Betrugserkennung
Futurae erweitert Betrugserkennung um sieben kontextbasierte Echtzeit-Signale
Betrugserkennung in Echtzeit: Futurae Trust Signals schützt digitale Transaktionen
Eine erfolgreiche Anmeldung bedeutet längst nicht mehr, dass eine digitale Transaktion auch vertrauenswürdig ist. Cyberkriminelle umgehen klassische Sicherheitsmechanismen zunehmend durch Social Engineering, Fernzugriffe und manipulierte Nutzersitzungen – häufig ohne Passwörter oder Multi-Faktor-Authentifizierung technisch überwinden zu müssen. Mit Trust Signals will das Schweizer Sicherheitsunternehmen Futurae diese Sicherheitslücke schließen und Banken zusätzliche Informationen liefern, um betrügerische Aktivitäten bereits während einer laufenden Interaktion zu erkennen.
Das Schweizer Sicherheitsunternehmen Futurae hat mit Trust Signals eine neue Lösung zur kontextbasierten Betrugserkennung vorgestellt. Sie analysiert Geräteinformationen, Standortdaten und Verhaltensmuster in Echtzeit und stellt daraus abgeleitete Risikoindikatoren über eine API bereit.
Banken, Finanzdienstleister und andere Betreiber digitaler Plattformen können diese Informationen unmittelbar in ihre bestehenden Systeme zur Betrugserkennung integrieren. Ein Austausch vorhandener Authentifizierungslösungen ist dafür nicht erforderlich. Trust Signals lässt sich sowohl eigenständig als auch in Kombination mit bestehenden Sicherheitslösungen betreiben.
Der Ansatz adressiert eine Schwachstelle moderner Identitätssicherheit: Die erfolgreiche Überprüfung einer Identität sagt wenig darüber aus, ob eine anschließend ausgeführte Aktion tatsächlich vom berechtigten Nutzer gewollt ist.
Wenn die Authentifizierung funktioniert, aber der Betrug trotzdem gelingt
Viele aktuelle Betrugsmethoden setzen nicht mehr darauf, technische Authentifizierungsmechanismen zu überwinden. Stattdessen bringen Angreifer ihre Opfer dazu, sicherheitskritische Aktionen selbst auszuführen oder ihnen den Zugriff auf bereits authentifizierte Sitzungen zu ermöglichen.
Ein Beispiel sind sogenannte Tech-Support-Scams. Dabei geben sich Cyberkriminelle als Support-Mitarbeiter aus und überreden Nutzer zur Installation einer Fernwartungssoftware. Nach der regulären Anmeldung übernehmen sie die Kontrolle über die Sitzung und können beispielsweise Transaktionen auslösen.
Ähnlich funktionieren Angriffe über manipulierte QR-Codes, mit denen Nutzer unwissentlich fremde Sitzungen autorisieren. Hinzu kommen MFA-Fatigue-Angriffe, gefälschte Anmeldeoberflächen und Social-Engineering-Methoden bei der Wiederherstellung von Benutzerkonten.
Das gemeinsame Problem: Die Authentifizierung kann technisch korrekt erfolgen, obwohl die anschließende Interaktion bereits unter dem Einfluss eines Angreifers steht.
Damit verschiebt sich eine zentrale Fragestellung der IT-Sicherheit. Es reicht nicht mehr aus, ausschließlich die Identität eines Nutzers zu bestätigen. Unternehmen müssen zunehmend beurteilen können, ob eine bestimmte Handlung unter den gegebenen Umständen plausibel und vertrauenswürdig erscheint.
Auch die vom Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) beschriebene angespannte Bedrohungslage verdeutlicht den wachsenden Bedarf an Sicherheitsmechanismen, die über klassische Anmeldekontrollen hinausgehen.
Sieben Sicherheitssignale liefern zusätzlichen Kontext
Futurae setzt bei Trust Signals auf die kontinuierliche Auswertung verschiedener Kontextinformationen. Zum Marktstart stehen sieben Signale zur Verfügung, die unterschiedliche Aspekte einer digitalen Interaktion bewerten.
Latest Proximity untersucht, ob sich zwei Geräte desselben Nutzers, beispielsweise Smartphone und Computer, aktuell in räumlicher Nähe befinden.
Historical Proximity analysiert, ob ein Gerät bereits in der Vergangenheit gemeinsam mit einem bekannten Gerät aufgetreten ist. Dadurch lassen sich bisherige Nutzungsmuster berücksichtigen.
Geolocation liefert Informationen über den geografischen Standort, von dem aus sich ein Gerät verbindet.
Geovelocity bewertet, ob Standortveränderungen innerhalb eines bestimmten Zeitraums physikalisch plausibel sind. Ungewöhnliche Ortswechsel können auf kompromittierte Sitzungen oder missbräuchliche Zugriffe hinweisen.
