Betrugsanalyse

Betrug erkennen, bevor das Onboarding abgeschlossen ist

Betrugsanalyse auf mehreren Signalebenen – von Biometrie über Dokumente und Geräte bis hin zu Verhaltensdaten und Sitzungsübergängen. Echtzeit-Risikobewertung erkennt synthetische Identitäten, Deepfakes und koordinierte Betrugsringe vor der Genehmigung.

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Europas erster iBeta Level 3 zertifizierter Liveness-Anbieter

Fraud Hub-Fallanalyse – mehrschichtige Risikosignale, die Injection-Angriffe, Geräteinformationen, Dokumentenforensik und biometrische Lebenderkennung in einer Verifizierungssitzung korrelieren.

Betrugserkennung, die Sie überprüfen können

Gemessen an der Onboarding-Phase der Live-Produktion

2.29M

Jährlich blockierte Betrugsversuche

2.29M

Täglich werden Injektionsangriffe festgestellt

2.29M

Median der Erkennungs- und Blockierungszeit

Vertrauenswürdig durch 2000+ Kunden Weltweiter

Keine Entscheidungen aufgrund einzelner Signale. Keine statischen Modelle. Keine Überraschungen nach der Genehmigung.

Betrug am Signal erkennen, nicht erst in der Warteschlange für manuelle Prüfungen.

Multi-Signal-Betrugsbewertung

Biometrische, dokumentenbezogene, gerätebezogene, verhaltensbezogene und sitzungsübergreifende Signale werden gemeinsam ausgewertet. Eine synthetische Identität, die eine statische Texturprüfung besteht, stimmt selten gleichzeitig mit der Verhaltenssignatur, dem Geräte-Fingerabdruck und dem sitzungsübergreifenden Verlauf überein.

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Multimodales Wasserfall-Mockup – verbundene Verifizierungsschritte mit automatischer Eskalation.

Echtzeit, nicht forensische Nachforschung

Jedes Signal wird zum Zeitpunkt der Erfassung bewertet und aggregiert, bevor die Verifizierungsentscheidung vorliegt. Koordinierte Betrugsringe, sogenannte Mule-Netzwerke und Serien-Spoofer werden innerhalb von Sekunden identifiziert, nicht erst, nachdem der Verlust auf dem Konto verbucht wurde.

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Mockup der Datenschutzarchitektur – biometrische Verarbeitung auf dem Gerät unter Berücksichtigung der DSGVO/EDPB-Vorgaben.

Adaptive Modelle, kundenseitige Forensik

Erkennungsmodelle werden anhand falsch negativer Ergebnisse neu trainiert. Neue Deepfake-Muster und Einschleusungsmethoden fließen innerhalb weniger Wochen in das Modell ein. Eine forensische Prüf-Engine, die im AWS-Konto des Kunden läuft, kann vergangene Sitzungen erneut auf Spoofing, Replay und Einschleusung untersuchen.

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Simulation eines mehrschichtigen Verteidigungssystems – Signale zur Lebendigkeitsprüfung, zum Gesichtsabgleich und zur Dokumentenauthentizitätsprüfung.

Über die Einzelsignalerkennung hinaus

Betrugsprüfungen, die sich nur auf einzelne Signale konzentrieren, erfassen koordinierte Angriffe auf biometrischer, dokumentenbezogener, gerätebezogener und verhaltensbasierter Ebene nicht. Shufti aggregiert alle Signale zu einem Echtzeit-Risikoscore und führt sitzungsübergreifendes Clustering sowie forensische Reanalysen innerhalb der AWS-Umgebung des Kunden durch. Es handelt sich nicht um einen Betrugsfilter, sondern um eine umfassende Betrugsanalyse-Ebene, die mehrere Signale berücksichtigt.

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Proprietäres Stack-Mockup – einheitliche, intern entwickelte Architektur mit zentraler Verantwortlichkeit für die Verifizierung.

