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Fraud Detection

Fraud Detection und Fraud Prevention sind wesentliche Elemente für jedes strategisches Betrugsrisiko-Management, die Kunden- und Unternehmensinformationen schützen muss.

Dies geschieht durch die Echtzeit-, Fast-Echtzeit- oder Stapelanalyse von Aktivitäten von Benutzern und anderen definierten Entitäten, zum Beispiel Bots.

Im Hintergrund laufen serverbasierte Prozesse, die das Zugriffs- und Verhaltensmuster der Benutzer und Entitäten untersuchen. Die Informationen werden mit einem erwarteten Profil verglichen. Der Benutzer selbst bemerkt diese Prüfung nicht. Sie ist nicht störend, außer es liegt eine verdächtige Aktivität vor.

Aufbau und Funktionsweise – der Einsatz von Fraud Detection

Unternehmen, die Online-Konten für ihre Kunden bereitstellen und finanzielle Transaktionen über das Internet tätigen, benötigen ein Fraud-Detection-System im Webbereich. Dieses ist Teil einer umfassenden Verteidigungsstrategie, damit Betrug rechtzeitig erkannt werden kann und vertrauliche Daten geschützt sind.

Fraud Detection-Systeme sind Anwendungen, die betrügerische Aktivitäten und Transaktionen erkennen und entsprechend Alarm schlagen. Zum Beispiel wird die Anlage neuer Internet-Konten bemerkt, der sogenannte Identitätsbetrug. Auch die feindliche Übernahme von Konten mittels gestohlener Benutzerdaten und der Einsatz gestohlener Kreditkarten werden erkannt.

Wie kann Business Intelligence Fraud Detection verbessern?

Gerade bei enormen Datenmengen ist es schwer den Überblick zu behalten. Soll in einem Haufen von Informationen ein Muster erkannt werden, welches auf einen Betrug hindeutet, ist das für einen Analysten eine langwierige Angelegenheit.

Das Data Warehouse bietet neben der intelligenten Sammlung von Daten auch die Möglichkeit Betrugsmuster schneller zu erkennen. Die gesammelten Daten werden in eine Suchmaschine geladen. Ein lernfähiges System erkennt wiederkehrende Muster und erstellt Warnhinweise zu verdächtigen Aktivitäten.

Dadurch verbessert das Business Intelligence Umfeld die Fraud Detection und das System ist zudem lernfähig. Es wird mit der Zeit immer besser und besser werden.

Fraud Dection Beispiele im Überblick

Ein bekanntes Beispiel ist die Bedrohung durch gekaperte Accounts in sozialen Netzwerken. Vormals vertrauenswürdige Accounts posten plötzlich Links, hinter denen Pishing- und Pharming-Attacken stecken. Die Nutzer klicken diese vertrauensvoll an. Fraud Detection entlarvt solche Aktivitäten und das Unternehmen kann einschreiten.

Auch im Bank- und Finanzsektor wird Fraud Detection eingesetzt. Damit werden Datenverluste und der Diebstahl von Informationen verhindert. Finanzdienstleister stehen an der Spitze der von Cyberangriffen bedrohten Branchen.

Auch Behörden und Online-Shop-Anbieter setzen vermehrt Fraud Detection-Systeme ein, um ihre Daten vor dem Zugriff durch Unbefugte zu schützen.

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Autor: Kristina
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