Fake-Shop Detector

KI erkennt betrügerische Onlineshops

Robert Klatt

Nutzer eines Fake-Shops )moc.yabaxipmoc.nexipur(Foto: © 

Ein bald erhältliches Browser-Plugin erkennt betrügerische Onlineshops (Fake-Shops) automatisch. Die KI analysiert dazu 21.000 Faktoren.

Wien (Österreich). Im Internet existieren zahlreiche betrügerische Onlineshops, bei denen Käufer keine Ware erhalten und ihr Geld verlieren. Laut der österreichischen Plattform Watchlist Internet entfielen 2020 3.182 der 16.500 gemeldeten Internetbetrugsfälle auf die sogenannten Fake-Shops. Auch in Deutschland sind Fake-Shops ein seit Jahren anhaltendes Problem.

Ein Team des Österreichischen Institut für angewandte Telekommunikation (ÖIAT) hat nun in Kooperation mit dem Austrian Institute of Technology (AIT) und dem KMU-Forschungsnetzwerks Austrian Cooperative Research (ACR) eine Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, die Einkäufer automatisch vor betrügerischen Onlineshops warnt. Finanziert wurde die Entwicklung durch die Forschungsförderungsgesellschaft FFG im Rahmen des Sicherheitsforschungsprogramm Kiras.

Fake-Shops automatisch erkennen

Oft können Nutzer betrügerische Onlineshops anhand von Merkmalen wie merkwürdigen Domainnamen, wenigen Bewertungen, niedrigen Preisen und Vorkasse als einzige Bezahlmethode selbst erkennen. Bei professionellen Fake-Shops ist dies aber nicht immer möglich. Die Entwickler identifizierten deshalb mehr als 21.000 Faktoren, die Hinweise auf einen Fake-Shop sind, darunter der Code, die Sprache und die die Seitenstruktur. Beim Betreten der Seite analysiert die KI diese Faktoren automatisch.

„Wir haben uns gefragt, ob die Ähnlichkeiten der Fake-Shops, die wir von außen sehen, auch maschinell erkannt werden können", erklärt Projektleiterin Louise Beltzung.

7.700 betrügerische Onlineshops als Datenbasis

Als Datenbasis stellte das ÖIAT eine Liste aus 7.700 Fake-Shops zusammen, die die KI zum Erkennen von Gemeinsamkeiten analysierte. Auf Basis der Trainingsdaten führt die Software nun beim Betreten einer unbekannten Seite in Echtzeit eine Analyse durch, die typische Merkmale von Fake-Shops untersucht. Die Erkennungsrate liegt bereits bei 97 Prozent, soll aber noch verbessert werden. „Die Qualitätssicherung ist bei KI-Lösungen eine der größten Herausforderungen. Das betrifft vor allem die Datenbasis“, erklärt Beltzung.

Trotz der bereits ausgezeichneten Ergebnisse möchten die Forscher die finale Entscheidung in unsicheren Fällen nicht der Software überlassen. Wenn die KI sich nicht vollkommen sicher ist, wird deshalb dem Nutzer ein Leitfaden angezeigt, anhand dessen er den vermeintlichen Fake-Shop selbst untersuchen kann.

In wenigen Wochen ist der Fake-Shop Detector in Form eines kostenlosen Browser-Plugins verfügbar.

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