Gesichtsüberprüfung
Adressverifikation
Dokumentenüberprüfung
Altersverifikation
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Ride-Hailing
Fahrerverifizierung, Fahrgastsicherheit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften auf einer Plattform
Shufti deckt die Fahrerregistrierung, die erneute Authentifizierung zu Schichtbeginn, die Fahreridentität und die Einhaltung der AML-Vorschriften in über 240 aktiv verarbeiteten Regionen ab; ohne separate Anbieter für jede Prüfung.
Nachgewiesene Praxistauglichkeit
Unsere Wirkung, in Zahlen ausgedrückt
- <30sMittlere Zeit bis zur Entscheidung
- 4,000+Watchlists durchsucht
- 240+Regionen, die aktiv verarbeitet werden
Vertrauen führender Digitale Unternehmen Weltweiter
Compliance ohne Kompromisse
Warum Fahrdienstvermittlungsplattformen Shufti wählen
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Treffen Sie sich mit der Regulierungsbehörde zu ihren Bedingungen.
Transport for London hat die Registrierung beim DBS Update Service ab Februar 2024 verpflichtend gemacht. Die New Yorker Transport- und Logistikbehörde (TLC) verlangt vierteljährliche LENS-Prüfungen durch die Kfz-Zulassungsbehörde (DMV). Die EU-Plattformarbeitsrichtlinie beschränkt die biometrische Identifizierung von einer Person zu mehreren ab Dezember 2026. Shufti ordnet jede Anforderung den spezifischen Fähigkeiten und Prüfdokumenten zu, die die Aufsichtsbehörde verlangt, sodass die Verlängerung von TNC-Lizenzen und die Überprüfung der DBS-Konformität nicht zu komplexen Projekten werden.
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Beenden Sie die gemeinsame Nutzung von Konten, bevor sie zu einer Belastung wird.
Das britische Innenministerium verhängte im Neunmonatszeitraum bis März 2025 1,508 Bußgeldbescheide gegen Plattformen der Gig-Economy. Bei wiederholten Verstößen konnten die Strafen bis zu 60,000 £ pro illegal beschäftigtem Mitarbeiter betragen. Hauptursache für illegale Beschäftigung ist die gemeinsame Nutzung von Fahrerkonten. Die iBeta-Level-3-Schichtstartauthentifizierung von Shufti stellt sicher, dass der verifizierte Fahrer das Fahrzeug während jeder Schicht bedient, nicht nur bei der Registrierung.
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Bordtreiber ohne Verlangsamung der Versorgung
Eine KYC-Entscheidungszeit von unter 30 Sekunden in über 240 aktiv bearbeiteten Regionen ermöglicht die Überprüfung der Fahrerdaten, bevor diese den Antrag abbrechen. Die Überwachung des Dokumentenablaufs macht die manuelle Nachverfolgung von Führerscheinen, Versicherungsbescheinigungen und Arbeitsgenehmigungen überflüssig, sodass der Aufwand für die Einhaltung der Vorschriften nicht mit der Flottengröße steigt.
Sichern Sie jede Phase des Ride-Hailing-Lebenszyklus
Fahreranmeldung
Automatisierte Kontoerstellung
Betrüger nutzen Skripte, um massenhaft Fahrerkonten für Fahrdienstvermittlungsplattformen zu registrieren und so Anmeldeboni und Empfehlungsprämien einzustreichen, bevor auch nur eine einzige Fahrt unternommen wird. Proprietäres Geräte-Fingerprinting erkennt Emulator-Stacks und rotierende Proxys beim ersten Kontakt. Verhaltensbiometrie verhindert jeden Registrierungsversuch. Kein Bot kann die Verweildauer und das Berührungsmuster eines echten Fahrers beim Ausfüllen eines Antrags nachahmen.
Registrierung einer synthetischen Identität
Ein Betrüger erstellt eine synthetische Fahreridentität aus gestohlenen personenbezogenen Daten und erfundenen Kontaktdaten. Sie besteht zwar grundlegende Formatprüfungen, aber es steckt keine reale Person dahinter. eIDV gleicht die eingereichte Identität unabhängig und gleichzeitig mit Daten von Behörden, Telekommunikationsunternehmen und Kreditauskunfteien ab. Findet sich keine Übereinstimmung, wird die Registrierung nicht fortgesetzt.
Doppelte Anmeldung
Betrüger eröffnen mehrere Fahrerkonten unter verschiedenen Namen oder mit fremden Ausweisen, um Anmeldeboni zu kassieren. Die 1:N-Gesichtserkennung gleicht jedes neu registrierte Selfie mit der vollständigen Fahrerdatenbank ab. Dasselbe Gesicht kann nicht zwei Konten zugeordnet sein, unabhängig vom Namen auf dem Dokument. Geräte-Fingerprinting erkennt doppelte Registrierungen, die dasselbe Mobiltelefon unter verschiedenen Identitäten nutzen.
Registrierung von Fahrern unter 18 Jahren
Ein Minderjähriger reicht den Führerschein eines Elternteils ein, um sich als Fahrer zu registrieren und umgeht so die Altersvoraussetzung der Plattform. Die Altersverifizierung ermittelt das Geburtsdatum aus dem eingereichten Dokument und markiert die Diskrepanz. Anschließend bestätigt die Gesichtserkennung das ungefähre Alter des Antragstellers anhand des Dokuments. Ein Jugendlicher, der den Ausweis eines erwachsenen Elternteils vorlegt, liefert kein übereinstimmendes Gesicht.
Registrierung gestohlener Identitäten
Ein Betrüger registriert ein Fahrerkonto mit gestohlenen personenbezogenen Daten aus einem Datenleck und verwendet dabei den Namen, die Adresse und das Geburtsdatum einer anderen Person. eIDV gleicht die Identität gleichzeitig mit Daten von Behörden, Telekommunikationsunternehmen und Kreditauskunfteien ab. Bei einer gestohlenen Identität stimmen selten alle drei Datenpunkte überein. Die Gesichtserkennung bestätigt, dass das Selfie dem Dokumenteninhaber gehört und nicht dem Betrüger, der dessen Identität missbraucht.
Missbrauch von Empfehlungsboni
Betrüger nutzen Selbstempfehlungen oder Ketten gefälschter Empfehlungen, um in großem Umfang Anreize für die Fahreranmeldung zu kassieren, oft über Dutzende von Geräten hinweg. Device Fingerprinting verknüpft empfohlene Konten über gemeinsame Hardware-Signaturen mit dem Empfehlungsgeber und deckt so Selbstempfehlungsringe auf, selbst wenn unterschiedliche Telefonnummern und E-Mail-Adressen verwendet werden. Die 1:N-Gesichtserkennung bestätigt, dass jeder empfohlene Fahrer eine tatsächlich unterschiedliche Person ist. Erscheint dasselbe Gesicht auf mehreren empfohlenen Konten, wird die Kette unterbrochen.
