Trust Signals liefert Banken Echtzeit-Betrugserkennung via API
Futurae
Anlass für die Lösung seien Angriffsmuster, bei denen die Anmeldung fehlerfrei durchlaufe und der Betrug genau deshalb ungehindert stattfinde. Beim Tech-Support-Scam würden sich Angreifer als Support-Mitarbeiter ausgeben und ihre Opfer zur Installation von Fernwartungssoftware überreden, um unmittelbar nach der Anmeldung die Sitzung zu übernehmen. Beim QR-Code-Trick würden Nutzer unwissentlich eine fremde Sitzung autorisieren. Dazu kommen laut Futurae MFA-Fatigue und gefälschte Frontends.
Technisch beruhe Trust Signals auf einer dreistufigen Anordnung. Sensoren würden Rohdaten auf den Endgeräten erfassen, eingebettet als SDK in native Apps oder als JavaScript im Webfrontend, ergänzt um einen Netzwerksensor, der IP- und HTTP-Header-Informationen anreichere. Diese Daten würden über eine Collection API an das Backend von Futurae gelangen, das daraus die Signale berechne. Über die Signals API frage das Kundensystem sie in Echtzeit ab, etwa ein IAM-System oder eine Kernbankenanwendung.
Zum Start stünden sieben Signale zur Verfügung:
- Latest Proximity prüfe, ob zwei Geräte eines Nutzers, etwa Telefon und Computer, sich in räumlicher Nähe befinden.
- Historical Proximity erfasse, ob ein Gerät in der Vergangenheit bereits neben einem bekannten Gerät aufgetreten ist.
- Geolocation bestimme den Standort, von dem aus ein Gerät sich verbindet.
- Geovelocity bewerte, ob eine Ortsveränderung in der vergangenen Zeit physikalisch möglich war.
- New Login Device melde die erstmalige Verwendung eines Geräts.
- Active Call kenn ein laufendes Telefonat während eines sicherheitsrelevanten Vorgangs, etwa der Freigabe einer hochwertigen Transaktion, ein im Bankenumfeld verbreitetes Indiz für Social Engineering.
- Remote Access Tool identifiziere ferngesteuerte Browsersitzungen anhand von Maus- und Tastaturmustern.
Keines dieser Signale löse von selbst eine Aktion aus. Die Auslegung und die daraus folgende Entscheidung liegen vollständig beim Institut, das den Vorgang freigeben oder zurückhalten könne. Auch die Belastbarkeit unterscheide sich je nach Signaltyp. Manche Werte seien deterministisch, andere beruhen auf Heuristiken und Verhaltensmodellen und könnten Fehlalarme erzeugen. Einzelne Signale würden zudem eine ausdrückliche Freigabe durch den Endnutzer voraussetzen, etwa beim Zugriff auf Standortdaten. Für die Praxis heiße das, dass Trust Signals die vorhandene Betrugsabwehr ergänze und nicht ersetze, denn fällt ein Signal aus, würden weiterhin die bestehenden Regelwerke des Instituts 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.“
Dr. Claudio Marforio, CEO von Futurae
Futurae (Website) ziele auf die Entlastung der Betrugsabteilungen ab. Im Vordergrund stünden weniger manuelle Prüfungen und ein geringeres Aufkommen an Support-Tickets. Auch kostspielige Rückrufe bei Kundinnen und Kunden sollen entfallen. Nach Angaben des Unternehmens bleibe der Aufwand für die Anbindung gering, ein Austausch bestehender Systeme sei dafür nicht erforderlich.ft
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