Fake Shop Erkennung
Künstliche Intelligenz erkennt Fakeshops
Die österreichische Plattform Watchlist Internet hat im letzten Jahr Meldungen über 16.500 Internetbetrugsfälle erhalten. Ein Großteil davon (3.182) entfällt auf sogenannte Fakeshops, also Betrugswebseiten, bei denen keine Ware verschickt wird und das Geld der Kunden meist unwiederbringlich verloren ist. Wissenschaftler des Österreichischen Instituts für angewandte Telekommunikation (ÖIAT) haben gemeinsam mit dem Forschungsnetzwerks Austrian Cooperative Research (ACR) und dem Austrian Institute of Technology (AIT) nun den Detektor „Sinbad“ entwickelt, der automatisch Fakeshops erkennen und Nutzer davor warnen soll.
Inzwischen bieten Fake Shops vom neusten iPhone, über limitierte Schuhe bis zum Print on Demand für Unternehmen zwar fast jedes erdenkliche Produkt an, einige Hinweise ermöglichen es laut Beltzung aber auch Laien Fakeshops im Internet zu erkennen. Dies sind vor allem:
- Vorkasse als einzige Bezahlmöglichkeit
- Zu niedrige Preise
- Auffällige Domainnamen und Domainendungen
- Wenige Bewertungen bei Google, Trust Pilot und in anderen Portalen
- Fehlende AGB und Datenschutzrichtlinien
21.000 Faktoren analysiert
„Wir haben uns gefragt, ob die Ähnlichkeiten der Fake-Shops, die wir von außen sehen, auch maschinell erkannt werden können“, erklärt Projektleiterin Louise Beltzung. Um automatisch Fakeshops erkennen zu können, analysierten die Wissenschaftler im ersten Schritt 7700 betrügerische Webshops, die das ÖIAT gefunden hatte. „Wir konnten mit guten Daten starten“, sagt Beltzung. Dabei wurden rund 21.000 Faktoren gefunden, mit denen die Künstliche Intelligenz geschult wurde.
Blacklist und KI erkennen Fakeshops
Der Fakeshop-Detektor ist als Plugin für alle relevanten Browser erhältlich. Beim Aufrufen einer Webseite gleicht er diese mit einer Blacklist ab, die bekannte Fakeshops enthält. Wird dabei kein Treffer erzielt, analysiert die Künstliche Intelligenz die Webseite anhand der 21.000 ermittelten Faktoren in Echtzeit. Überprüft werden dabei unter anderem die Sprache, die Struktur und der Code anhand verschiedener Algorithmen. Derzeit liegt die Detektionsrate bereits bei 97 Prozent.
„Die Qualitätssicherung ist bei KI-Lösungen eine der größten Herausforderungen. Das betrifft vor allem die Datenbasis", sagt Beltzung. Die Blacklist enthält deshalb nur Fakeshops, die durch Experten manuell geprüft wurden. Auch in Zukunft soll die Künstliche Intelligenz nicht allein entscheiden, sondern den Nutzer nur unterstützen. Dies erfolgt dadurch, indem beim Aufrufen eines verdächtigen Shops, der noch nicht auf der Blacklist steht, ein Leitfaden eingeblendet wird, anhand dessen die Besucher den Shops selbst überprüfen können.
Besucherquellen der Fakeshops
Außerdem wurde im Rahmen des Forschungsprojekts auch untersucht, aus welchen Quellen die Fakeshops ihre Besucher erhalten. „Uns interessiert aber auch, wie die Leute auf solchen Seiten landen. Dazu haben wir uns etwa Werbung auf Social Media angesehen“, erklärt Beltzung. Die Sozioökonomin betrachtet das Problem somit nicht nur aus technischer Perspektive, sondern sucht auch nach anderen Lösungsansätzen, um Betrugsfälle zu verhindern. „Mich interessiert, welche positiven Beiträge KI-Anwendungen leisten können, insbesondere in Bezug auf die Risikoabschätzung. Auch was ethische Fragestellungen und Blickwinkel auf Organisationsdynamiken betrifft, kann die Sozioökonomie einen Beitrag leisten“, sagt Beltzung.
Neben den Kunden, die vor Betrügern geschützt werden sollen, soll die mit dem ACR-Innovationspreis ausgezeichnete Software auch kleinen und mittelständischen Onlinehändlern helfen. Diese sollen durch die automatische Überprüfung das Vertrauen der Kunden zurückerhalten, von denen in den letzten Jahren viele aus Angst vor Fakeshops zu Branchengrößen wie Amazon abgewandert sind.