Geolocation-Spoofing bei der Registrierung
Ein Fahrer in einem Gebiet mit Sicherheitsbeschränkungen oder hohem Risiko gibt eine falsche Adresse an und nutzt ein VPN, um seine IP-Adresse an den angegebenen Standort anzupassen. Device Fingerprinting erkennt VPN-Clients, GPS-Spoofing-Anwendungen und emulierte Standortdaten auf Betriebssystemebene. Der angegebene Standort und die tatsächlichen Signale des Geräts stimmen selten überein. Die Adressverifizierung gleicht die angegebene Adresse mit unabhängigen Datenquellen ab, und eine gefälschte Adresse in einem Gebiet ohne Sicherheitsrisiken hinterlässt keine Spuren.
Identitäts- und Dokumentenprüfung
Gefälschter Führerschein
Ein Betrüger reicht einen im Darknet gefälschten Führerschein ein, der zwar echt aussieht, aber keine echten Sicherheitsmerkmale aufweist. Die Dokumentenprüfung führt eine forensische Manipulationserkennung an jedem von der Regierung ausgestellten Dokument durch und überprüft die Integrität der MRZ-Daten, die Konsistenz der Schriftart und das Vorhandensein eines Hologramms. Eine gekaufte Fälschung fällt sofort durch. Die NFC-Verifizierung liest den kryptografischen Chip in elektronischen Reisepässen und modernen Führerscheinen. Eine gedruckte Fälschung hat keinen auslesbaren Chip.
Dokumentenmanipulation
Ein Fahrer manipuliert einen echten Führerschein, indem er das Foto austauscht, das Ablaufdatum ändert oder die Führerscheinnummer anpasst. Die Dokumentenprüfung führt mikroforensische Prüfungen hinsichtlich Schriftstärke, Drucktiefe, MRZ-Ausrichtung und Feldkohärenz durch. eIDV gleicht die extrahierten Daten mit aktuellen Regierungsdaten ab. Ein nicht übereinstimmendes Datum oder eine nicht übereinstimmende Nummer löst sofort eine Warnung aus.
Deepfake / KI-Gesichtsangriff
Ein Angreifer schleust während der Selfie-Aufnahme ein KI-generiertes Gesichtsvideo oder ein statisches synthetisches Bild ein, um die biometrische Überprüfung zu manipulieren. Die Gesichtserkennung auf iBeta-Level 3 nutzt 3D-Tiefenmessung und Mikrobewegungsanalyse, um jegliche nicht-lebendige Darstellung zu erkennen und zu verwerfen. Die Erkennung von Einschleusungen greift auf Betriebssystemebene ein, bevor die Aufnahme beginnt, und blockiert virtuelle Kameratreiber, die versuchen, vorab aufgezeichnetes Videomaterial in den Verifizierungsablauf einzuspeisen.
Kameraeinschleusungsangriff
Ein Betrüger umgeht die Gerätekamera vollständig mithilfe einer virtuellen Kamerasoftware und speist vorab aufgezeichnetes Videomaterial oder KI-generierte Bilder direkt in den Selfie-Schritt ein. Die Erkennung von Bildmanipulationen identifiziert Treiber virtueller Kameras und Markierungen für Bildmanipulationen auf Betriebssystemebene, bevor die Lebendigkeitsprüfung beginnt. Geräte-Fingerprinting kennzeichnet ein Mobiltelefon, auf dem eine virtuelle Kamerasoftware läuft, als Hochrisikosignal, was die Ablehnung verstärkt.
Betrug mit Arbeitserlaubnisdokumenten
Ein Fahrer ohne gültige Arbeitserlaubnis reicht eine gefälschte biometrische Aufenthaltsgenehmigung, ein gefälschtes Visum oder ein verändertes Einwanderungsdokument ein. Die Dokumentenprüfung gleicht die Echtheit jedes von der Regierung ausgestellten Dokuments ab und deckt Fälschungen auf, die mit bloßem Auge nicht erkennbar sind. eIDV gleicht den ermittelten Aufenthaltsstatus mit Regierungsdaten ab. Ein behauptetes Recht auf Arbeit ohne entsprechende rechtliche Grundlage wird sofort beanstandet.
Identitätsdiebstahl
Darknet-Identitätssets bündeln einen gefälschten Führerschein mit einem passenden synthetischen Selfie, um die Überprüfung von Dokumenten und Selfies gemeinsam zu umgehen. Die NFC-Verifizierung unterbindet den Angriff an der Wurzel: Ein gekauftes gefälschtes Exemplar besitzt keinen kryptografischen Chip, daher liefert die Messung kein Ergebnis. Die Gesichtserkennung weist das im Set enthaltene synthetische Selfie anschließend zurück.
Re-Verifizierungs-Spoofing
Ein Fahrer, der die anfängliche KYC-Prüfung bestanden hat, sendet bei einer regelmäßigen Selfie-Überprüfung ein Foto oder ein vorab aufgezeichnetes Video. Dadurch kann eine nicht verifizierte Person das Konto nutzen. Die Gesichtserkennung auf iBeta-Level 3 erkennt statische Bilder und Videowiedergaben durch zertifizierte Lebenderkennung. Die Erkennung von Bildübertragungen stellt sicher, dass der Stream tatsächlich von der Live-Kamera des Geräts stammt und nicht über eine virtuelle Kamerasoftware eingespielt wird.
Hintergrundscreening
Sanktions- und Watchlist-Umgehung
Eine sanktionierte Person registriert sich unter einem Alias, einer transliterierten Version ihres Namens oder einer geringfügigen Abwandlung der Schreibweise, die dazu dient, die Prüfsysteme für Stichwortübereinstimmungen zu umgehen. AML Screening Es wendet Fuzzy-Matching auf über 4,000 Watchlists und mehr als 215 Sanktionsregime in über 80 Sprachen an. Phonetikvarianten, Transliterationen und gängige Aliasmuster werden automatisch geprüft. Ein Treffer oberhalb des konfigurierten Schwellenwerts führt zu einer Sperrung und Weiterleitung des Falls an das Compliance-Team, bevor das Fahrerkonto aktiviert wird.
Verschleierung der kriminellen Vergangenheit
Bei einem Fahrer mit einer entsprechenden Vorstrafe wird die kriminelle Vergangenheit nur in regionalsprachigen Publikationen erfasst, während sie von englischsprachigen Medienfiltern völlig übersehen wird. AML Screening Die Software analysiert negative Medienberichte aus über 50,000 Quellen in mehr als 80 Sprachen und bietet eine automatisierte Schweregradklassifizierung, die Finanzkriminalität von geringfügigen zivilrechtlichen Angelegenheiten unterscheidet. Die Due-Diligence-Prüfung ergänzt diese durch strukturierte Recherchen zu Personen, die zwar die automatisierten Prüfungen bestehen, aber andere Risikosignale aufweisen. So wird sichergestellt, dass Lücken in der Sprachabdeckung nicht zu Compliance-Lücken führen.
PEP-Onboarding ohne erweiterte Sorgfaltsprüfung
Eine politisch exponierte Person tritt der Plattform bei, ohne dass eine verstärkte Sorgfaltsprüfung ausgelöst wird, entweder weil das Screening-Tool PEP-Klassifizierungen niedrigerer Stufen übersieht oder weil enge Vertraute nicht in den Geltungsbereich fallen. AML Screening Das System klassifiziert politisch exponierte Personen (PEP) in vier Stufen, darunter Familienmitglieder und bekannte enge Vertraute, und löst bei jeder Übereinstimmung automatisch einen erweiterten Due-Diligence-Workflow (EDD) aus. Dieser Workflow leitet den Fall an das Compliance-Team weiter, wobei die PEP-Klassifizierung, die Stufe und die zugehörigen Risikosignale bereits vorausgefüllt sind. So beginnt die Prüfung mit Kontextinformationen und nicht mit einem unstrukturierten Datensatz.
