{"id":14991,"date":"2022-02-07T08:04:36","date_gmt":"2022-02-07T07:04:36","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/?p=14991"},"modified":"2022-08-11T08:06:36","modified_gmt":"2022-08-11T06:06:36","slug":"banken-und-ihre-kundschaft-sind-zunehmend-zielscheibe-von-zahlungsbetrug","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/banken-und-ihre-kundschaft-sind-zunehmend-zielscheibe-von-zahlungsbetrug\/","title":{"rendered":"Banken und ihre Kundschaft sind zunehmend Zielscheibe von Zahlungsbetrug"},"content":{"rendered":"\n

Das Nationale Zentrum f\u00fcr Cybersicherheit (NCSC) meldet im ersten Halbjahr 2021 5’526 Betrugsversuche. Das NCSC ist das Kompetenzzentrum des Bundes f\u00fcr Cybersicherheit und als solches die nationale Anlaufstelle von Cybervorf\u00e4llen aus der Wirtschaft und der Bev\u00f6lkerung. Wie schon im ersten Halbjahr 2020 betrafen auch im ersten Semester des Jahres 2021 mehr als die H\u00e4lfte der Meldungen verschiedenste Betrugsformen. Und die Betrugsversuche haben innert Jahresfrist deutlich zugenommen: Waren es im ersten Halbjahr 2020 noch 2’938 Betrugsmeldungen, so wurden im gleichen Zeitraum des Folgejahres fast 90% mehr Betrugsversuche gemeldet, siehe Abbildung 1.<\/p>\n\n\n\n

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Abbildung 1: Meldungen ans NCSC (Quelle: NCSC Halbjahresberichte 2020 & 2021)<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Diese deutliche Zunahme der Kategorie Betrug l\u00e4sst sich zum einen dadurch erkl\u00e4ren, dass die NCSC das Meldeverfahren optimiert hat. Zum anderen waren aber auch mehrere Betrugswellen festzustellen. Der allgemeine Trend, vermehrt digitale Kommunikationsmittel und digitale Bezahlverfahren zu nutzen, haben Betr\u00fcgern neue M\u00f6glichkeiten er\u00f6ffnet. Verst\u00e4rkt wurde dieser Trend durch die laufende Pandemie, in der vermehrt in verschiedenen Lebensbereichen digitale Instrumente eingesetzt werden. Blickt man in die Zukunft, so ist damit zu rechnen, dass sich diese Entwicklung noch beschleunigen wird. Instant Payment Netzwerke werden die Bedrohungslage weiter versch\u00e4rfen, da im Falle von unmittelbar ausgef\u00fchrten Zahlungen keine Reaktionszeit zur Verhinderung von Betrugsversuchen mehr besteht. Aber auch Open Banking L\u00f6sungen, bei denen Banken mit Einverst\u00e4ndnis der Kundschaft Drittparteien autorisieren, Zahlungen auszuf\u00fchren, er\u00f6ffnen neue Angriffsm\u00f6glichkeiten f\u00fcr Betrugsversuche. Insgesamt ist davon auszugehen, dass die Banken und ihre Kundschaft noch h\u00e4ufiger zur Zielscheibe von Betrugsversuchen werden.<\/p>\n\n\n\n

Methoden der k\u00fcnstlichen Intelligenz im Kampf gegen Zahlungsbetrug<\/strong><\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr Betrugsversuche kann unterschieden werden, wer die gef\u00e4lschte Zahlung ausl\u00f6st. Betr\u00fcgerische Zahlungen k\u00f6nnen entweder von einer autorisierten Partei oder von einer nicht autorisierten Partei veranlasst werden, siehe Abbildung 2. Im Falle von Betrugsversuchen durch autorisierte Benutzer werden Zahlungen in der Regel durch Kontoinhaber in Auftrag gegeben. Mittels verschiedener Tricks versuchen Betr\u00fcger, Vertrauen aufzubauen und auszun\u00fctzen. Beispiele sind etwa der CEO-Fraud oder fingierte Anrufe eines Bank-Servicecenters. Aktuell stark verbreitet ist der Investitionsbetrug, bei dem der Boom der Kryptow\u00e4hrungen mit dem Versprechen auf hohe Gewinne ausgenutzt wird. Zu den Betrugs\u00adversuchen, die von einer unautorisierten Partei veranlasst werden, geh\u00f6ren etwa solche von internen oder externen Bankmitarbeitenden, die privilegierte Zugriffsrechte auf Banksysteme haben. Dazu z\u00e4hlen auch die zahlreichen Formen von Phishing mit der Absicht, die Zugangsdaten auf ein Bankkonto zu erhalten. Technisch deutlich fortgeschrittener sind Angriffe mittels Schadsoftware, die meistens mit Spam-Mails eingeschleust werden, oder der SIM-Karten-Swap, mit dem SMS als zweiter Faktor zur Authentifizierung des digitalen Zugriffs aufs Bankkonto ausgehebelt wird.<\/p>\n\n\n

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Abbildung 2: Kategorien von Betrugsversuchen (eigene Darstellung)<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

