Kann Künstliche Intelligenz die nächste Welle von Online-Betrug stoppen?

Online-Betrug wird immer komplexer, und traditionelle Systeme kämpfen damit, Schritt zu halten. Daher wird künstliche Intelligenz nun getestet, um diese Lücke zu schließen, indem sie große Datenmengen scannt, ungewöhnliches Verhalten erkennt und Bedrohungen stoppt, bevor sie sich ausbreiten. 

Aber dieselben Werkzeuge können verwendet werden, um zu täuschen, nicht nur zu verteidigen. Die Herausforderung besteht nun darin, zu verstehen, wie KI angewendet wird, wo sie sich als effektiv erweist und wo neue Risiken entstehen.

KI kann bei der Prävention von Cyberkriminalität sehr nützlich sein

Künstliche Intelligenz wird zunehmend eingesetzt, um Cyberkriminalität zu erkennen und einzuschränken. Sie funktioniert, indem sie große Mengen an Aktivitäten überprüft und Muster identifiziert, die außerhalb des normalen Verhaltens liegen. Dadurch können Bedrohungen frühzeitig erkannt werden, oft bevor Schaden entsteht. Im Laufe der Zeit verbessern sich KI-Systeme, da sie aus bestätigten Vorfällen lernen.

Banken verlassen sich auf KI, um Transaktionen in Echtzeit zu überwachen. Wenn Überweisungen nicht mit der Kontohistorie oder dem Standort übereinstimmen, können Systeme die Aktivität pausieren und weitere Überprüfungen anstoßen. 

Eine weitere Branche, in der der breitere Einsatz von KI effektiv sein kann, ist Online-Glücksspiel. Plattformen analysieren Wettverhalten, Kontobewegungen und Transaktionszeiten, um Anzeichen von Missbrauch oder finanzieller Manipulation zu erkennen. Diese Werkzeuge helfen Teams, sich auf risikoreiche Aktivitäten zu konzentrieren und einzugreifen, bevor Probleme sich ausbreiten.

Einzelhandelsplattformen wenden ähnliche Methoden an. KI-Systeme identifizieren gefälschte Bewertungen, wiederholte Zugriffsversuche auf Konten und unregelmäßige Kaufmuster. Dies stärkt die Sicherheit, reduziert betrugsbedingte Kosten und erhält das Vertrauen zwischen Verkäufern und Käufern.

Betrugserkennung unter realen Bedingungen

KI-Systeme erkennen Betrug, indem sie Verhalten verarbeiten, anstatt sich auf feste Regeln zu verlassen. Sie analysieren Anmeldemuster, Gerätesignale, Transaktionszeiten und Nutzungsmuster, um festzustellen, wie normale Aktivitäten aussehen.

Sobald dieser Basiswert festgelegt ist, werden Abweichungen leichter erkennbar. Maschinelle Lernmodelle verbessern sich durch die Exposition gegenüber bestätigten Betrugsfällen und passen ihre Schwellenwerte an, wenn sich Taktiken ändern.

In realen Umgebungen arbeiten diese Systeme selten allein. KI wird oft mit Werkzeugen wie biometrischer Verifizierung oder Verhaltensbewertung kombiniert. Zusammen erstellen sie ein vollständigeres Bild der Benutzeraktivität über mehrere Sitzungen hinweg. Wenn sich das Verhalten auf eine Weise ändert, die nicht mit früheren Mustern übereinstimmt, werden frühzeitig Warnungen ausgelöst. Dies ermöglicht es Teams, einzugreifen, bevor Schaden entsteht.

Aber Kriminelle können auch KI nutzen

Dieselbe Technologie, die die Sicherheit stärkt, kann auch genutzt werden, um sie zu umgehen. Betrüger verlassen sich jetzt auf KI, um Phishing-Nachrichten zu erstellen, die echten Kommunikationen sehr ähnlich sind. Solche Nachrichten enthalten oft persönliche Details aus durchgesickerten Daten, was es schwieriger macht, sie als offensichtliche Betrugsversuche abzutun.

Sprachsynthese hat eine weitere Risikoschicht hinzugefügt. Betrüger können den Klang einer bekannten Person nachbilden und diesen nutzen, um Opfer zu schnellen Entscheidungen zu drängen, die oft Zahlungen oder Zugangsdaten betreffen. 

Visuelle Täuschung hat denselben Weg eingeschlagen. Deepfake-Videos werden verwendet, um ein falsches Gefühl von Autorität zu erzeugen, sei es durch gefälschte Empfehlungen oder erfundene Ankündigungen. Parallel dazu kombinieren synthetische Identitäten reale und künstliche Daten, um Verifizierungssysteme zu passieren. KI beschleunigt diesen Prozess, indem sie Variationen erzeugt, die eine Erkennung vermeiden.

Diese Methoden zu erkennen, ist entscheidend. Verteidigungen müssen sich mit derselben Geschwindigkeit und Flexibilität entwickeln wie die Bedrohungen, denen sie gegenüberstehen.

KI funktioniert am besten, wenn Menschen wissen, wie man sie einsetzt

KI kann mehr Daten verarbeiten, als jedes Team es könnte, aber sie kann nicht über die Konsequenzen nachdenken. Die effektivsten Systeme sind diejenigen, die von Menschen geleitet werden, die verstehen, was die Technologie tut und wann sie in Frage gestellt werden sollte. Ohne diese menschliche Ebene können selbst die besten Werkzeuge falsche Entscheidungen treffen. Schulung ist wichtig. Wenn Teams gezeigt wird, wie KI Entscheidungen trifft, sind sie zuversichtlicher in ihrer Nutzung und besser vorbereitet, einzugreifen, wenn etwas nicht stimmt. Klare Rollen, ordnungsgemäße Überprüfungen und stetige Aufsicht sind das, was das System wie beabsichtigt am Laufen hält.

Die Bedrohungslandschaft ändert sich ständig. KI gibt Sicherheitsteams einen Vorsprung, aber es sind die Menschen, die die Dinge geerdet halten. Am Ende geht es nicht darum, zwischen menschlichem Urteilsvermögen und Automatisierung zu wählen. Es geht darum, Systeme zu bauen, in denen beides vorhanden ist und keines allein gelassen wird.

César Daniel Barreto.