In die Plattform integriert

Die Betrugssignale hinter jeder Risikoentscheidung

Erkennung biometrischer Spoofing

Aktive und passive Lebenderkennung über mehr als 56 Angriffsvektoren hinweg. Textur-, Frequenzbereichs- (DCT) und 3D-Tiefenanalyse erkennen Angriffe auf Ausdrucke, Wiedergabeangriffe, Bildschirmangriffe und KI-generierte Gesichtsbilder.

Einheitlicher Risikoscore

Jedes Signal fließt in eine einzige Risikobewertung ein, die die einzelnen Signale und die Modellversion aufschlüsselt. Risikoschwellenwerte lassen sich pro Onboarding-Prozess und pro Markt ohne SDK-Update konfigurieren.

Dokumentenmanipulationserkennung

Hologramm-, UV-, MRZ- und Schriftgeometrieprüfungen erkennen physische und digitale Manipulationen. KI-generierte Dokumentenfälschungen und Vorlagenersetzungen werden bereits bei der OCR-Verarbeitung erkannt.

Verhaltensbiometrie

Mikroexpressionen, Blinzelfrequenz, Pupillenbewegungen und Blickrichtung werden bei jeder Aufnahme erfasst. Tipprhythmus und Interaktionsmuster identifizieren Auffälligkeiten in der Sitzung vor der Übermittlung.

Deepfake-Erkennung

Die RGB- und Frequenzanalyse mehrerer Datenströme erkennt KI-generierte und manipulierte Medien. Verhaltenssignale erfassen synthetische Eingaben, die statische Prüfungen bestehen.

Wiedergabe- und synthetische Erkennung

Manipulationssichere Erfassungssignale kennzeichnen Screenshots, Bildschirmaufnahmen und eingeschleuste Videostreams. Generatorartefakte und synthetische Muster werden erkannt, bevor sie in den Verifizierungsprotokoll gelangen.

Von der Datenerfassung bis zur Risikobewertung in weniger als drei Sekunden

Vier parallele Signalströme in einer Pipeline

STEP 01

Erfassung

Erfassen Sie biometrische, Dokumenten-, Geräte-, IP- und Sitzungssignale über das SDK.

STEP 02

Analyse

Führen Sie Deepfake-, Spoofing-, Manipulations-, Verhaltens- und Geräterisikomodelle parallel aus.

STEP 03

Risikobewertung

Die Signale werden zu einer einheitlichen Risikobewertung mit konfigurierten Entscheidungsschwellenwerten zusammengefasst.

STEP 04

Entscheiden und Prüfen

Nachvollziehbare Entscheidungen durch forensische Nachprüfung innerhalb der AWS-Umgebung des Kunden zurückgewinnen.

Buchen Sie eine personalisierte Demo

Vertrauen ist von Anfang an integriert. Von der ersten Überprüfung bis zu jeder zukünftigen Interaktion.

Eine Plattform. Vollständiger Identitätslebenszyklus.

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Benutzerüberprüfung

Legitime Benutzer in Sekundenschnelle einbinden und authentifizieren.

Geschäftsintegration

Führen Sie globale KYB- und Due-Diligence-Prüfungen mit Zuversicht durch

Authentifizierung

Betrug an jedem Kontaktpunkt erkennen und blockieren

Überwachung und Einhaltung der Vorschriften

Risiken proaktiv managen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleisten

Benutzerüberprüfung

Legitime Benutzer in Sekundenschnelle einbinden und authentifizieren.

Gesichtsüberprüfung

Bestätigen Sie die Benutzeridentität und verhindern Sie Spoofing durch fortschrittliche 3D-Lebenderkennung und Gesichtsverifizierung.

Adressverifikation

Die Adresse eines Nutzers kann anhand von Rechnungen von Versorgungsunternehmen, Kontoauszügen und anderen Dokumenten umgehend mit einer globalen Datenbank abgeglichen werden.

Dokumentenüberprüfung

Überprüfen Sie sofort von Behörden ausgestellte Ausweisdokumente aus über 230 Ländern und Gebieten.

Altersverifikation

Überprüfen Sie das Alter der Nutzer zuverlässig, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen und Ihre Plattform zu schützen.

VideoIdent

Führen Sie in Echtzeit agentengeführte Identitätsprüfungen durch, indem Sie Live-Videointerviews nutzen, um eine hohe KYC-Sicherheit zu gewährleisten.