Falsche Darstellung in Hochrisikogebieten
Ein Fahrer, der in einem sanktionierten oder Hochrisikogebiet ansässig ist, gibt eine Adresse in einem Land ohne Sanktionen an und nutzt ein VPN, um seine IP-Adresse mit der falschen Angabe in Einklang zu bringen. Die Adressverifizierung gleicht die angegebene Adresse mit unabhängigen Datenquellen ab. Für eine gefälschte Adresse in einem Land mit geringem Risiko gibt es keine Rechnungen von Versorgungsunternehmen, keine Kreditauskünfte und keine Telekommunikationsregistrierungen, die diese Adresse belegen. Das Geräte-Fingerprinting erkennt aktive VPN-Clients und markiert Abweichungen zwischen IP-Adresse und Standort, die darauf hindeuten, dass sich das Gerät nicht an dem vom Fahrer angegebenen Ort befindet.
Umgehung des Rechts auf Arbeit
Ein Fahrer ohne gültige Arbeitserlaubnis reicht überzeugend aussehende Einwanderungsdokumente ein oder verwendet ein gültiges, aber bereits abgelaufenes Dokument, um die Arbeit aufzunehmen, bevor die Plattform den Fehler bemerkt. eIDV gleicht den Aufenthaltsstatus und die Identitätsdaten mit behördlichen Aufzeichnungen ab, und die Dokumentenprüfung bestätigt die Echtheit und Gültigkeit des Dokuments durch forensische Feldprüfungen. Die Ablaufüberwachung verfolgt das bestätigte Datum der Arbeitserlaubnis und löst automatisch eine erneute Überprüfung aus, bevor die Genehmigung abläuft. Dadurch entfällt die manuelle Kalenderverfolgung.
Verschleierung des UBO-Status des Flottenbetreibers
Ein sanktionierter wirtschaftlich Berechtigter strukturiert eine Flottengesellschaft über Strohmänner und verschlungene Holdinggesellschaften, um bei direkten Namensprüfungen nicht aufzutauchen. Die Due-Diligence-Prüfung verfolgt die gesamte Eigentumskette von der eingetragenen Gesellschaft bis zum letztendlichen wirtschaftlich Berechtigten, identifiziert jede Ebene und gleicht sie mit der übergeordneten Unternehmensstruktur ab. AML Screening Anschließend wird jeder identifizierte wirtschaftlich Berechtigte einzeln mit über 4,000 Watchlists abgeglichen, sodass selbst eine sanktionierte Person, die sich in drei Eigentümerebenen verbirgt, noch erkannt wird, bevor die Flottenbeziehung aktiviert wird.
Verschleierung negativer Medien
Die Betrugs- oder Kriminalitätsgeschichte eines Fahrers wird nur in lokalsprachigen Nachrichtenquellen dokumentiert, die von rein englischsprachigen Keyword-Screening-Tools weder indexiert noch übersetzt werden. AML Screening Die Software analysiert negative Medienberichte aus über 50,000 Quellen in mehr als 80 Sprachen und verwendet eine automatisierte Schweregradbewertung, die die Ergebnisse nach Relevanz und Risiko ordnet, ohne dass eine manuelle Sichtung erforderlich ist. Die Due-Diligence-Funktion bietet eine strukturierte Rechercheebene für Fälle, in denen die automatisierte Prüfung keine eindeutigen Ergebnisse liefert und so sichergestellt wird, dass Lücken in der regionalen Sprachabdeckung keine blinden Flecken verursachen.
Versicherungsbestätigung
Gefälschte Versicherungsbescheinigung
Ein Fahrer reicht eine abgelaufene oder gefälschte Versicherungsbescheinigung ein, um die Plattform-Compliance-Anforderungen zu erfüllen und ohne gültigen Versicherungsschutz zu fahren. Die Dokumentenprüfung gleicht die Bescheinigung mit bekannten Signaturvorlagen von Versicherern ab und prüft Sicherheitsmerkmale, Formatkonsistenz und die Struktur der Versicherungsnummer, die gefälschte Vorlagen nicht präzise nachbilden können. Durch die automatische Erfassung des Ablaufdatums beim Onboarding erhält die Plattform eine Benachrichtigung, sobald sich das bestätigte Ablaufdatum der Bescheinigung nähert – ohne dass ein Mitarbeiter des Compliance-Teams dies manuell überwachen muss.
Gefälschte Fahrzeugzulassung
Ein Fahrer reicht die Zulassungsbescheinigung eines anderen Fahrzeugs oder eine gefälschte ein, um ein nicht zugelassenes oder nicht den Vorschriften entsprechendes Fahrzeug auf der Plattform zu registrieren. Die Dokumentenprüfung führt forensische Feldprüfungen der Zulassung durch und überprüft Schriftartkonsistenz, Stempelechtheit und Kennzeichenformatierung. Dadurch werden sowohl hochwertige Fälschungen als auch offensichtliche Manipulationen aufgedeckt. eIDV gleicht die extrahierten Fahrzeugdaten mit Zulassungsdatenbanken ab, sofern eine Integration möglich ist, und bestätigt, dass das Kennzeichen auf den einreichenden Fahrer registriert und aktuell gültig ist.
Manipulation von Fahrzeugpapieren
Ein Fahrer nimmt ein Original-Zulassungs- oder Versicherungsdokument und ändert bestimmte Felder, beispielsweise das Kennzeichen, verlängert das Ablaufdatum oder ersetzt den Versicherungsnehmer, um ein Fahrzeug, das nicht unter die Versicherungsbestimmungen fällt, vorzutäuschen. Die Dokumentenprüfung führt gleichzeitig Konsistenzprüfungen auf Feldebene im gesamten Dokument durch: Änderungen an einem einzelnen Feld beeinträchtigen Schriftstärke, Drucktiefe und Ausrichtung, die in Originaldokumenten durchgehend erhalten bleiben. MRZ-Integritätsprüfungen an Dokumenten mit maschinenlesbaren Bereichen decken Änderungen auf, die bei einer rein visuellen Prüfung üblicherweise übersehen werden.
Umgehung des Versicherungsablaufs
Die Versicherung eines Fahrers erlischt nach der Registrierung, doch da keine kontinuierliche Überwachung stattfindet, fährt er weiter, und die Plattform entdeckt die Lücke erst bei einem Vorfall. Die Dokumentenprüfung erfasst das bestätigte Ablaufdatum bei der Registrierung und speichert es im Fahrerprofil. Konfigurierbare Alarmschwellenwerte lösen vor Ablauf des Datums eine automatische Benachrichtigung und eine erneute Überprüfungsanfrage an den Fahrer aus, sodass die Plattform präventiv und nicht erst nach dem Vorfall handelt.
