Gefälschte Identitäten: Erkennung und Prävention

Wichtige Erkenntnis 1 Identitätsbetrug durch gefälschte Identitäten beruht auf der Erstellung völlig neuer Identitäten unter Verwendung einer Kombination aus realen und erfundenen personenbezogenen Daten (PII).

Wichtige Erkenntnis 2 Die Erkennung gefälschter Identitäten erfordert einen mehrschichtigen Ansatz, der über die traditionelle Identitätsprüfung hinausgeht und Verhaltensanalysen und Datenkorrelation nutzt.

Wichtige Erkenntnis 3 Proaktive Betrugserkennungs-APIs können Verluste im Zusammenhang mit Identitätsbetrug durch gefälschte Identitäten deutlich reduzieren, indem sie verdächtige Anträge frühzeitig im Prozess identifizieren und kennzeichnen.

Wichtige Erkenntnis 4 Mit dem Fortschritt der KI wird auch die Erstellung gefälschter Identitäten fortschrittlicher; eine kontinuierliche Anpassung der Erkennungsmethoden ist unerlässlich.

Das Verständnis von Identitätsbetrug durch gefälschte Identitäten

Identitätsbetrug durch gefälschte Identitäten ist eine schnell wachsende Form des Betrugs, bei der eine Kombination aus realen und erfundenen PII verwendet wird, um eine völlig neue Identität zu erstellen. Im Gegensatz zu traditionellem Identitätsdiebstahl, bei dem eine bestehende Identität übernommen wird, schafft Identitätsbetrug durch gefälschte Identitäten eine 'Phantom'-Identität, die es zuvor nicht gab. Dies geschieht oft durch die Kombination eines echten Namens mit einer gefälschten Sozialversicherungsnummer (SSN), einem Geburtsdatum und einer Adresse. Die Betrüger bauen dann eine Kredithistorie für diese gefälschte Identität auf und beantragen häufig Kredite, Kreditkarten und andere Kreditformen. Das Financial Crimes Enforcement Network (FinCEN) schätzt, dass Identitätsbetrug durch gefälschte Identitäten allein im Jahr 2016 zu Verlusten in Höhe von 6 Milliarden US-Dollar geführt hat, und diese Zahl steigt weiter und erreichte im Jahr 2023 schätzungsweise 20 Milliarden US-Dollar. Dieser Betrug ist besonders schwer zu erkennen, da die gefälschte Identität keine bestehende Betrugshistorie aufweist, die sie kennzeichnen könnte. Traditionelle Identitätsprüfungsmethoden, die auf den Abgleich mit bestehenden Datenbanken angewiesen sind, sind oft unwirksam. Die Raffinesse dieser Betrugsmaschen nimmt zu, wobei Betrüger immer realistischere gefälschte Daten verwenden und Techniken anwenden, um die Erkennung zu vermeiden.

Wie gefälschte Identitäten erstellt werden

Die Erstellung einer gefälschten Identität folgt in der Regel einem Muster. Betrüger beginnen oft damit, einen echten Namen und eine Auskunftei-Datei (CRA) zu erhalten. Dies kann durch Datenpannen, Phishing-Betrug oder sogar durch den Kauf von PII im Dark Web erreicht werden. Anschließend generieren sie eine gefälschte SSN und verwenden dabei etablierte Muster, um sicherzustellen, dass sie gültig erscheint. Diese gefälschte SSN wird dann mit dem echten Namen und einer erfundenen Adresse kombiniert. Sobald die gefälschte Identität erstellt ist, beginnt der Betrüger mit dem Aufbau eines Kreditprofils. Dies beinhaltet die Eröffnung kleiner Konten, wie z. B. gesicherte Kreditkarten oder Kreditlinien von Einzelhandelsgeschäften, und die rechtzeitige Zahlung, um eine positive Kredithistorie aufzubauen. Sobald das Kreditprofil eingerichtet ist, kann der Betrüger größere Kredite und Kreditlinien beantragen, oft die Kreditlimits maximieren und dann die Schulden nicht begleichen.

