Betrugserkennung Fünf Mythen über Verhaltensintelligenz

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In der sich rasant entwickelnden Welt der Betrugs­versuche gegenüber Banken gewinnt die Verhaltens­intelligenz zunehmend an Bedeutung. Trotzdem gibt es über die Technologie einige hartnäckige Mythen.

Um potenzielle Bedrohungen zu erkennen, analysiert Verhaltens­intelligenz das physische und digitale und kognitive Verhalten eines Benutzers innerhalb eines Systems oder Netzwerks. Trotz ihrer Wirksamkeit existieren einige hartnäckige Mythen über die Methode. Anlass genug für einen Überblick, der fünf weit verbreitete Missverständnisse untersucht und Fakten klarstellt.

Mythos 1: Starke Kundenauthentifizierung fängt die meisten Betrugsfälle ab. Verhaltensintelligenz bietet keinen zusätzlichen Wert.

Dieser Mythos ist denkbar weit von der Realität entfernt. Obwohl starke Kunden­authen­ti­fi­zierung (Strong Customer Authentication, SCA) und Geräteerkennung bei der Aufdeckung von kompromittierten Nutzerkonten eine wichtige Rolle spielen, decken sie nicht das gesamte Spektrum der Betrugsprävention ab. Die Verhaltensintelligenz ergänzt diese Methoden, indem sie tiefer in das Verhalten der User eintaucht und Erkenntnisse liefert, die herkömmliche Tools nicht bieten.

Ein Beispielszenario verdeutlicht dies: Ein Betrüger überredet einen legitimen Nutzer, eine Zahlung zu tätigen. Diese Transaktion könnte unentdeckt bleiben, wenn sie von einem bekannten Gerät und Standort ausgeht. Allerdings untersucht die Verhaltensintelligenz in solchen Fällen die Interaktionen des Nutzers auf Anzeichen von Stress oder Zögern, die auf einen möglichen Betrug hindeuten könnten. In der Praxis kommt dem ATO-Score (Account Takeover Score) vielerorts eine wichtige Bedeutung zu. Als Bewertungssystem im Kontext der Cybersicherheit gibt er das Risiko einer unbefugten Kontoübernahme wieder. Doch selbst wenn der ATO-Score niedrig ist, kann die Verhaltensintelligenz die wahren Absichten hinter den Aktivitäten von Usern aufdecken.

Mythos 2: Der Implementierungsprozess für Verhaltensintelligenz ist komplex und zeitaufwendig.

Entgegen der landläufigen Meinung lässt sich die Verhaltensintelligenz meist innerhalb von wenigen Wochen in bestehende Systeme integrieren. Unternehmen haben in einer Value Illustration-Phase, die Gelegenheit, schnell den Nutzen und die Effizienz der Technologie zu bewerten. Das dauert typischerweise ein bis drei Monate. In dieser Zeit reifen die Risikomodelle und liefern zunehmend präzisere Ergebnisse und Erkenntnisse. Da sich das Benutzerverhalten im Laufe der Zeit ändert, entwickeln sich auch die Risikomodelle weiter. Ohne die Benutzer­erfahrung zu beeinträchtigen, lernen die Modelle im Laufe der Zeit aus realen Benutzerinteraktionen, um die Kunden der Bank kontinuierlich zu schützen.

Mythos 3: Betrüger können menschliches Verhalten leicht nachahmen.

Die Nachahmung menschlichen Verhaltens ist weitaus komplexer, als es auf den ersten Blick erscheint. Im Vergleich zum Spoofing von Geräten oder Standorten stellt die Imitation der feinen Nuancen menschlichen Verhaltens eine viel größere Herausforderung dar. Die Verhaltensintelligenz betrachtet eine Vielzahl von Faktoren: Tippgeschwindigkeit, Mausbewegungen, Navigationsgewohnheiten und sogar die Art, wie jemand ein Formular ausfüllt. Diese komplexen Verhaltensmuster sind äußerst schwierig nachzuahmen, besonders über längere Zeit oder in verschiedenen Situationen.

Mythos 4: Verhaltensintelligenz ist lediglich ein weiterer Datensatz zur Betrugserkennung.