Untervermietung an unversicherte Fahrer
Ein verifizierter und versicherter Fahrer vermietet sein Fahrzeug und seinen aktiven Plattform-Account an einen nicht verifizierten Dritten, der dann Fahrten unter der Identität und dem Versicherungsschutz des verifizierten Fahrers durchführt. Die biometrische Gesichtserkennung erfordert zu Schichtbeginn ein Live-Selfie, das mit den hinterlegten KYC-Biometriedaten abgeglichen wird. Die Person, die den Account aktiviert, muss die verifizierte Person sein, nicht jemand, der sich die Zugangsdaten ausgeliehen hat. Die Gesichtserkennung auf iBeta-Level 3 stellt sicher, dass Fotos oder Videoaufzeichnungen des Fahrers die Überprüfung zu Schichtbeginn nicht im Namen des Untermieters ersetzen können.
Phantomfahrzeugbetrug
Ein Fahrer registriert ein Fahrzeug auf der Plattform, das nicht existiert, bereits abgemeldet ist oder einer anderen Person gehört. Dadurch werden die Flottenzahlen künstlich erhöht oder Verdienstansprüche für Fahrten geltend gemacht, die nicht stattgefunden haben können. Die Dokumentenprüfung gleicht die Fahrzeugdokumentendaten auf interne Konsistenz ab, und die elektronische Fahrzeugidentifizierung (eIDV) überprüft die extrahierten Registrierungsdaten anhand verfügbarer Registrierungsdatensätze, um sicherzustellen, dass das Fahrzeug aktiv und korrekt zugeordnet ist. Anomalien in den Fahrtdaten, wie z. B. Verdienstansprüche für ein Fahrzeug mit demselben Geräte-Fingerabdruck wie ein anderes registriertes Fahrzeug, werden über das Betrugsportal zur Überprüfung durch die Abteilung Vertrauen und Sicherheit aufgedeckt.
Schichtstartauthentifizierung
Fahrerkonto-Sharing
Ein verifizierter Fahrer übergibt sein Smartphone mit der aktiven App an einen Freund oder ein Familienmitglied, dessen Identität nicht verifiziert oder überprüft wurde, damit dieser Fahrten unter seiner Identität durchführen kann. Die biometrische Gesichtserkennung erfordert zu Beginn jeder Schicht ein Live-Selfie, das mit den hinterlegten KYC-Biometriedaten abgeglichen wird. Die Person, die das Konto aktiviert, muss diejenige sein, die die Verifizierung erfolgreich abgeschlossen hat – nicht jemand, dem das Gerät übergeben wurde. Die Gesichtserkennung auf iBeta-Level 3 stellt sicher, dass die Überprüfung nicht durch ein Foto des echten Fahrers, das von der Person, die die Schicht übernimmt, in die Kamera gehalten wird, manipuliert werden kann.
Umgehung von Hintergrundprüfungen durch Strohmann-Tätigkeit
Eine Person, die bei einer Überprüfung ihrer Strafregister oder ihres Führerscheins durchfallen würde, nutzt einen verifizierten Fahrer als Strohmann. Der verifizierte Fahrer authentifiziert sich zu Schichtbeginn und übergibt anschließend das Fahrzeug. Die biometrische Gesichtserkennung verknüpft die Kontoaktivierung mit der biometrisch verifizierten Person: Die Schicht kann nur beginnen, wenn die Person, deren Gesicht mit den KYC-Daten übereinstimmt, anwesend ist. Die Geräte-Fingerprinting-Funktion überprüft, ob das Gerät, mit dem die Schicht aktiviert wird, mit der bekannten Gerätehistorie des verifizierten Fahrers übereinstimmt. Ein neues oder unbekanntes Mobiltelefon zu Schichtbeginn löst zusätzliche Prüfungen aus.
Re-Verifizierungs-Spoofing
Bei einer planmäßigen Nachkontrolle hält ein Fahrer ein ausgedrucktes Foto hoch oder spielt ein Video seines Gesichts ab, damit eine nicht verifizierte Person den biometrischen Schritt auch ohne Anwesenheit durchführen kann. Die Gesichtserkennung auf iBeta-Level 3 wurde fehlerfrei gegen physische Artefakte wie ausgedruckte Fotos, Bildschirmaufnahmen und 3D-Masken auf handelsüblichen iOS- und Android-Geräten zertifiziert. Die Einspeisungserkennung stellt sicher, dass das Videosignal von der Live-Kamera stammt und nicht von einer Software, die ein zuvor aufgenommenes Bild in den biometrischen Erfassungsstrom einspeist.
Untervermietung verifizierter Konten
Ein verifizierter Fahrer verkauft oder vermietet seine Zugangsdaten auf Graumarktplattformen, mitunter für 300 bis 500 Pfund pro Monat. Dadurch können nicht verifizierte Personen unter einem sauberen Fahrerprofil gewerbliche Fahrten durchführen. Der biometrische Gesichtsabgleich zu Schichtbeginn macht die Zugangsdaten allein wertlos: Das Konto kann nur aktiviert werden, wenn das Gesicht des verifizierten Fahrers in Echtzeit mit dessen registrierten biometrischen Daten übereinstimmt. Geräte-Fingerprinting kennzeichnet das Konto, wenn sich das Gerät zu Schichtbeginn wesentlich vom bekannten Mobiltelefon des verifizierten Fahrers unterscheidet. So werden Versuche der Kontoübergabe zur Überprüfung durch die Sicherheitsabteilung aufgedeckt.
Diebstahl von Ausweispapieren zu Schichtbeginn
Ein Angreifer erlangt die Anmeldedaten eines Fahrers durch Phishing oder einen Datendiebstahl und versucht, das Konto ohne dessen Wissen für eine Schicht zu aktivieren. Dank biometrischer Gesichtserkennung sind gestohlene Anmeldedaten wirkungslos: Die Aktivierung einer Schicht erfordert einen biometrischen Abgleich in Echtzeit, und der Angreifer verfügt nicht über das verifizierte Gesicht des Fahrers. Ein neues Gerät, das die Schichtstartprüfung auslöst, aktiviert die Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) und zusätzliche Geräte-Fingerprinting-Signale. Dadurch entsteht eine mehrstufige Barriere, die durch den Diebstahl von Anmeldedaten allein nicht überwunden werden kann.
Aktivierung des Geisterfahrers
Ein gesperrter oder deaktivierter Fahrer versucht, sein Konto mithilfe gespeicherter Zugangsdaten oder eines geklonten Geräts zu reaktivieren, um trotz Sperre auf die Plattform zurückzukehren. Die Geräte-Fingerprinting-Methode gleicht das aktivierende Gerät mit dem Deaktivierungsdatensatz ab. Hardware, die mit einem gesperrten Fahrerprofil verknüpft ist, wird bereits vor der biometrischen Überprüfung beim Schichtstart markiert. Der biometrische Gesichtsabgleich bestätigt anschließend die Übereinstimmung mit dem gesamten Kontoverlauf einschließlich des Deaktivierungsdatensatzes und verhindert so, dass ein gesperrter Fahrer unter seiner ursprünglichen Identität zurückkehrt.
