Geräteintelligenz: Eine neue Ära der Betrugserkennung

In der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft des Online-Betrugs sind traditionelle Methoden wie Passwörter und Einmalcodes zunehmend unzureichend. Betrüger werden immer ausgefeilter und setzen Techniken wie Kontoübernahmen, synthetische Identitätsbetrug und Bot-Angriffe ein. Hier kommt Geräteintelligenz ins Spiel. Dieser proaktive Sicherheitsansatz geht über die Benutzeridentität hinaus und analysiert das Gerät, das für den Zugriff auf einen Dienst verwendet wird, und bietet so eine leistungsstarke Ebene der Betrugserkennung. Didit nutzt fortschrittliches Geräte-Fingerprinting und Browseranalyse, um bösartige Aktivitäten zu erkennen und Ihr Unternehmen zu schützen.

Wichtige Erkenntnis 1 Geräteintelligenz analysiert eindeutige Gerätecharakteristika, um einen "Fingerabdruck" zu erstellen, der die Identifizierung wiederkehrender Geräte ermöglicht, selbst wenn der Benutzer seine IP-Adresse oder Browser-Cookies ändert.

Wichtige Erkenntnis 2 Die Kombination von Geräteintelligenz mit anderen Betrugspräventionsmethoden, wie z. B. Verhaltensbiometrie und Identitätsprüfung, erhöht die Erkennungsgenauigkeit und reduziert Fehlalarme erheblich.

Wichtige Erkenntnis 3 Effektive Geräteintelligenz erfordert eine kontinuierliche Überwachung und Anpassung an neue Betrugstechniken und aufkommende Gerätecharakteristika.

Wichtige Erkenntnis 4 Geräteintelligenz zielt nicht darauf ab, Geräte zu blockieren, sondern sie auf der Grundlage des Risikos zu bewerten, was differenzierte Reaktionen ermöglicht – von einer erweiterten Authentifizierung bis hin zu einer vollständigen Ablehnung.

Was ist Geräteintelligenz?

Geräteintelligenz ist eine Reihe von Technologien und Techniken, die verwendet werden, um Informationen über die Geräte zu sammeln und zu analysieren, die auf Ihre Systeme zugreifen. Diese Informationen umfassen Hardware-Spezifikationen, Software-Konfigurationen, Browser-Einstellungen, Betriebssystemdetails und Netzwerkinformationen. Im Gegensatz zu Cookies, die leicht gelöscht werden können, sind Geräte-Fingerabdrücke dauerhafter und schwerer zu fälschen. Betrachten Sie es als eine digitale DNA für jedes Gerät.

Im Kern erstellt Geräte-Fingerprinting eine eindeutige Kennung für jedes Gerät auf der Grundlage von Hunderten von Datenpunkten. Diese Fingerabdrücke sind nicht direkt mit persönlich identifizierbaren Informationen (PII) verbunden, was den Datenschutz verbessert. Die Daten werden gehasht und anonymisiert, was eine Risikobewertung ermöglicht, ohne die Privatsphäre der Benutzer zu gefährden. Browseranalyse ist eine Schlüsselkomponente, die Browsererweiterungen, Schriftarten, Plugins und andere Merkmale untersucht, um das Geräteprofil weiter zu verfeinern.

Wie unterstützt Geräteintelligenz die Betrugserkennung?

Geräteintelligenz ist ein leistungsstarkes Werkzeug für mehrere wichtige Betrugserkennungsszenarien:

• Kontoübernahme (ATO): Wenn auf das Konto eines legitimen Benutzers von einem unbekannten Gerät aus zugegriffen wird, kann die Geräteintelligenz diese Aktivität als verdächtig kennzeichnen, eine schrittweise Authentifizierung auslösen oder den Anmeldeversuch blockieren.
• Synthetischer Identitätsbetrug: Betrüger erstellen oft gefälschte Identitäten unter Verwendung gestohlener oder fabrizierter Informationen. Geräteintelligenz kann Geräte identifizieren, die mit mehreren synthetischen Identitäten verbunden sind.
• Bot-Erkennung: Bots weisen oft konsistente Gerätecharakteristika auf, die sich von denen legitimer Benutzer unterscheiden. Geräteintelligenz kann Bot-Traffic identifizieren und blockieren.
• Mehrfachkonten: Erkennung von Benutzern, die versuchen, mehrere Konten zu erstellen, um Werbeaktionen auszunutzen oder Systeme zu manipulieren.
• Rückgabe-Betrug/Freundlicher Betrug: Identifizierung von Geräten, die mit früheren betrügerischen Transaktionen oder Rückbuchungen verbunden sind.