Schnell-ID

Erreichen Sie eine nahezu sofortige Identitätsprüfung für Nutzer mit geringem Risiko unter Verwendung minimaler Datenpunkte.

eIDV

Zur Erhöhung des Vertrauens werden die Benutzerdaten anhand vertrauenswürdiger Regierungs- und Finanzdatenquellen abgeglichen.

NFC-Verifizierung

Lesen Sie den Sicherheitschip in einem Reisepass mit einem einfachen Tippen auf Ihr Smartphone, um höchste Identitätssicherheit zu gewährleisten.

Zustimmungsüberprüfung

Erfassen Sie eindeutige Beweise dafür, dass Ihre Nutzer der Verifizierung zustimmen, um Vertrauen aufzubauen und die Einhaltung der Vorschriften sicherzustellen.

Geschäftsintegration

Führen Sie globale KYB- und Due-Diligence-Prüfungen mit Zuversicht durch

Geschäftsüberprüfung

Automatisierte Überprüfung von Unternehmen durch Abgleich von Daten aus globalen Unternehmensregistern.

Sorgfaltsmaßnahmen

Optimieren Sie Ihren erweiterten Due-Diligence-Prozess mit individuell anpassbarer Risikobewertung und Datenerfassung.

Anlegerverifizierung

Überprüfen Sie sicher die Identität und den Akkreditierungsstatus von Investoren für Ihre Plattform.

E-Signatur

Verträge abschließen und neue Benutzer mit sicheren, rechtsverbindlichen elektronischen Signaturen registrieren.

Authentifizierung

Betrug an jedem Kontaktpunkt erkennen und blockieren.

Verhaltensbiometrie

Bestätigen Sie im Hintergrund, dass es sich um Ihren Benutzer handelt, indem Sie dessen individuelle Interaktionsmuster analysieren.

Geräteintelligenz

Geräte in Echtzeit identifizieren, indem einzigartige Attribute analysiert werden, um Betrug zu verhindern.

Multi-Faktor-Authentifizierung

Fügen Sie eine zusätzliche Sicherheitsebene für Benutzeranmeldungen und risikoreiche Aktionen hinzu.

Überwachung und Einhaltung der Vorschriften

Risikomanagement proaktiv gestalten und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften durch kontinuierliches Nutzer- und Transaktionsmonitoring sicherstellen.

AML-Screening

Nutzer und Unternehmen in Echtzeit auf globale Sanktionen, PEPs und negative Medienlisten überprüfen.

Benutzerrisikobewertung

Generieren Sie dynamische Risikobewertungen für jeden Benutzer basierend auf seinem Profil, seinem Verhalten und seiner Transaktionshistorie.

Transaktionsüberprüfung

Überwachen Sie Finanztransaktionen in Echtzeit, um illegale oder betrügerische Aktivitäten aufzudecken und zu blockieren.

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Branchenhandbuch

Bonusmissbrauch wirkt sich auf jeden Sektor unterschiedlich aus

Vertrauenswürdige Verkäufer, wiederholter Betrug blockiert

Überprüfen Sie beim Onboarding, ob der Verkäufer tatsächlich existiert, und verhindern Sie anschließend erneute Anmeldungen durch Duplikaterkennung und optionales 1:N-Matching auf dem gesamten Marktplatz.

Entdecke mehr Testen

Verlassen Sie sich nicht nur auf unsere Aussage, sondern hören Sie, was unsere Kunden sagen.

Das Vertrauen, das unsere Kunden teilen

Die Zukunft der digitalen Identität wird durch Vertrauen, Interoperabilität und regulatorische Angleichung bestimmt. Unsere Partnerschaft mit Shufti unterstreicht daher das Engagement von DevCode Identity, unsere globalen Kunden mit den sichersten, erstklassigen und datenschutzkonformen Lösungen zur Identitätsprüfung zu unterstützen, die heute verfügbar sind.