Sitzungsübergabe mitten in der Schicht
Ein verifizierter Fahrer übergibt sein authentifiziertes Smartphone mitten in seiner Schicht an eine andere Person, nachdem die Schichtstartprüfung bereits abgeschlossen ist. Dadurch kann eine nicht verifizierte Person die verbleibenden Fahrten übernehmen. Die Verhaltensbiometrie überwacht kontinuierlich die Interaktionsmuster während der gesamten Schicht. Tippgeschwindigkeit, Berührungsdruck, Wischgesten und die Handhabung des Geräts verändern sich messbar, sobald eine andere Person das Smartphone in die Hand nimmt. Eine erkannte Änderung während der Sitzung löst eine erneute Authentifizierung aus, bei der der aktuelle Geräteinhaber eine erneute biometrische Prüfung bestehen muss, bevor die Sitzung fortgesetzt werden kann.
Sicherheit während der Fahrt
Fahrerübergabe während der Fahrt
Ein Fahrer, der die Schichtstart-Authentifizierung erfolgreich bestanden hat, übergibt sein Smartphone während der Fahrt an eine andere Person. Dadurch befindet sich ein Beifahrer in einem Fahrzeug mit einer nicht verifizierten Person, die ein sauberes Profil verwendet. Die Verhaltensbiometrie überwacht kontinuierlich die Interaktionsmuster während der gesamten Sitzung: Berührungsdruck, Wischverhalten, Griffwinkel und Tippgeschwindigkeit verändern sich messbar, sobald eine andere Person das Gerät benutzt. Überschreitet die Abweichung vom Muster einen festgelegten Schwellenwert, wird eine erneute Authentifizierung des Geräts angefordert. Der neue Nutzer kann die biometrische Überprüfung mit einem anderen registrierten Gesicht nicht bestehen.
Phantomreisebetrug
Abgesprochene Fahrer- und Fahrgastkonten erstellen Scheinfahrten, die nie stattgefunden haben, um die Fahrereinnahmen zu erhöhen oder das Guthaben der Fahrgäste zu reduzieren. Fraud Hub korreliert Gerätesignale beider Konten: Abgesprochene Paare nutzen typischerweise dieselbe Geräteinfrastruktur, registrieren sich vom selben Standort oder weisen verdächtig synchronisierte Fahrtenabschlussmuster auf. Verhaltensbiometrie ergänzt die Analyse um ein zweites Signal. Echte Fahrten erzeugen natürliche Interaktionsmuster bei Navigation und Fahrtenmanagement; Scheinfahrten zwischen koordinierten Konten hingegen führen zu mechanischer oder fehlender Interaktion.
GPS-Spoofing
Ein Fahrer übermittelt während einer Fahrt gefälschte GPS-Koordinaten, um eine längere Route vorzutäuschen und so den Fahrpreis zu erhöhen oder sich in eine Zone mit erhöhtem Fahrpreis einzutragen, in der er sich nicht befindet. Device Fingerprinting überprüft die Konsistenz der Sensordaten des Geräts: GPS-Spoofing-Anwendungen erzeugen Diskrepanzen zwischen Standortdaten, Beschleunigungsmesserwerten, Gyroskopdaten und Netzwerkortung, die bei einem echten, fahrenden Fahrzeug nicht auftreten. Anomale GPS-Muster, wie z. B. das plötzliche Wechseln der Koordinaten, perfekt gerade Routen oder statische Sensordaten während der angeblichen Fahrt, werden im Fraud Hub zur Überprüfung markiert.
Passagieridentitätsfälschung
Eine andere Person nutzt das Konto eines berechtigten Fahrgasts, um eine Fahrt zu buchen und anzutreten – entweder mit Wissen des Kontoinhabers oder nach einer Kontoübernahme. Dadurch entsteht eine Diskrepanz zwischen der gebuchten Identität und dem tatsächlichen Fahrgast. Für risikoreiche oder besonders wertvolle Fahrten kann die biometrische Gesichtserkennung als zusätzliche Sicherheitsmaßnahme konfiguriert werden. In diesem Fall muss der Kontoinhaber sein Gesicht live bestätigen, bevor die Buchung abgeschlossen ist. Die Verhaltensbiometrie erkennt Kontoübergaben seitens des Fahrgasts. Eine Person, die das Konto nicht erstellt hat und dessen Interaktionshistorie nicht kennt, verhält sich anders als der registrierte Inhaber.
Preismanipulation
Koordinierte Gruppen von Fahrerkonten konzentrieren sich in einem Gebiet und nutzen mitunter GPS-Spoofing, um dort vorzutäuschen, ohne physisch anwesend zu sein. So erzeugen sie künstliche Knappheit und treiben die Preise in die Höhe. Fraud Hub deckt Signale für die kontoübergreifende Koordination auf: Konten mit übereinstimmenden Geräte-Fingerabdrücken, Registrierungen von derselben Adresse oder korrelierte GPS-Cluster werden gruppiert und als koordiniertes Netzwerk gekennzeichnet. Die 1:N-Gesichtserkennung bestätigt, ob mehrere Konten im Cluster dieselbe Identität besitzen. Eine einzelne Person, die ein solches Netzwerk mit mehreren Fahrerprofilen betreibt, wird identifiziert und gestoppt.
Social Engineering innerhalb der App
Betrüger nutzen den Reisekontext, den Namen des Fahrgasts, das Reiseziel oder in der App sichtbare Zahlungsdetails, um persönliche Informationen oder Zahlungen außerhalb der Plattform zu erzwingen. Fraud Hub überwacht Interaktionsanomalien während aktiver Fahrten, darunter ungewöhnliche Nachrichtenmuster in der App und Abweichungen von der Route, die mit bekannten Social-Engineering-Mustern korrelieren. Verhaltensbiometrie liefert ein Hintergrundsignal: Interagiert ein Fahrer mit der App auf eine Weise, die von seinem normalen Fahrtenmanagementverhalten abweicht – beispielsweise durch längere Stopps, ungewöhnliche Eingabemuster oder Fahrten abseits der Route –, trägt dies zu einer Echtzeit-Risikobewertung bei.
Fahrerregistrierung und Zahlungen
Erstellung eines Rider Bot-Kontos
Automatisierte Skripte registrieren massenhaft Fahrerkonten, um Werbeguthaben und Ersteinzahlungsrabatte zu kassieren. Dabei werden oft Tausende von Telefonnummern und E-Mail-Adressen aus privaten Proxy-Pools verwendet. Geräte-Fingerprinting identifiziert Emulator-Signaturen, Headless-Browser-Muster und Proxy-Rotationen bereits beim ersten Kontakt, noch bevor die Registrierung den Verifizierungsschritt erreicht. Verhaltensbiometrie bestätigt das Fehlen natürlicher menschlicher Interaktion: Die skriptbasierten Anmeldeprozesse laufen mit einer mechanischen Konsistenz ab, die echte Nutzer niemals zeigen.
Diebstahl einer Karte / CNP-Betrug
Ein Angreifer verknüpft eine gestohlene Zahlungskarte mit einem neuen oder bestehenden Fahrerkonto, um betrügerische Fahrten zu finanzieren, bevor die Karte gemeldet und eine Rückbuchung veranlasst wird. Device Fingerprinting bewertet das Gerät, mit dem die Karte hinzugefügt wird, anhand bekannter, betrugsrelevanter Hardware-Signaturen. Fügt ein Mobiltelefon mit einer bestehenden Betrugshistorie eine Karte mit hohem Wert hinzu, wird sofort als Risiko erkannt. Fraud Hub überwacht die Geschwindigkeit und das Muster der Kartenhinzufügungen über alle Konten desselben Geräteclusters hinweg und deckt so Kartentestringe auf, die mehrere Karten in schneller Folge hinzufügen.