Beispielsweise erhält ein Benutzer, der versucht, sich von einem neuen Standort und einem neuen Gerät mit einer bekannten Verbindung zu betrügerischen Aktivitäten anzumelden, eine viel höhere Risikobewertung als ein Benutzer, der sich von seinem üblichen Gerät und Standort anmeldet. Daten von Didit zeigen, dass die Integration von Geräteintelligenz Fehlalarme bei der Betrugserkennung um bis zu 40 % reduziert.

Die Technologie hinter Geräteintelligenz

Mehrere Technologien ermöglichen eine effektive Geräteintelligenz:

• JavaScript-Fingerprinting: Nicht-Cookie-basierte Technik, die JavaScript verwendet, um Geräte- und Browserinformationen zu sammeln.
• Canvas-Fingerprinting: Nutzt geringfügige Unterschiede in der Art und Weise, wie verschiedene Browser Bilder rendern, um einen eindeutigen Fingerabdruck zu erstellen.
• WebRTC-Leckage: Identifiziert die öffentliche IP-Adresse eines Geräts, auch wenn es sich hinter einem VPN befindet.
• Hardware-Fingerprinting: Erkennt bestimmte Hardware-Eigenschaften, wie z. B. CPU-Typ und Grafikkarte.
• Verhaltensbiometrie: Analysiert Benutzerinteraktionen, wie z. B. Tippgeschwindigkeit und Mausbewegungen, um ein Verhaltensprofil zu erstellen. (Wird oft in Verbindung mit Geräteintelligenz verwendet)

Die Raffinesse dieser Techniken nimmt ständig zu, da Betrüger versuchen, die Erkennung zu umgehen. Daher sind eine kontinuierliche Überwachung und Anpassung entscheidend.

Geräteintelligenz vs. traditionelle Betrugsprävention

Traditionelle Betrugspräventionsmethoden, wie z. B. CVV-Prüfungen und Adressprüfsysteme (AVS), werden weniger effektiv. Betrüger können leicht gültige Kreditkartendetails und Adressen erhalten. Geräteintelligenz bietet eine robustere Lösung, indem sie sich auf das Gerät selbst konzentriert, das schwerer zu fälschen oder zu manipulieren ist.

Hier ein schneller Vergleich:

Feature	Traditionelle Betrugsprävention	Geräteintelligenz
Fokus	Transaktionsdetails	Gerätecharakteristika
Fälschbarkeit	Hoch	Niedrig
Genauigkeit	Abnehmend	Steigend
Datenschutz	Kann PII beinhalten	Anonymisierte Daten

Wie Didit hilft

Das Geräteintelligenzmodul von Didit geht über das einfache Fingerprinting hinaus. Wir kombinieren es mit unseren anderen Tools zur Identitätsprüfung – einschließlich ID-Verifizierung, biometrischer Authentifizierung und AML-Screening – um eine umfassende Betrugspräventionslösung zu schaffen. Unser System bietet:

• Risikobewertung in Echtzeit: Jedes Gerät erhält eine Risikobewertung auf der Grundlage seiner Eigenschaften und seines bisherigen Verhaltens.
• Anpassbare Regeln: Sie können Regeln definieren, um hochriskante Geräte automatisch zu kennzeichnen oder zu blockieren.
• Verhaltensanalyse: Wir analysieren Benutzerinteraktionen, um Anomalien und verdächtige Aktivitäten zu erkennen.
• Maschinelles Lernen: Unsere Algorithmen lernen und passen sich kontinuierlich an neue Betrugstechniken an.
• Umfassende Berichterstattung: Verfolgen Sie Geräteintelligenzmetriken und identifizieren Sie aufkommende Betrugstrends.

Die Geräteintelligenzlösung von Didit ist vollständig in unsere Plattform integriert, was die Implementierung und Verwaltung erleichtert.

Bereit zum Starten?

Lassen Sie nicht zu, dass Betrüger Ihr Unternehmen gefährden. Implementieren Sie noch heute Geräteintelligenz und verbessern Sie Ihre Betrugspräventionsfähigkeiten.

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