Digitale Wirtschaft: Identitätsbetrug vermeiden

Risikobewertungen mit Hilfe von umfassenden Identitätseinblicken

[datensicherheit.de, 14.08.2018] Die digitale Wirtschaft fördert ungeahnte Möglichkeiten, aber noch größere Risiken, da Verbraucher zunehmend in einer anonymen Webumgebung interagieren. Datenpannen bringen täglich riesige Mengen an Kundeninformationen auf den Schwarzmarkt – genauer gesagt 3331 Datensätze pro Minute. Ein gefundenes Fressen für Cyberkriminelle, denn die können die gestohlenen Identitäten für ihre schädlichen Machenschaften nutzen. Für Unternehmen stelt sich die Frage, wie gegen den Identitätsbetrug vorgegangen werden kann.

Bild: ThreatMetrix

Andreas Baumhof, CTO bei ThreatMetrix, kommentiert das Problem folgendermaßen:

„Verschiedene Technologien, die nicht zusammenarbeiten, reichen nicht aus, um Kunden vor einem Identitätsbetrug zu schützen. Zusätzlich provozieren sie Reibungen in der Benutzererfahrung sowie übermäßig hohe Kosten. Besser wäre also ein Gesamtbild der Situation mit einem umfassenden 360-Grad-Verständnis darüber, mit wem das Unternehmen zu welchem Zeitpunkt und über welchen Kanal Transaktionen durchführt.

Das Erfolgsgeheimnis besteht darin, die facettenreichen Teile der wahren Identität eines Individuums über mehrere Kanäle hinweg sowie offline und online miteinander zu verbinden und so ein kombiniertes Verständnis von physischen und digitalen Identitätswechselwirkungen zu erhalten. In vier Schritten können Sie einen solchen 360-Grad-Identitätseinblick erhalten:

1. Digitale Bewertung: Berücksichtigen Sie Identitätsattribute aus digitalen Kontaktpunkten, wie beispielsweise Benutzernamen und Passwörtern, E-Mail-Adressen, Online-Kontoverläufen und -Verhaltensweisen, sozialen Netzwerken, Geräteidentifikationen und geografischen Lokalisierungen.
2. Identitätsprüfung: Verknüpfen Sie komplexe und sich stetig ändernde Attribute mit maßgeblichen Datenquellen aus den Offline-Aufzeichnungen eines Kunden. Das können etwa Stromrechnungen, Kfz-Registrierungen oder staatlich ausgestellte Kennungen wie Sozialversicherungsnummern sein.
3. Analyse des Betrugsrisikos: Fortgeschrittene Verbindungstechnologien und maschinelles Lernen setzen diese unterschiedlichen Datenpunkte miteinander in Beziehung und führen bei verdächtigem Verhalten eine Risikobewertung durch.
4. Step-up-Authentifizierung: Für Aktivitäten, die eine erhöhte Risikoanalyse aufweisen, besteht der letzte Schritt in der Bereitstellung einer Step-up-Authentifizierung (wissensbasierte Authentifizierung, sichere Benachrichtigungen oder Biometrie). Eine starke Kundenauthentifizierung, die sich nahtlos in die risikobasierte Authentifizierung auf Grundlage von Identitätsbewertungen integrieren lässt, ist der Schlüssel zu maximaler Sicherheit bei minimalem Kundeneingriff.“

Weitere Informationen zum Thema:

datensicherheit.de, 25.04.2018
Identitätsdiebstahl: Die unterschätzte Gefahr mit weitreichenden Folgen

datensicherheit.de, 07.02.2017
Digitale Identitäten müssen bewusst geschützt werden

datensicherheit.de, 07.04.2014
Erneuter großangelegter Identitätdiebstahl: BSI informiert Betroffene