effektiver Betrugspräventionsstrategien ist die Erhebung und Pflege qualitativ hochwertiger Daten von entscheidender Bedeutung. Konkret geht es um Daten, die detaillierte Informationen über alle durchgeführten Transaktionen enthalten und somit Muster erkennbar machen. Metadaten, die Informationen zu den Umständen der Transaktionen wie Zeitpunkt, Ort und verwendete Geräte umfassen, spielen ebenfalls eine wichtige Rolle. Darüber hinaus sind persönliche Informationen der Kunden unerlässlich, um Identitätsdiebstahl zu identifizieren.

Die Qualität der für die Betrugsprävention verwendeten Daten ist entscheidend für die Wirksamkeit der Sicherheitsmaßnahmen. Unvollständige, ungenaue, falsche, nicht konsistente oder veraltete Daten können zu Fehlalarmen führen oder das Risiko von Betrugsfällen erhöhen. Um eine hohe Datenqualität sicherzustellen, müssen Unternehmen robuste Datenmanagementprozesse implementieren. Diese Prozesse gewährleisten, dass Daten korrekt erfasst, gespeichert und aktualisiert werden.

Dazu gehören die Verwendung von Daten­validierungs­technologien, die die Genauigkeit und Konsistenz der Daten überprüfen, sowie regelmäßige Datenbereinigungen, bei denen veraltete oder fehlerhafte Informationen entfernt werden. Darüber hinaus sind strenge Datenschutzrichtlinien erforderlich, um die Daten vor unbefugtem Zugriff und Missbrauch zu schützen. Durch die Implementierung dieser Maßnahmen können Unternehmen sicherstellen, dass sie über die qualitativ hochwertigen Daten verfügen, die erforderlich sind, um Betrugsversuche zu erkennen und zu verhindern.

Datenintegration und ausgefeilte Analysemethoden

Doch für die effektive Betrugsprävention ist nicht nur die Qualität, Erhebung und Pflege der Daten von Bedeutung, es erfordert auch die Integration der Daten und moderner Analysemethoden in die Geschäftsprozesse eines Unternehmens.

Ein wesentlicher Bestandteil ist die vernetzte Datenanalyse, bei der verschiedene Datensätze wie Transaktions-, Meta- und Kundendaten miteinander verbunden werden, um umfassende Analysen durchzuführen und neue Betrugsmuster schnell zu erkennen. KI-gestützte Systeme nutzen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Daten in Echtzeit zu analysieren und fundierte Entscheidungen zur Betrugsprävention zu treffen. Die kontinuierliche Aktualisierung dieser Systeme und Datenquellen ist unerlässlich, um mit den neuesten Betrugsmethoden Schritt zu halten und die Genauigkeit der Betrugserkennung zu erhöhen.

Hochentwickelte Betrugsprävention im digitalen Zeitalter

In einer digitalisierten Welt stehen Unternehmen vor wachsenden Herausforderungen durch eine Vielzahl von Online-Betrugsstrategien. Von gefälschten Identitäten bis zu raffiniertem Social Engineering und technischen Angriffen wie Malware entwickeln Betrüger fortlaufend neue Taktiken, um Unternehmen zu schädigen. Um dieser Bedrohung effektiv zu begegnen, setzen Unternehmen auf mehrschichtige Sicherheitsansätze, die präventive Maßnahmen, Datenanalysen und modernste Technologien wie Big Data und künstliche Intelligenz umfassen. Die Qualität der verwendeten Daten ist entscheidend für eine zuverlässige Betrugserkennung, weshalb Unternehmen auf robuste Datenmanagementprozesse setzen müssen. Durch diese integrative Strategie können Unternehmen potenzielle Betrugsfälle frühzeitig identifizieren und ihre Sicherheitsmaßnahmen kontinuierlich optimieren, um den dynamischen Bedrohungen standzuhalten.

Über den Autor: Carsten Ettmann ist Senior Business Consultant bei Dun & Bradstreet.

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