F\u00fcr Betrugsversuche, bei denen autorisierte Benutzer instrumentalisiert werden, sind in aller Regel wenig ausgekl\u00fcgelte technische Hilfsmittel im Einsatz. Betr\u00fcgereien, bei denen unrechtm\u00e4ssig die Zugriffsrechte \u00fcber ein Bankkonto erworben werden, verwenden teilweise sehr ausgereifte technische Verfahren der Computerkriminalit\u00e4t. Wer nun der Meinung ist, dass solche Hacking Tools nur versierten Kriminellen zur Verf\u00fcgung stehen, t\u00e4uscht sich. Mittels \u00abCybercrime as a Service\u00bb kann im Prinzip jeder und jede mit wenigen Mausklicks fortgeschrittene Hacking Tools erwerben und einsetzen.<\/p>\n\n\n\n

Wenn es darum geht, Verm\u00f6genswerte zu sch\u00fctzen und Betrugsversuche zu bek\u00e4mpfen, dann ist es n\u00fctzlich, auf die Methoden der Informationssicherheit zur\u00fcckzugreifen. \u00dcblicherweise werden in der Informationssicherheit drei Methodensets eingesetzt, n\u00e4mlich solche zur Verhinderung, solche zur Entdeckung und solche zur Bew\u00e4ltigung von Betrugsf\u00e4llen. Die meisten Betrugsversuche nehmen ihren Anfang bei den Bankkundinnen oder Bankkunden[1]<\/a>, was die M\u00f6glichkeiten der pr\u00e4ventiven Verhinderung aus Sicht der Bank einschr\u00e4nkt. Aus diesem Grund setzen die Banken den Schwerpunkt darauf, Betrugsversuche fr\u00fchzeitig zu erkennen, um so gef\u00e4lschte Zahlungen zu blockieren, bevor das Geld die Bank verl\u00e4sst. Die meisten Banken vertrauen daf\u00fcr auf regelbasierte Systeme. Dazu werden in Form von Regeln Bedingungen definiert bei deren Verletzung angenommen wird, dass es sich um einen Betrugsversuch handelt. Das k\u00f6nnen beispiels\u00adweise un\u00fcbliche Betragsh\u00f6hen oder erstmalige Zahlungen an einen Empf\u00e4nger sein. Aufgrund hoher false-positive Befunde haben verschiedene Banken die regelbasierten Systeme zu Scoring-Systemen erweitert. Dabei werden die Regeln gewichtet und zu einer Punktzahl zusammengefasst. \u00dcberschreitet diese eine Schwelle, dann wir die Zahlung blockiert. Solche Systeme der Betrugserkennung haben zwei Nachteile. Erstens haben sie in der Regel hohe false-positive-Raten. Zweitens erkennen sie nur vordefinierte Betrugsmuster und sind damit tr\u00e4ge in der Anpassung an ver\u00e4nderte Verhaltensweisen der Bankkundschaft, aber auch der Betr\u00fcger. Vor diesem Hintergrund entstand die Idee, Abhilfe mit Verfahren der k\u00fcnstlichen Intelligenz zu schaffen. Schnell stellte sich heraus, dass der Ansatz, mit Machine Learning Muster von betr\u00fcgerischen Zahlungen zu erkennen, aufgrund des Ungleichgewichts im Pool der Zahlungen zum Scheitern verurteilt ist. Gemessen an den betr\u00fcgerischen Zahlungen gibt es um ein Vielfaches mehr korrekte Zahlungen. Aufgrund dieser Feststellung hat das Swiss FinTech NetGuardians<\/a> einen alternativen Ansatz der Betrugserkennung mit Hilfe k\u00fcnstlicher Intelligenz entwickelt. NetGuardians wurde 2007 gegr\u00fcndet und ist das erste Start-Up, das aus dem Inkubator Y-Park des Kantons Waadt in Yverdon-les-Bains hervorgegangen ist. Der gew\u00e4hlte Ansatz besteht nicht darin, aus Zahlungsdaten Muster von Betrugsversuchen, sondern umgekehrt mittels Machine Learning Muster ungew\u00f6hnlicher Verhaltensweisen der Bankkundschaft herauszufiltern. Das Ergebnis sind Profile der Zahlungsparteien, mit denen Zahlungen abgeglichen und auf Anomalien gecheckt werden. Daraus resultiert f\u00fcr Zahlungen ein Risikowert, der mit einem Schwellwert verglichen wird und im Falle einer Verletzung wird die Zahlung blockiert. Blockierte Zahlungen werden manuell untersucht, ob es sich tats\u00e4chlich um einen Betrug handelt. Bei Bedarf wird aufgrund der manuellen Zahlungspr\u00fcfung das Profil der Zahlungsparteien angepasst, das heisst ein solches System der Betrugserkennung lernt und passt sich ver\u00e4nderten Verhaltensweisen an. Wie Untersuchungen von NetGuardians zeigen, kann mit einem derartigen Einsatz k\u00fcnstlicher Intelligenz der Anteil der f\u00e4lschlicherweise blockierten Zahlungen um 85% und der Bearbeitungsaufwand um 75% reduziert werden. Der Einsatz k\u00fcnstlicher Intelligenz kann also Abkl\u00e4rungsaufwand und Trefferquote von Betrugsversuchen deutlich verbessern. Die Banken erreichen ein besseres Kundenerlebnis, weil weniger korrekte Zahlungen blockiert und die Kundschaft besser vor Betr\u00fcgern gesch\u00fctzt ist. Eine weitere Optimierung kann durch bank\u00fcbergreifende Zusammenarbeit erreicht werden. NetGuardians etwa beabsichtigt mit dem Fraud Intelligence Service Betrugsversuche ihrer Kunden zu sammeln und der Community zur Verf\u00fcgung zu stellen. Damit lassen sich fr\u00fchzeitig Trends erkennen und die Expertise erh\u00f6hen. Eine weitere Form der bank\u00fcbergreifenden Zusammenarbeit, die NetGuardians als kollektive k\u00fcnstliche Intelligenz bezeichnet, besteht darin, unter Banken statistische Angaben zur Vertrauensw\u00fcrdigkeit von Beg\u00fcnstigten-Konti auszutauschen. Wird mit einem Zahlungsauftrag ein Konto beg\u00fcnstigt, das der Bank unbekannt ist, so kann in der Beurteilung der Zahlung die Erfahrung einer anderen Bank, die das Beg\u00fcnstigten-Konto kennt, hilfreich sein.<\/p>\n\n\n\n