Durch die Kombination unserer Conversion Driven Compliance Orchestration Platform mit den globalen KYC- und IDV-Funktionen von Shufti können unsere Kunden nicht nur komplexe regulatorische Anforderungen bewältigen, sondern auch ein nahtloses Kunden-Onboarding-Erlebnis mit höchstmöglichen Konversionsraten gewährleisten.

Mark Knighton

Leiter der globalen Entwicklungsabteilung – Globale Allianzen, DevCode

Vertrauenswürdig. Geprüft. Ausgezeichnet.

Branchenanerkennung und Auszeichnungen

TOP 10 KYC-LÖSUNGSANBIETER 2023

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Optimale Nutzung von Technologie bei der Identitätsprüfung

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AM SCHNELLSTEN WACHSENDEN ANBIETER VON KYC-LÖSUNGEN

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Besondere Kunden

EXZELLENZ BEI LÖSUNGEN ZUR IDENTITÄTSVERIFIZIERUNG

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BESTE LÖSUNG FÜR DAS KUNDEN-ONBOARDING - MEA

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Die beste Lösung für Regtech-Reporting – MEA

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UFAWARDS 2022 – BESTE LÖSUNG FÜR DAS KUNDEN-ONBOARDING

Häufig gestellte Fragen

Welche Betrugssignale werden in Echtzeit ausgewertet?

Biometrisches Spoofing, Deepfake, Dokumentenmanipulation, Geräte-Fingerabdruck, Verhaltensbiometrie, sitzungsübergreifende Angriffe sowie Replay- oder Injektionssignale. Alle diese Faktoren werden zum Zeitpunkt der Erfassung bewertet und zu einem einheitlichen Risikowert zusammengefasst.

Wie wird Deepfake-Betrug erkannt?

Die RGB- und Frequenzbereichsanalyse (DCT) mit mehreren Datenströmen identifiziert KI-generierte Gesichter und manipulierte Medien. Verhaltensmuster dienen der Überprüfung synthetischer Medien, die statische Texturtests bestehen. Die Erkennung bleibt auch nach Komprimierung, Screenshots und erneutem Hochladen zuverlässig.

Was genau erfasst Device Fingerprinting?

Browser, Betriebssystem, Bildschirmauflösung, Plugins, GPU, CPU, Akkuprofil, IP-Adresse, Geolokalisierung und Zeitzone werden erfasst. Inkonsistente IP-zu-Gerät-Zuordnungen sowie die Maskierung durch Emulatoren, Proxys und VPNs werden in Echtzeit erkannt.

Wie werden koordinierte Betrugsringe aufgedeckt?

KI-gestütztes Clustering über Sitzungen hinweg identifiziert gemeinsame Geräte-Fingerabdrücke, wiederverwendete biometrische Vorlagen und die wiederholte Verwendung von Dokumenten. Koordinierte Aktivitäten werden innerhalb von Sekunden durch Benachrichtigungen verknüpfter Konten angezeigt, anstatt durch isolierte Warnmeldungen.

Sind die Risikoschwellenwerte pro Reise konfigurierbar?

Ja. Risikoschwellenwerte lassen sich im Backend für jeden Onboarding-Prozess und jeden Markt individuell konfigurieren. Änderungen werden ohne SDK-Update oder Code-Release wirksam.

Wie passt sich das Modell an neue Angriffsmuster an?

Falsch-negative Ergebnisse führen zu einem erneuten Trainingszyklus. Die Deepfake- und Synthetikidentitätsmodelle verbessern sich innerhalb weniger Wochen, nachdem ein neuer Angriffsvektor eine größere Reichweite erzielt hat. Jeder Aktualisierung liegen Versionshinweise bei.

Können vergangene Sitzungen erneut geprüft werden, wenn eine neue Bedrohung identifiziert wird?

Ja. Eine forensische Prüf-Engine, die innerhalb des AWS-Kontos des Kunden läuft, untersucht vergangene Liveness-Sitzungen und Dokumenteneinreichungen erneut auf Spoofing-, Replay- und Injection-Muster.

Betrug in einzelnen Signalen stoppen

Erkennen Sie koordinierte Angriffe mit Echtzeit-Multisignal-Intelligenz über biometrische, Geräte-, Dokumenten- und Verhaltensebenen hinweg.

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