New Browser erkennt die erstmalige Verwendung eines bislang unbekannten Browsers beziehungsweise Gerätekontexts.
Active Call registriert, ob während einer sicherheitskritischen Aktion ein Telefonat stattfindet. Gerade bei betrügerischen Überweisungen kann dies auf Social Engineering hindeuten, wenn Täter ihre Opfer während der Transaktion telefonisch unter Druck setzen.
Remote Access Tool analysiert Maus- und Tastaturmuster, um Hinweise auf ferngesteuerte Browsersitzungen zu identifizieren.
Entscheidend ist die Kombination dieser Informationen. Ein einzelnes Signal muss nicht zwangsläufig auf einen Betrugsversuch hindeuten. Mehrere auffällige Merkmale können jedoch das Risikoprofil einer Transaktion deutlich verändern. Echtzeitanalyse ohne Austausch bestehender Sicherheitssysteme
Technisch basiert Trust Signals auf einer dreistufigen Architektur.
Zunächst erfassen Sensoren relevante Informationen auf den Endgeräten. In mobilen Anwendungen erfolgt die Integration über ein Software Development Kit (SDK), während Webanwendungen JavaScript-Komponenten einsetzen können. Ergänzend verarbeitet ein Netzwerksensor Informationen aus IP-Adressen und HTTP-Headern.
Die erfassten Daten werden über eine Collection API an das Backend von Futurae übertragen. Dort erfolgt die Analyse und Berechnung der jeweiligen Sicherheitssignale.
Anschließend können angebundene Systeme diese Informationen über die Signals API in Echtzeit abrufen. Als mögliche Empfänger kommen beispielsweise Identity-and-Access-Management-Systeme, Betrugserkennungsplattformen oder Kernbankenanwendungen infrage.
Die technische Analyse übernimmt Futurae, die Entscheidung über eine Transaktion bleibt beim jeweiligen Institut
Banken können die zusätzlichen Informationen damit in ihre vorhandenen Regelwerke integrieren und selbst festlegen, wann eine Aktion freigegeben, genauer überprüft oder zurückgehalten werden soll.
Dieser modulare Ansatz soll insbesondere Organisationen entgegenkommen, die bereits umfangreiche Systeme zur Betrugsprävention betreiben und zusätzliche Sicherheitsinformationen benötigen, ohne ihre bestehende Infrastruktur grundlegend verändern zu müssen. Nicht jedes auffällige Verhalten bedeutet Betrug
Eine Herausforderung kontextbasierter Betrugserkennung liegt in der Interpretation der erhobenen Daten. Während bestimmte Merkmale vergleichsweise eindeutig bestimmt werden können, basieren andere auf heuristischen Verfahren oder Verhaltensmodellen. Entsprechend unterschiedlich ist ihre Aussagekraft.
Ein ungewöhnlicher Standortwechsel kann beispielsweise durch die Nutzung eines VPN-Dienstes entstehen. Auch ein bislang unbekannter Browser muss nicht automatisch auf einen kompromittierten Zugang hinweisen.
Solche Abweichungen können Fehlalarme verursachen, wenn sie ohne zusätzlichen Kontext bewertet werden.
Hinzu kommen datenschutzrechtliche Anforderungen. Einzelne Signale setzen eine ausdrückliche Freigabe durch den Nutzer voraus, etwa beim Zugriff auf Standortinformationen. Die Signale sollten deshalb nicht isoliert betrachtet werden, sondern als zusätzliche Entscheidungsgrundlage innerhalb einer umfassenden Risikobewertung dienen.
Ein weiterer Aspekt ist die Ausfallsicherheit. Steht ein Signal vorübergehend nicht zur Verfügung, sollen die bestehenden Sicherheitsregeln des jeweiligen Instituts weiterhin greifen.
„Die Authentifizierung beantwortet, wer jemand ist. Ob dieser Person im konkreten Moment zu trauen ist, bleibt offen, denn der Kontext der Interaktion fließt in die Prüfung nicht ein. Wir liefern genau diesen Kontext und überlassen die Bewertung dem Institut, das seine Kundschaft und seine Risikopolitik am besten kennt“, erklärt Dr. Claudio Marforio, CEO und Mitgründer von Futurae .
Betrugserkennung wird zur wirtschaftlichen Herausforderung
Neben der technischen Sicherheit adressiert Futurae auch die wirtschaftlichen Auswirkungen moderner Betrugsprävention.
Banken müssen verdächtige Transaktionen häufig manuell überprüfen. Dazu gehören Rückfragen bei Kunden, zusätzliche Identitätsprüfungen und die Bearbeitung entsprechender Support-Anfragen. Solche Prozesse verursachen erhebliche operative Kosten und können gleichzeitig das Kundenerlebnis beeinträchtigen.