Fazit<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Es deutet alles darauf hin, dass Zahlungsbetrug weiter rasant zunehmen wird. Die g\u00e4ngigen regelbasierten Systeme der Banken werden je l\u00e4nger je mehr \u00fcberfordert sein. Der Einsatz der k\u00fcnstlichen Intelligenz, wie er von NetGuardians entwickelt wurde, mit dem Fokus Anomalien im Zahlungsverhalten zu erkennen, hat viele Vorteile. Nicht nur wird die Zahl der f\u00e4lschlicherweise als betr\u00fcgerisch identifizierten Zahlungen reduziert, sondern der Mechanismus kann sich auch dynamisch an neue Verhaltensweisen der Bankkundschaft sowie der Betr\u00fcger anpassen. Ein solcher Lernprozess erfordert auch, dass Anomalien durch Menschen beurteilt werden und das Ergebnis ans System zur\u00fcckgegeben wird. F\u00fcr eine solche Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschine ist es wichtig, dass f\u00fcr die Benutzerinnen und Benutzer nachvollziehbar ist, weshalb der Computer eine Zahlung als Anomalie einstuft. K\u00fcnstliche Intelligenz muss transparent und erkl\u00e4rbar sein. Vielversprechend ist des Weiteren auch die Idee der \u00abkollektiven k\u00fcnstlichen Intelligenz\u00bb, wie sie NetGuardians verfolgt. Der Informationsaustausch zwischen Banken bietet gerade in der Betrugserkennung Chancen. Allerdings sind vorg\u00e4ngig die Einschr\u00e4nkungen aufgrund des Datenschutzes sorgf\u00e4ltig zu analysieren. Die Idee von NetGuradians mit dem Fraud Intelligence Service, eine eigene Sammlung von Betrugsf\u00e4llen aufzubauen, wird ebenfalls als interessant eingesch\u00e4tzt. Der Chance des Ansatzes besteht in der zeitnahen sowie internationalen Ber\u00fccksichtigung der neuesten Betrugsverfahren.<\/p>\n\n\n\n

Mein Dank gilt den Interviewpartnern: Sandy Lavorel und Alexandre Badet, beide \u00abFraud Fighters\u00bb bei NetGuardians.<\/p>\n\n\n\n

M\u00f6chten Sie das Thema mit uns vertiefen? Dann nehmen Sie mit uns Kontakt auf (<\/strong>felix.buschor@hslu.ch<\/strong><\/a>). Sind Sie an weiterf\u00fchrenden Ausf\u00fchrungen zum Thema Computerkriminalit\u00e4t interessiert? Dann melden Sie sich f\u00fcr das IFZ Bank-IT Forum \u00abCyber Security\u00bb vom 17. M\u00e4rz an (<\/strong>IFZ Bank-IT Forum: Cybersecurity | Hochschule Luzern (hslu.ch)<\/a>).<\/strong><\/p>\n\n\n

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[1]<\/a> \u00a0\u00a0\u00a0 In einigen F\u00e4llen ist auch die Bank direkt der Angriffspunkt. Dies ist beispielsweise im \u00abMassive Payment Fraud\u00bb der Fall, bei dem mittels ATP (Advanced Persistent Threat) die Banksysteme angegriffen werden.<\/p>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Es gibt sie immer noch die Schlagzeilen vom Bankraub oder vom gesprengten Geldautomaten. Trotzdem, Banken werden heute seltener \u00fcberfallen. Neue Formen des Zahlungsbetrugs, bei denen die T\u00e4ter aus dem Internet operieren, bieten bessere Beute-Chancen und ein deutlich geringeres Risiko. 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