Promo Multi-Accounting
Eine einzelne Person kann mehrere Fahrgastkonten registrieren, um die Rabattguthaben und Aktionsgutscheine pro Nutzer zu vervielfachen. Dabei werden Namensvariationen und unterschiedliche E-Mail-Adressen verwendet, um offensichtliche Duplikate zu vermeiden. Die 1:N-Gesichtserkennung gleicht jedes neue Selfie eines Fahrgasts, für das die biometrische Verifizierung konfiguriert ist, mit der gesamten registrierten Fahrgastdatenbank ab. So wird sichergestellt, dass dasselbe Gesicht unabhängig vom verwendeten Namen nicht zwei Konten zugeordnet werden kann. Die Geräte-Fingerprinting-Funktion erkennt Konten ohne biometrische Verifizierung und verknüpft Registrierungen, die ein Gerät gemeinsam nutzen, mit einem einzigen Nutzer.
Rückbuchungsbetrug
Ein Nutzer absolviert über mehrere Wochen hinweg reguläre Fahrten und beanstandet anschließend alle Zahlungen gleichzeitig. Er behauptet, seine Karte sei ohne seine Autorisierung verwendet worden, um die Fahrpreise für tatsächlich unternommene Fahrten zurückzuerhalten. Fraud Hub bewertet Konten anhand ihres Beschwerdeverhaltens und kennzeichnet Nutzer, deren Rückbuchungsrate und -zeitpunkt von der Normalverteilung für ihr Kontoalter und ihr Fahrtenvolumen abweichen. Die Verhaltensbiometrie liefert konsistente Nutzungsdaten der App, die bestätigen, dass der Kontoinhaber das Konto während des gesamten strittigen Zeitraums aktiv genutzt hat. Dies liefert Beweise, die der Betrugsvorwurf widerlegen.
Anmeldung für minderjährige Fahrer
Ein Minderjähriger registriert sich als Fahrer mit dem Ausweisdokument eines Elternteils oder einem geliehenen Konto und umgeht so die Altersbeschränkungen der Plattform. Die Altersverifizierung ermittelt das Geburtsdatum aus dem eingereichten Dokument und kennzeichnet jede Registrierung, bei der das Alter im Dokument nicht der Mindestvoraussetzung entspricht. Die Gesichtserkennung bestätigt das ungefähre Alter des Antragstellers anhand des Dokuments. Wenn ein Jugendlicher den Ausweis eines erwachsenen Familienmitglieds vorlegt, stimmt das Gesicht nicht überein, was eine manuelle Überprüfung auslöst.
SIM-Kartentausch zur Übernahme des Fahrerkontos
Ein Angreifer verleitet den Mobilfunkanbieter durch Social Engineering dazu, die Telefonnummer des Kontoinhabers auf eine von ihm kontrollierte SIM-Karte zu portieren. Dabei fängt er SMS-basierte Verifizierungscodes ab, um das Fahrerkonto zu übernehmen. Die über eine Authentifizierungs-App konfigurierte Zwei-Faktor-Authentifizierung (2FA) eliminiert die Abhängigkeit von der Telefonnummer vollständig. TOTP-Codes werden direkt auf dem Gerät generiert und können nicht durch einen SIM-Karten-Tausch abgefangen werden. Die biometrische Gesichtserkennung ergänzt die Kontowiederherstellung um eine biometrische Ebene, sodass eine gestohlene Telefonnummer allein nicht ausreicht, um den Zugriff wiederherzustellen. Der Angreifer muss zusätzlich das Gesicht des verifizierten Kontoinhabers in Echtzeit vorweisen.
Geolocation-Spoofing bei der Fahrerregistrierung
Ein Fahrer in einem eingeschränkten Markt oder einem Gebiet mit höheren Preisen gibt eine falsche Adresse an und nutzt ein VPN, um von Sonderpreisen zu profitieren oder Zugang zu einem Markt zu erhalten, in dem er nicht zugelassen ist. Device Fingerprinting erkennt aktive VPN-Clients und GPS-Spoofing-Anwendungen auf Betriebssystemebene und markiert die Diskrepanz zwischen dem angegebenen Standort und den tatsächlichen Netzwerksignalen des Geräts. Die Adressverifizierung gleicht die angegebene Adresse mit unabhängigen Datenquellen ab. Eine gefälschte Adresse in einem Niedrigpreismarkt hinterlässt keine Spuren bei Versorgungsunternehmen, Kreditinstituten oder Telekommunikationsanbietern.
Einnahmen und Auszahlungen
Übernahme des Auszahlungskontos
Ein Angreifer, der sich durch Phishing oder ein durchgesickertes Passwort teilweisen Zugriff auf ein Konto verschafft hat, versucht, die angesammelten Einnahmen des Fahrers auf ein von ihm kontrolliertes Bankkonto umzuleiten. Die biometrische Gesichtserkennung erfordert einen aktuellen biometrischen Abgleich mit dem hinterlegten KYC-Datensatz, bevor eine Änderung des Auszahlungsziels verarbeitet wird. Ein Passwort allein reicht nicht aus, um Einnahmen umzuleiten. Eine Änderung des Auszahlungsziels von einem unbekannten Gerät löst zusätzliche Risikosignale für Geräte-Fingerprinting aus und stellt somit eine zweite Hürde dar, die durch den Diebstahl von Zugangsdaten allein nicht überwunden werden kann.
Auszahlungen von Geldwäschern
Ein Fahrerkonto wird wissentlich oder nach Anwerbung über ein gefälschtes Stellenangebot genutzt, um illegale Gelder, die als Plattformeinnahmen deklariert werden, zu empfangen und an Dritte weiterzuleiten. Die Transaktionsüberwachung erkennt Muster von Drittfinanzierungen und schnelle Abflüsse, die nicht dem üblichen Einnahmenprofil des Kontos entsprechen. AML Screening Die Überprüfung läuft kontinuierlich mit dem Identitätsdatensatz des Fahrers ab. Sollte der Kontoinhaber nach der Registrierung auf einer Beobachtungsliste oder in negativen Medienberichten auftauchen, wird der Auszahlungsprozess vor der Geldüberweisung gestoppt.
Strukturierung der Auszahlungen
Ein Fahrer oder Krimineller, der ein Fahrerkonto nutzt, teilt seine Auszahlungen in regelmäßigen Abständen unter den Meldeschwellenwerten für Geldwäschebekämpfung auf. Dieses Muster dient dazu, große Summen zu transferieren, ohne automatische Warnmeldungen auszulösen. Die Transaktionsüberwachung analysiert Auszahlungsmuster über gleitende Zeiträume anstatt einzelner Transaktionen: Regelmäßig unter dem Schwellenwert liegende Beträge vom selben Konto liefern ein Signal für eine bestimmte Struktur, das bei der Überwachung einzelner Transaktionen nicht erkannt wird. AML Screening Es werden Konten, die ein Strukturierungsverhalten aufweisen, mit Beobachtungslisten abgeglichen, um sicherzustellen, dass das Muster mit dem zugrunde liegenden Identitätsrisiko, das es möglicherweise darstellt, in Verbindung steht.