Durch die zusätzliche Kontextbewertung sollen verdächtige Vorgänge präziser eingeordnet und unnötige manuelle Prüfungen reduziert werden. Futurae erwartet insbesondere eine Entlastung der Betrugsabteilungen sowie weniger Support-Tickets und kostenintensive Rückrufe.
Ob und in welchem Umfang diese Effekte tatsächlich eintreten, hängt allerdings von der Qualität der Signale, den vorhandenen Erkennungssystemen und der konkreten Implementierung ab.
DORA und neue Zahlungsregeln erhöhen den Handlungsdruck
Die Einführung von Trust Signals erfolgt in einem regulatorischen Umfeld, in dem Finanzinstitute zunehmend strengere Anforderungen an ihre digitale Sicherheit erfüllen müssen.
Seit dem 17. Januar 2025 gilt in der Europäischen Union der Digital Operational Resilience Act (DORA). Die Verordnung definiert einheitliche Anforderungen an die digitale operationale Resilienz von Finanzunternehmen und stellt insbesondere das Management von IKT-Risiken in den Mittelpunkt.
Mit der dritten Zahlungsdiensterichtlinie (PSD3) und der begleitenden Zahlungsdiensteverordnung (PSR) entwickelt die EU zudem den regulatorischen Rahmen für Zahlungsdienste weiter. Dabei spielen Betrugsprävention, Verbraucherschutz und Haftungsfragen eine wichtige Rolle. Für Banken gewinnt damit die Fähigkeit an Bedeutung, verdächtige Transaktionen nicht nur zu identifizieren, sondern entsprechende Risiken frühzeitig und nachvollziehbar zu bewerten.
Zusätzliche Kontextinformationen können dabei helfen, bestehende Prüfverfahren gezielter einzusetzen. Eine automatische Erfüllung regulatorischer Anforderungen ergibt sich aus dem Einsatz solcher Technologien allerdings nicht.
KI verändert die Dynamik digitaler Betrugsversuche
Eine zusätzliche Herausforderung entsteht durch den zunehmenden Einsatz generativer KI aufseiten der Angreifer. Cyberkriminelle können damit überzeugende Kommunikationsinhalte erzeugen, Social-Engineering-Kampagnen personalisieren und Betrugsszenarien schneller variieren. Das erschwert Sicherheitsverfahren, die stark auf bekannte Angriffsmuster und statische Regeln angewiesen sind.
Kontextbasierte Verfahren bieten hier einen ergänzenden Ansatz: Sie bewerten nicht ausschließlich, ob eine bestimmte Angriffsmethode bereits bekannt ist, sondern untersuchen Auffälligkeiten innerhalb einer konkreten Nutzerinteraktion. Gerade bei Angriffen, die auf psychologischer Manipulation statt auf technischen Schwachstellen beruhen, können solche zusätzlichen Signale einen wichtigen Beitrag zur Risikobewertung leisten.
Futurae kündigt an, das Angebot regelmäßig um weitere Signale zu erweitern. Die Entwicklung soll sich dabei insbesondere an konkreten Angriffsszenarien und den Anforderungen bestehender Kunden orientieren.
Ausblick: Vertrauen wird zur kontinuierlichen Sicherheitsentscheidung
Mit Trust Signals verfolgt Futurae einen Ansatz, der einen grundlegenden Wandel in der digitalen Identitätssicherheit widerspiegelt. Während traditionelle Authentifizierungsverfahren vor allem den Zugang zu Anwendungen und Konten absichern, gewinnt die kontinuierliche Bewertung einzelner Interaktionen zunehmend an Bedeutung.
Für Banken und andere digitale Dienstleister könnte sich daraus eine neue Sicherheitsarchitektur entwickeln, in der Identitätsprüfung, Geräteinformationen und Verhaltensanalyse enger miteinander verbunden werden.
Entscheidend bleibt allerdings, wie zuverlässig die zusätzlichen Signale tatsächlich zwischen legitimen und betrügerischen Aktivitäten unterscheiden können.
Die eigentliche Veränderung liegt deshalb weniger in der Einführung weiterer Sicherheitssensoren als in einem neuen Verständnis von digitalem Vertrauen: Eine erfolgreiche Anmeldung ist kein dauerhafter Vertrauensbeweis. Sicherheit muss auch während der anschließenden Interaktion überprüfbar bleiben.
Über Futurae
Futurae ist ein Schweizer Authentifizierungsanbieter und stellt eine cloud-native Plattform für Authentifizierung und Betrugserkennung bereit. Das 2016 als Spin-off der ETH Zürich gegründete Unternehmen ist ISO 27001-zertifiziert und Mitglied der FIDO Alliance. Mit Betrugssignalen in Echtzeit für fundiertere Risikoentscheidungen unterstützt Futurae seine Kunden dabei, nahtlose User Journeys und kontextbasierte Online-Sicherheit zu realisieren. Weltweit vertrauen mehr als 130 Banken, Versicherer, Online-Shops und Digital Wallets auf die Plattform.