Die Verhaltensintelligenz ist weit mehr als nur ein zusätzlicher Datenpunkt. Sie fungiert als Synergie und Ergänzung bestehender Technologien wie beispielsweise der Geräteerkennung. Dieses Zusammenspiel verbessert nicht nur die Betrugserkennung, sondern hilft auch bei der Identifizierung von Mule-Konten, die von sogenannten „Money Mules“ (Finanzagenten) genutzt werden. So werden Bankkonten bezeichnet, die im Kontext von Finanzkriminalität und Geldwäsche eine wichtige Rolle spielen. Sie werden von Dritten genutzt, um illegal erworbenes Geld zu transferieren oder zu waschen. Insofern bewährt sich der Einsatz von Verhaltensintelligenz als wertvoller Beitrag für Teams, die sich mit der Bekämpfung von Geldwäsche (Anti-Money-Laundering, AML) befassen. Denn mithilfe des Ansatzes lassen sich ungewöhnliche Verhaltensmuster aufdecken, die darauf hindeuten, dass ein Konto als Durchgangsstation für illegale Gelder genutzt wird – ein Aspekt, den herkömmliche Methoden zur Betrugsdetektion möglicherweise übersehen.

Mythos 5: Verhaltensintelligenz braucht zu lange, um ein Nutzerprofil zu erstellen.

Klarer Irrtum, denn die Technologie arbeitet in Wirklichkeit erstaunlich schnell. Sie beginnt bereits beim ersten Besuch des Endkunden und benötigt nur wenige Minuten, um aussagekräftige Daten zu sammeln. Anstatt sich lediglich auf einzelne Nutzer zu konzentrieren, vergleicht die Verhaltensintelligenz das Verhalten auch mit einem umfangreichen Datensatz aus bekannten Betrugsmustern und echtem Verhalten. So wird sofort ein Vergleich auf Populationsebene möglich, der eine schnelle und effektive Risikobewertung ermöglicht.

Die Fähigkeit zur schnellen Profilierung hilft Banken, potenzielle Risiken frühzeitig zu erkennen, ohne die Nutzererfahrung zu beeinträchtigen. Selbst bei neuen Benutzern oder beim ersten Kontakt kann die Verhaltensintelligenz wertvolle Einblicke liefern und auffälliges Verhalten identifizieren.

Die wahre Kraft der Verhaltensintelligenz

Die Verhaltensintelligenz erweist sich als mächtiges Werkzeug im Arsenal der modernen Betrugssicherheit. Sie bietet eine zusätzliche Schutzschicht, die schwer zu umgehen ist und zugleich keinerlei Einbußen bei der Nutzererfahrung verursacht. Für IT-Sicherheits- und Compliance-Verantwortliche bietet die Integration von Lösungen auf Basis von Verhaltensintelligenz die Chance, ihre Sicherheitsstrategien erheblich zu verbessern. Die Technologie ermöglicht eine genauere Risikoeinschätzung, eine effektivere Betrugserkennung und kann sogar bei der Aufdeckung komplexer Geldwäscheschemata helfen.

In einer Zeit, in der Kriminelle ständig neue Wege finden, um Sicherheitsmaßnahmen zu umgehen, bietet die Verhaltensintelligenz einen dynamischen und anpassungsfähigen Ansatz zur Bedrohungserkennung. Sie versetzt Unternehmen in die Lage, proaktiv auf potenzielle Risiken zu reagieren und gleichzeitig ein reibungsloses Nutzererlebnis für ehrliche Kunden zu gewährleisten.

Die Entmystifizierung gängiger Missverständnisse kann Entscheidern dabei helfen, fundierte Entscheidungen über die Integration von Verhaltensintelligenz in ihre Sicherheitsarchitektur zu treffen. Angesichts der fortschreitenden Digitalisierung könnte sich diese Technologie als Schlüssel erweisen, um die Nase vorn zu haben im nie endenden Wettlauf gegen weltweit agierende Betrüger.

Über den Autor: Mathias Schollmeyer, CISSP ist Principal Pre-Sales Consultant bei Biocatch.

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