Betrüger ausfiltern: Geräteintelligenz nutzen

Eine zunehmende Komplexität der Betrugstaktiken kennzeichnet das Betrugsökosystem. Angetrieben durch technologische Fortschritte und die weitverbreitete Verfügbarkeit von erschwinglichem Cloud-Computing hat diese Entwicklung die Möglichkeit, groß angelegte Cyberangriffe und Betrugsschemata zu starten, demokratisiert und ermöglicht es praktisch jedem, sie zu orchestrieren.

Der Aufstieg der generativen KI ist ein zweischneidiges Schwert: Sie bringt erhebliche Produktivitätsvorteile mit sich und ermöglicht Betrügern gleichzeitig, in beispiellosem Umfang und mit beispielloser Geschwindigkeit komplexere und überzeugendere Betrügereien zu entwickeln. Mit neuen Instruments wie privatem Surfen, VPNs und Anti-Monitoring-Einstellungen, die die Prävention und Erkennung von Betrug noch schwieriger machen, sind Betrüger geschickter denn je darin, ihre Identität und Absichten on-line zu verbergen.

Was ist Geräteintelligenz?

Gadget Intelligence ist ein hochmoderner Ansatz zur Betrugsbekämpfung, der Tausende von Echtzeitdatenpunkten analysiert, um Betrug zu erkennen und zu verhindern. Dazu gehört die genaue Überprüfung von {Hardware}- und Softwarekonfigurationen auf Desktop- und Mobilgeräten sowie des Benutzerverhaltens, um Muster aufzudecken, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen. Gadget Intelligence ermöglicht außerdem die kontinuierliche Überwachung und dynamische Analyse von Datenpunkten, um On-line-Transaktionen und -Interaktionen zu schützen.

Geräteintelligenz vs. Gerätefingerprinting

Geräteintelligenz und Geräte-Fingerprinting sind integrale Bestandteile im anhaltenden Kampf gegen On-line-Betrug und betrügerische Aktivitäten. Beim Gadget Fingerprinting werden anhand verschiedener Attribute und Konfigurationen eindeutige Kennungen für einzelne Geräte generiert. Diese Kennungen dienen dazu, ein Gerät innerhalb eines Netzwerks oder Ökosystems von einem anderen zu unterscheiden.

Andererseits geht die Geräteintelligenz über die bloße Identifizierung hinaus und umfasst eine umfassende Analyse, die Benutzerverhalten, Nutzungsmuster und Geräteinteraktionen untersucht, um tiefere Einblicke zu gewinnen und Risikoprofile zu verstehen. Während das Gerätefingerprinting Kennungen für Geräte erstellt, nutzt die Geräteintelligenz diese Kennungen und andere Datenquellen, um Standardgerätekonfigurationen für die Software-Stacks von Betrügern zu identifizieren und bessere Entscheidungen zur Betrugsbekämpfung zu ermöglichen.

Wie funktioniert Geräteintelligenz?

Wenn ein Benutzer auf eine Plattform zugreift, beispielsweise auf sein Konto bei einem E-Commerce-Händler, soziale Medien, On-line-Banking oder einen Rechnungszahlungsdienst, geschieht dies entweder über ein Gerät mit einer mobilen Anwendung oder einen Desktop-Laptop mit Internetverbindung, der eine IP-Adresse abruft. Dadurch werden zwei Datenquellen erstellt, die bei der Anmeldung, beim Login, beim Bezahlen oder während der Browsersitzungen vorhanden sind. Da die Konfigurationen jedes Benutzers analysiert werden, wird eine eindeutige ID – entweder ein Cookie-Hash, ein Geräte-Hash oder ein Browser-Hash – dient dazu, bestehende Verbindungen zwischen Benutzern und Geräten zu erkennen und verdächtige Geräte hervorzuheben.