Die Rolle von APIs bei der Erkennung

Die Erkennung gefälschter Identitäten erfordert einen anspruchsvolleren Ansatz als die traditionelle Identitätsprüfung. Hier kommen fortschrittliche APIs ins Spiel. APIs, die Datenanreicherung und -korrelation anbieten, können helfen, Anomalien und Inkonsistenzen zu identifizieren, die auf eine gefälschte Identität hindeuten könnten. Insbesondere können APIs die folgenden Prüfungen durchführen:

• Cross-Device-Analyse: Feststellung, ob ein Antrag von einem verdächtigen Gerät oder Netzwerk stammt.
• Verhaltensbiometrie: Analyse der Tippgeschwindigkeit, Mausbewegungen und anderer Verhaltensmuster zur Erkennung von Anomalien.
• Datenpunktkorrelation: Überprüfung auf Inkonsistenzen zwischen verschiedenen Datenpunkten, z. B. zwischen Adresse und Telefonnummer.
• Velocity-Checks: Identifizierung von Anträgen, die in schneller Folge oder von mehreren Standorten aus gestellt werden.
• Sozialversicherungsnummer (SSN)-Validierung: Verwendung spezieller APIs zur Überprüfung der Gültigkeit der SSN, einschließlich der Überprüfung anhand von Sterberegistern und anderen Datenbanken.

Didits Identitätsplattform bietet eine Reihe von APIs, die zur Eindämmung von Identitätsbetrug durch gefälschte Identitäten entwickelt wurden, darunter fortschrittliche Datenanreicherung und Verhaltensanalysetools, die alle über eine einzige Integration zugänglich sind.

Fortschrittliche Betrugserkennungstechniken

Über die API-Integration hinaus sind fortgeschrittenere Betrugserkennungstechniken entscheidend. Machine-Learning-Modelle (ML) können trainiert werden, um Muster und Anomalien zu erkennen, die auf gefälschte Identitäten hindeuten. Diese Modelle können riesige Datenmengen analysieren, darunter Antragsdaten, Auskunfteidaten und Betrugsmeldungen, um Anträge mit hohem Risiko zu identifizieren. Eine weitere Technik ist die Netzwerkanalyse. Dabei werden die Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten, wie z. B. Adressen, Telefonnummern und SSNs, abgebildet, um verdächtige Verbindungen zu identifizieren. Wenn beispielsweise mehrere Anträge mit derselben gefälschten Adresse oder SSN verknüpft sind, könnte dies ein Zeichen für Identitätsbetrug durch gefälschte Identitäten sein. Darüber hinaus können Device-Fingerprinting und IP-Adressen-Geolocation wertvolle Einblicke liefern. Diskrepanzen zwischen dem angegebenen Standort des Antragstellers und seiner IP-Adresse oder die Verwendung eines virtuellen privaten Netzwerks (VPN) können Warnsignale auslösen. Je mehr Datenpunkte analysiert werden, desto genauer wird die Betrugserkennung sein.

Wie Didit hilft

Didit bietet eine umfassende Lösung zur Bekämpfung von Identitätsbetrug durch gefälschte Identitäten. Unsere Plattform kombiniert mehrere Sicherheitsebenen, einschließlich:

• Dokumentenprüfung: Robuste ID-Dokumentenprüfung mit Manipulationserkennung und Datenextraktion.
• Biometrische Authentifizierung: Liveness-Erkennung und Gesichtsabgleich, um sicherzustellen, dass es sich bei dem Antragsteller um eine echte Person handelt.
• AML-Screening: Screening anhand globaler Beobachtungslisten, um potenzielle Betrüger zu identifizieren.
• Betrugssignale: Analyse von IP-Adresse, Gerätedaten und Verhaltenssignalen zur Erkennung verdächtiger Aktivitäten.
• Workflow-Orchestrierung: Anpassbare Workflows zur Anpassung an sich ändernde Betrugstrends.

Didits API-First-Ansatz ermöglicht eine nahtlose Integration in bestehende Betrugspräventionssysteme und bietet eine flexible und skalierbare Lösung für Unternehmen jeder Größe.

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