Inflation bei gefälschten Reiseeinnahmen
Abgesprochene Fahrer-Fahrer-Paare erstellen künstliche Fahrten, die nie stattgefunden haben, um die Fahrereinnahmen zu erhöhen oder das Guthaben der Fahrgäste zu reduzieren. Fraud Hub korreliert Gerätesignale beider Konten und kennzeichnet Paare, die sich Hardware teilen, sich vom selben Standort aus registrieren oder Fahrten ohne relevante GPS-Positionsbestimmung durchführen. Die Transaktionsüberwachung prüft zusätzlich das Verhältnis von Einnahmen zu Fahrtstrecke: Fahrer, die hohe Einnahmen bei unrealistischen Fahrtdauern oder -strecken erzielen, werden zur Überprüfung durch die Sicherheitsabteilung markiert.
Betrügerische Hinzufügung des Auszahlungsziels
Ein Angreifer mit temporärem Zugriff, beispielsweise über ein Session-Token oder ein kurzzeitig entsperrtes Gerät, fügt sein eigenes Bankkonto als sekundäres Auszahlungsziel hinzu, bevor der Kontoinhaber dies bemerkt. Biometrische Gesichtserkennung erfordert für jedes neue Auszahlungsziel eine zusätzliche biometrische Authentifizierung. Sitzungszugriff oder ein entsperrtes Telefon reichen daher nicht aus, um Einnahmen umzuleiten. Geräte-Fingerprinting kennzeichnet das Hinzufügen von Auszahlungszielen von unbekannten Geräten als risikoreiche Ereignisse. So wird sichergestellt, dass das Risikosignal auch dann erfasst wird, wenn die biometrische Authentifizierung nur als sekundäre und nicht als primäre Kontrollmaßnahme konfiguriert ist.
Geldwäsche über Fahrereinnahmen
Illegale Gelder werden durch fingierte Fahrten oder überhöhte Verdienstnachweise eingeschleust und als Fahrerauszahlungen abgebucht, wobei die Auszahlungsinfrastruktur der Plattform als Verschleierungsmechanismus dient. Die Transaktionsüberwachung analysiert das Verhältnis von Verdiensten zu Fahrten, die Auszahlungsgeschwindigkeit und die Konzentration der Einkommensquellen und kennzeichnet Konten, deren Verdienstmuster nicht durch tatsächliche Fahrtenaktivitäten erklärt werden kann. AML Screening gewährleistet, dass die Identität des Fahrers kontinuierlich mit Sanktionslisten und negativen Medienberichten abgeglichen wird, sodass ein Fahrer, der nach einer einwandfreien Einstellung zum Geldwäscheopfer wird, bei einer Änderung seines Risikoprofils erkannt wird.
Kontoführung
Passwort zurücksetzen Kontoübernahme
Ein Angreifer, der die E-Mail-Adresse oder Telefonnummer eines Fahrers kompromittiert hat, nutzt den Zurücksetzungsprozess, um das Konto zu übernehmen. Er verlässt sich dabei darauf, dass die Plattform eine Passwortzurücksetzung als ausreichenden Identitätsnachweis ansieht. Die biometrische Gesichtserkennung erfordert im Rahmen des Zurücksetzungsprozesses ein Live-Selfie, das mit dem hinterlegten KYC-Datensatz abgeglichen wird. Die Kompromittierung von E-Mail-Adresse und Telefonnummer allein reicht nicht aus, um das Konto zu entsperren. Die über eine Authentifizierungs-App konfigurierte Zwei-Faktor-Authentifizierung (2FA) fügt einen gerätegebundenen zweiten Faktor hinzu, der nicht durch SIM-Karten-Tausch oder E-Mail-Zugriff abgefangen werden kann.
Änderung der Identitätsdetails zur Umgehung der Sicherheitsüberprüfung
Ein Fahrer, der eine AML-Warnung erhalten hat, versucht, seinen registrierten Namen, sein Geburtsdatum oder seine Adresse zu ändern, um ein saubereres Profil zu erstellen und den Folgen des ursprünglichen Überprüfungsergebnisses zu entgehen. AML Screening Die Überprüfung wird automatisch ausgelöst, sobald ein zentrales Identitätsfeld geändert wird. Das aktualisierte Profil wird sofort erneut geprüft, anstatt auf den nächsten geplanten Überprüfungszyklus zu warten. Die Dokumentenprüfung erfordert die erneute Einreichung und Authentifizierung von Ausweisdokumenten bei jeder Namens- oder Geburtsdatumsänderung. Dadurch sind einseitige Änderungen an zentralen Feldern ohne vollständige Neuprüfung nicht möglich.
Umgehung des Lizenzablaufs
Führerscheine, Arbeitserlaubnisse oder Berufsqualifikationen von Fahrern verfallen nach der Registrierung. Ohne aktive Überwachung kann die Plattform den Ablauf jedoch erst im Falle eines Vorfalls erkennen. Die Dokumentenprüfung extrahiert die bestätigten Ablaufdaten aller verifizierten Dokumente bei der Registrierung und speichert sie im Fahrerprofil. Konfigurierbare Alarmschwellenwerte lösen vor Ablauf der Gültigkeitsdauer eine automatische Benachrichtigung des Compliance-Teams und eine erneute Verifizierungsanfrage an den Fahrer aus. So greift die Plattform präventiv ein und nicht erst, wenn Haftungsansprüche entstehen.
Betrügerische Hinzufügung eines Bankkontos
Ein Angreifer, der sich vorübergehend Zugriff auf die Sitzung eines Fahrers verschafft hat, fügt sein eigenes Bankkonto als Auszahlungsziel hinzu, um zukünftige Einnahmen ohne dessen Wissen abzugreifen. Die biometrische Gesichtserkennung erfordert eine zusätzliche biometrische Authentifizierung für jedes neue Auszahlungsziel. Hierfür ist ein direkter Abgleich des Gesichts mit den hinterlegten KYC-Daten erforderlich, nicht nur eine gültige Sitzung. Geräte-Fingerprinting kennzeichnet Hinzufügungen von unbekannten Geräten als risikoreiche Ereignisse und sendet so ein zusätzliches Signal an das Compliance-Team, selbst wenn die biometrische Prüfung erfolgreich war.
Supportkanal Social Engineering
Ein Angreifer kontaktiert den Kundendienst und gibt sich als Kontoinhaber aus. Mithilfe personenbezogener Daten, die er durch einen Datendiebstahl oder über soziale Medien erlangt hat, versucht er, Kontodaten zu ändern, Limits zu erhöhen oder einen Verifizierungsschritt zu umgehen. Für jede Kontoänderung, die über den Kundendienst veranlasst wird, ist ein biometrischer Gesichtsabgleich erforderlich: Kein noch so umfangreiches Wissen über personenbezogene Daten kann das Gesicht des registrierten Fahrers zum Zeitpunkt der Änderung ersetzen. Fast ID ermöglicht es, während einer Support-Anfrage einen Link zur schnellen biometrischen Re-Verifizierung an das Gerät des Kontoinhabers zu senden. So wird die Identität innerhalb von Sekunden bestätigt, ohne dass ein vollständiger erneuter KYC-Prozess erforderlich ist.