Zu den Beispielparametern, die zur Informationsbeschaffung untersucht werden können, gehören:

• Geräteidentifikation: Geräte-Hash, Browser-Hash, Cookie-Hash, Geräte-UDID/ADID
• Gerätestatus: auf Abruf, Bildschirmspiegelung, Bildschirmaufnahme, Audiostatus
• Gerätesicherheit: Gerätebiometrie, Passcode aktiviert, Fernbedienung aktiviert
• Standort: Geolokalisierung, Area, Land, Zeitzonenkennung, Stadt und Postleitzahl
• Netzwerk: VPN-Nutzung, Geräte-IP, Mobilfunk- oder WLAN-Datenkonfiguration
• Benutzereinstellungen: Tastaturlayout, Inkognito, Cookies deaktiviert
• Anzeigekonfigurationen: Geräteausrichtung, Bildschirmauflösung, Gerätesprache, Fenstergröße
• Softwareumgebung: Browsertyp und -version, Internet RTC aktiviert, Adblock, Plugins
• Hardwareumgebung: Gerätetyp, Betriebssystem, Emulatorerkennung, gerootetes Gerät.

Durch die Nutzung Tausender Gerätesignale in Echtzeit – von Geolokalisierung und IP-Informationen bis hin zu Verhaltensdaten wie Akkulaufzeit, Telefonausrichtung und Schriftartenanzahl – können verdächtige Setups und Einstellungen auf Desktop- und Mobilgeräten gekennzeichnet und blockiert werden.

Fünf Anwendungsfälle für die Nutzung von Geräteintelligenz zur Betrugsbekämpfung

Um zu veranschaulichen, wie Geräteintelligenz funktioniert, sehen wir uns fünf überzeugende Anwendungsfälle an, die ihre Leistungsfähigkeit zum Schutz von Unternehmen und Benutzern gleichermaßen demonstrieren:

1. Zur Erkennung von Bonus- und Promo-Missbrauch
Durch die Nutzung von Geräteintelligenz können Sie legitime Kunden von potenziellen Missbrauchern genau unterscheiden. Sie können effektiv Missbrauch von Werbeaktionen und Boni vermeiden durch die Analyse von Cookie-, Geräte- und Passwort-Sharing-Mustern und durch die Erkennung von Versuchen, Daten mithilfe von Datenschutztools zu manipulieren.

2. Multi-Accounting-Erkennung
Durch die sorgfältige Verfolgung der mit jedem Benutzerkonto verknüpften Geräte- und Browser-IDs erleichtert die Geräteintelligenz die Erkennung mehrerer Benutzer, die vom selben Gerät aus auf Ihre Plattform zugreifen, und ermöglicht so proaktive Maßnahmen zum Schutz der Integrität Ihrer Benutzerbasis.

3. Verhinderung der Kontoübernahme
Die Geräteintelligenz ist ein robuster Abwehrmechanismus gegen unbefugten Zugriff, indem sie unbekannte Geräte oder Browser identifiziert, die versuchen, sich anzumelden. Darüber hinaus kann sie schnell verdächtige Emulatoren oder virtuelle Maschinen erkennen, die häufig von Betrügern in Kontenübernahmesysteme und Phishing-Versuche, Benutzer dazu zu bringen, ihre Anmeldeinformationen preiszugeben. Hier können Sie neue Echtzeit-Erkennungsauslöser integrieren, z. B. wenn ein Betrüger aus der Ferne auf das Konto Ihres Kunden zugreift, wenn Ihr Kunde seinen Bildschirm mit einem Betrüger teilt und wenn der Kunde mit dem Betrüger telefoniert, während er Änderungen an seinem Konto vornimmt.

