Echtzeit-Betrugserkennung mit KI und maschinellem Lernen

Problemstellung

Mit dem rasanten Anstieg von Online-Anwendungen in Branchen wie Finanzen, E-Commerce und sozialen Medien hat die Häufigkeit und Raffinesse von Betrugsversuchen zugenommen. E-Commerce-Apps stehen vor Herausforderungen wie unautorisierten Transaktionen, der Erstellung gefälschter Bankkonten und botgesteuerten Angriffen, was zu finanziellen Verlusten, Rufschädigung und einem Rückgang des Nutzervertrauens führt.

Aktuelle Betrugserkennungsverfahren basieren oft auf der Analyse nach dem Ereignis und adressieren nicht den Bedarf an einer Echtzeitminderung. Das kritische Problem besteht darin, ein System zu entwickeln, das in der Lage ist, Betrug während seines Auftretens zu erkennen und zu verhindern, während es Leistung, Benutzererfahrung und Datenschutz in Einklang bringt.

Grafik, die Trends bei Betrugsfällen und Erkennungsmethoden von 2015 bis 2024 zeigt. Sie veranschaulicht:

• Rote Linie – Die wachsende Anzahl von Betrugsfällen im Laufe der Zeit.
• Blaue Linie – Das Plateau in der Wirksamkeit traditioneller Erkennungsmethoden.
• Grüne Linie – Der Aufwärtstrend im Potenzial von Echtzeit-Betrugserkennungssystemen, die mit der zunehmenden Raffinesse von Betrug Schritt halten.

Im Vereinigten Königreich wurden im ersten Halbjahr 2023 fast 1,4 Millionen Diebstähle Betrügern zugeschrieben, was einer Rate von einem alle 12 Sekunden entspricht.

KI/ML-Techniken zur Echtzeit-Betrugserkennung

Verhaltensanalytik

Verhaltensanalyse hat sich als Eckpfeiler der Echtzeit-Betrugserkennung in E-Commerce-Anwendungen herausgebildet. E-Commerce-Apps können Anomalien erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen, indem sie Benutzerverhaltensmuster analysieren.

Im Gegensatz zu statischen regelbasierten Systemen basiert die Verhaltensanalyse auf maschinellen Lernalgorithmen und Verhaltensbiometrie, um subtile Abweichungen in Benutzeraktionen zu identifizieren, wie z.B. Schreibgeschwindigkeit, Berührungsmuster und Navigationssequenzen.

Zum Beispiel folgen legitime Benutzer oft vorhersehbaren Pfaden beim Interagieren mit einer App (z.B. Anmeldung → Suche → Kauf). Betrügerische Akteure oder Bots hingegen können ein unregelmäßiges oder übermäßig systematisches Verhalten aufweisen. Verhaltensanalyse-Systeme überwachen diese Muster in Echtzeit und nutzen Funktionen wie:

1. Verhaltensbiometrie – Überwachung einzigartiger Benutzermerkmale wie Tastenanschläge, Berührungsdruck oder Wischgeschwindigkeit
2. Sitzungsanalyse – Verfolgung von Benutzeraktionen während einer Sitzung, um Abweichungen von normalen Nutzungs­mustern zu erkennen
3. Kontinuierliche Authentifizierung – Kontinuierliche Validierung der Benutzeridentität basierend auf Verhaltensmustern anstelle allein auf einem einmaligen Login zu beruhen

Geräte-Fingerprinting

Geräte-Fingerprinting zur Echtzeit-Betrugserkennung nutzt KI/ML-Techniken, um Geräte eindeutig zu identifizieren und ihr Verhalten zu verfolgen. Durch Extrahieren sowohl statischer Attribute (wie Gerätemodell, Betriebssystemversion und Bildschirmauflösung) als auch dynamischer Merkmale (wie IP-Adressänderungen oder Anmeldezeiten) klassifizieren Machine-Learning-Algorithmen wie Random Forests und XGBoost Geräte als legitim oder betrügerisch.

Techniken zur Anomalieerkennung, wie Isolation Forest und Local Outlier Factor (LOF), helfen dabei, ungewöhnliches Geräteverhalten zu identifizieren, indem Abweichungen von typischen Mustern bewertet werden. Methoden zur Mustererkennung wie Markov-Ketten und dynamische Zeitverschiebung werden verwendet, um die Abfolge von Aktionen eines Geräts zu analysieren und dabei unregelmäßige Verhaltensweisen im Laufe der Zeit zu erkennen, die auf Betrug hinweisen könnten.