4. Chargeback und freundliche Betrugsprävention
Die Kombination von Geräteintelligenz mit Digitaler Fußabdruck stärkt die Identitätsprüfungsprozesse und hilft dabei, die wahren Absichten der Kunden zu erkennen. Dieser proaktive Ansatz verhindert Rückbuchungen, indem er es Unternehmen ermöglicht, umfangreiche Daten zu sammeln – darunter Software program- und Hardwarekonfigurationen und Benutzerverhaltensmuster, wie z. B. Transaktionen, die vom üblichen Gerät eines Kunden über seine übliche IP-Adresse, mit seinem üblichen Browser und zu seinen üblichen Transaktionszeiten durchgeführt werden –, um Rückbuchungen wirksam anzufechten. Derart detaillierte Beweise liefern eine starke Argumentation zur Anfechtung betrügerischer Rückbuchungen und unterstützen die Artwork und Weise, wie Unternehmen auf Pleasant Fraud oder Rückbuchungsversuche reagieren, und schützen so vor finanziellen Verlusten.

5. Abwehr von Bot-Angriffen
Die Geräteintelligenz bietet umfassende Einblicke in Benutzerumgebungen, indem sie installierte Plug-Ins, Browserversionen, Fenstergrößen, Bildschirmauflösungen und mehr überprüft. Darüber hinaus identifiziert sie effizient Emulatoren und virtuelle Maschinen und ermöglicht so effektive Bot-Administration-Strategien, um bösartige Angriffe auf Ihre Plattform abzuwehren. Hier können Sie die Residential-Proxy-Erkennung integrieren, um die Abwehr von Bot-Angriffen zu stärken.

Verbesserte Möglichkeiten zur Betrugsprävention

Moderne Lösungen zur Betrugserkennung kann jetzt erkennen, ob jemand aus der Ferne auf das Gerät eines Kunden zugreift, beispielsweise durch Bildschirmfreigabe auf mobilen und Internet-Apps. Diese Systeme können außerdem Apps identifizieren, die andere Anwendungen auf Android-Plattformen stören oder verändern können. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Bereitschaftsüberwachung, die besonders für iOS- und Android-Benutzer related ist, da das System den Anrufstatus eines Kunden bestimmen kann. Diese Funktion ist von unschätzbarem Wert, um Phishing-Betrug zu erkennen, insbesondere in der Finanzdienstleistungsbranche. Wenn man den Netzbetreibertyp kennt, ob es sich um einen Hauptanbieter wie AT&T, T-Cellular oder Verizon oder um einen VoIP-Dienst handelt, hilft das dabei, legitime Benutzeraktivitäten von betrügerischen Versuchen zu unterscheiden.

Darüber hinaus spielt die Residential-Proxy-Erkennung eine wichtige Rolle bei der Überprüfung des Benutzerstandorts und der Identifizierung verdächtiger Versuche, auf eingeschränkte Dienste zuzugreifen oder IP-Adressen zu manipulieren. Diese erweiterten Funktionen verbessern gemeinsam die Betrugserkennungsmaßnahmen und gewährleisten erhöhte Sicherheit und Schutz vor sich entwickelnden Bedrohungen.

Zukunftssichere Betrugsprävention

Die Geräteintelligenz arbeitet mit beispiellosen Echtzeitinformationen und geht über traditionelle Methoden wie Multi-Faktor-Authentifizierung oder Sicherheitsfragen hinaus. Durch die Verbindung der Punkte über eine Vielzahl von Datenpunkten, die von Geolokalisierung und IP-Informationen bis hin zu differenzierteren verhaltensbezogenen Gerätedaten wie Akkulaufzeit, Telefonausrichtung und Schriftartenanzahl reichen, bietet die Geräteintelligenz eine umfassende Ansicht eines Benutzers und relevanter Benutzerinteraktionen.

Durch die Untersuchung Tausender Gerätesignale kann es Abweichungen von typischen Benutzermustern schnell erkennen. Ob es nun plötzliche Änderungen der Geolokalisierung, ungewöhnliche IP-Adressen oder Unstimmigkeiten in der Gerätekonfiguration erkennt, die Geräteintelligenz ist ein wachsamer Wächter gegen Betrugsversuche und dient als dynamischer und proaktiver Abwehrmechanismus im Kampf gegen On-line-Betrug.

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