Echtzeit-Betrugserkennungssysteme verbessern sich kontinuierlich durch adaptives Lernen. Das halbüberwachte Lernen ermöglicht es Modellen, sich durch die Verwendung von gekennzeichneten und ungekennzeichneten Daten zu verbessern, während das Verstärkungslernen Systemen ermöglicht, aus Rückmeldungen zu lernen und sich an neue Betrugstaktiken anzupassen. Diese fortschrittlichen KI/ML-Techniken ermöglichen es Geräte-Fingerprinting-Systemen, sich als Reaktion auf aufkommende Bedrohungen weiterzuentwickeln und sicherzustellen, dass die Betrugserkennung genau und dynamisch bleibt. Durch die Kombination dieser Techniken können E-Commerce-Apps verdächtige Geräte und Verhaltensweisen in Echtzeit mit hoher Genauigkeit erkennen und so Betrugsrisiken effektiv minimieren.

• XGBoost – Ein fortschrittlicher Gradient-Boosting-Algorithmus, der für seine hohe Leistung bei Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben bekannt ist.
• Gradient Boosting – Eine Machine-Learning-Technik, die sequenziell Entscheidungsbäume erstellt, um Fehler vorheriger Modelle zu korrigieren
• Regularisierung – Eine Technik, die zur Vermeidung von Überanpassung durch die Hinzufügung einer Strafe zur Modellkomplexität verwendet wird
• Tree Pruning – Der Prozess des Entfernens von Verzweigungen aus Entscheidungsbäumen zur Leistungssteigerung und Vermeidung von Überanpassung
• Paralleles Verarbeiten – Die Fähigkeit, mehrere Berechnungen gleichzeitig durchzuführen, um das Modelltraining zu beschleunigen
• Approximation zweiter Ordnung – Ein Optimierungsansatz, der sowohl erste als auch zweite Ableitungen einer Verlustfunktion für eine schnellere Konvergenz verwendet

Echtzeit-Risikobewertung

Die Echtzeit-Risikobewertung bewertet die Wahrscheinlichkeit betrügerischer Aktivitäten während einer Benutzersitzung oder Transaktion. Sie weist basierend auf Verhaltensmustern, Geräteinformationen, Geolokalisierung und historischen Daten dynamische Risikobewertungen zu.

Wie es funktioniert:

• Datensammlung – Erfasst Benutzeraktionen (z. B. Anmeldezeit, Gerät, Standort)
• Analysen – Vergleicht mit normalem Verhalten und bekannten Betrugsmustern
• Bewertung – Weist eine Risikobewertung zu (z. B. 0-100, wobei höhere Werte ein höheres Risiko anzeigen)
• Maßnahme– Basierend auf der Bewertung, löst Aktionen wie Markierung, zusätzliche Überprüfung oder Blockierung aus

Dokumentenprüfung mit KI

KI-gestützte Dokumentenprüfung automatisiert Identitätsüberprüfungen, indem hochgeladene Ausweise (z. B. Pässe und Führerscheine) in Echtzeit analysiert werden. Sie verwendet OCR zur Datenauslese, überprüft die Echtheit und setzt die Lebendigkeitserkennung ein, um Nutzer-Selfies mit Ausweisfotos abzugleichen.

Im Folgenden sind Beispiele für Apps aufgeführt, die KI für die Dokumentenprüfung nutzen:

• Revolut – Überprüft die Benutzeridentität für die Kontoerstellung und die KYC-Konformität
• Airbnb – Bestätigt Gastgeber- und Gästeidentitäten, um das Plattformvertrauen zu gewährleisten
• Uber – Validiert Führerscheine und Identitäten für neue Fahrerregistrierungen
• PayPal – Stellt durch die Überprüfung von Kunden-IDs eine sichere Registrierung sicher

Diese Technologie verbessert die Sicherheit, beschleunigt die Registrierung und verhindert Betrug.    

Umsetzungsherausforderungen und zukünftige Trends bei KI-gestützter Betrugserkennung

 

Fazit

Die Integration von KI und ML in E-Commerce-Anwendungen verbessert die Betrugserkennung und bietet Echtzeit-, adaptive und äußerst effektive Lösungen. Während sich Cyberbedrohungen weiterentwickeln, müssen sich auch unsere Erkennungssysteme weiterentwickeln. Wir können sicherere und geschützte Online-Ökosysteme aufbauen, indem wir Herausforderungen angehen und aufkommende Technologien annehmen.

Vielen Dank fürs Lesen! Sie können uns auf Swapnil’s, Vikesh’s, und Milav’s LinkedIn folgen!