Kontinuierliche Sitzungsübernahme
Ein Angreifer nutzt ein gestohlenes Sitzungstoken, um auf ein authentifiziertes Fahrerkonto zuzugreifen und Änderungen vorzunehmen, beispielsweise Auszahlungsziele hinzuzufügen, Kontaktdaten zu ändern oder Daten zu extrahieren, ohne eine erneute Anmeldung auszulösen. Verhaltensbiometrie überwacht kontinuierlich Interaktionsmuster: Eine andere Person, die eine authentifizierte Sitzung nutzt, verursacht messbare Abweichungen in Tippgeschwindigkeit, Berührungsmustern und Navigationsverhalten. Überschreitet die Abweichung einen konfigurierten Empfindlichkeitsschwellenwert, liefert das Geräte-Fingerprinting ein bestätigendes Signal, und die Sitzung wird mit einer erneuten Authentifizierungsanfrage überprüft.
Umgehung von behördlichen Prüfungen
Ein Fahrer reduziert oder unterbricht verdächtige Aktivitäten im Vorfeld einer geplanten Überprüfung durch den DBS (Disclosure and Barring Service) oder einer Hintergrundprüfung, nimmt das Verhalten aber wieder auf, sobald die geplante Überprüfung abgeschlossen ist. AML Screening Das System arbeitet ereignisgesteuert und nicht kalenderbasiert. Negative Medienberichte, Änderungen auf der Watchlist und Transaktionsanomalien lösen in Echtzeit Warnmeldungen aus, unabhängig davon, an welcher Stelle des geplanten Überprüfungszeitraums sich das Konto befindet. Die Dokumentenprüfung sorgt dafür, dass Warnmeldungen zum Ablauf von Lizenzen und Genehmigungen zum tatsächlichen Ablaufdatum des Dokuments erfolgen und nicht gemäß dem Überprüfungsplan des Compliance-Teams. Dadurch wird die Möglichkeit der Kalendermanipulation vollständig ausgeschlossen.
Aussetzung und Deaktivierung
Neuantrag unter neuer Identität
Ein deaktivierter oder gesperrter Fahrer meldet sich erneut auf der Plattform an und verwendet dabei andere Ausweisdokumente oder die Identität eines engen Bekannten. Er beabsichtigt, mit einem sauberen Profil zurückzukehren, während seine Sperre weiterhin besteht. Die Gesichtserkennung von 1:N gleicht das Selfie jedes neuen Antragstellers mit der vollständigen Datenbank der biometrischen Daten registrierter Fahrer ab, einschließlich aller deaktivierten und abgelehnten Konten. Dasselbe Gesicht kann die biometrische Prüfung unter einem neuen Namen oder mit neuen Dokumenten nicht bestehen. Der Deaktivierungsdatensatz wird abgeglichen und der neue Antrag markiert, bevor er die Dokumentenprüfung erreicht.
Guthabenentnahme vor der Deaktivierung
Ein Fahrer, der eine Compliance-Maßnahme erwartet oder eine Warnmeldung erhalten hat, veranlasst unmittelbar vor der Kontoschließung eine vollständige Auszahlung seiner Einnahmen, um alle Gelder vor einer möglichen Sperrung abzuheben. Die Transaktionsüberwachung kennzeichnet Auszahlungen des gesamten Guthabens, die innerhalb eines konfigurierbaren Zeitraums auf eine Compliance-Mitteilung folgen, und ermöglicht so eine automatische Sperrung, bevor die Gelder freigegeben werden. Für Auszahlungen oberhalb des Schwellenwerts ist ein biometrischer Gesichtsabgleich erforderlich. Dadurch wird ein biometrischer Datensatz des Auszahlungsversuchs erstellt, der Teil der Compliance-Beweiskette wird.
Schließung des Kontos vor der SAR-Meldung
Ein Fahrer beantragt die Schließung seines Kontos und beruft sich gleichzeitig auf sein Recht auf Datenlöschung gemäß DSGVO, um die Transaktionshistorie und die Identitätsdaten zu vernichten, die andernfalls eine Meldung über verdächtige Aktivitäten ermöglichen würden. Gesetzliche Aufbewahrungspflichten haben jedoch Vorrang vor Löschungsanträgen: Transaktionsüberwachung und AML Screening Beide speichern ihre Aufzeichnungen für den gesetzlich vorgeschriebenen Zeitraum, unabhängig vom Schließungsantrag. Vor der Deaktivierung des Kontos wird im Rahmen des Schließungsprozesses eine abschließende Prüfung der Berechtigung zur Einreichung eines Verdachtsmeldungsberichts (SAR) durchgeführt. Dadurch wird sichergestellt, dass ein durch einen Compliance-Vorfall ausgelöster Schließungsantrag die Einreichung eines erforderlichen Berichts nicht verhindert.
Reaktivierung eines Geisterkontos
Ein gesperrter Fahrer versucht nach einer Inaktivitätsphase, sein Konto mit gespeicherten Anmeldedaten oder einem Gerät, das nicht von der ursprünglichen Deaktivierung betroffen war, zu reaktivieren. Die Geräte-Fingerprinting-Methode gleicht das aktivierende Gerät mit dem Deaktivierungsdatensatz ab und kennzeichnet Hardware, die zuvor mit dem gesperrten Profil verknüpft war, noch bevor die biometrische Überprüfung durchgeführt wird. Der biometrische Gesichtsabgleich erfordert anschließend einen Abgleich des Gesichts mit der gesamten Kontohistorie, einschließlich des Deaktivierungsdatensatzes. Ein gesperrter Fahrer kann sich unabhängig vom verwendeten Gerät nicht unter seiner ursprünglichen Identität wieder anmelden.
Biometrische Identitätsänderung bei erneuter Antragstellung
Ein deaktivierter Fahrer reicht bei einer erneuten Antragstellung neue Ausweisdokumente ein und behauptet, sein ursprünglicher Ausweis sei verloren gegangen oder gestohlen worden. Er hofft, mit anderen Dokumenten die Überprüfung als neuer Antragsteller zu bestehen. Die Gesichtserkennung auf iBeta-Level 3 gleicht das aktuelle Selfie mit dem ursprünglich registrierten biometrischen Datensatz ab: Das Gesicht ist die Konstante, nicht das Dokument. Unabhängig von den vorgelegten neuen Dokumenten führt die Übereinstimmung der biometrischen Daten mit dem deaktivierten Identitätsprofil zur Kennzeichnung. Ein reiner Dokumentenaustausch kann eine biometrisch verankerte Deaktivierung nicht aufheben.
Verkauf von Zugangsdaten nach Deaktivierung
Ein suspendierter Fahrer verkauft seine Zugangsdaten an einen Dritten, der nicht von der ursprünglichen Deaktivierungsmaßnahme betroffen war. Dadurch kann eine unbeteiligte Person versuchen, auf das Konto zuzugreifen und es zu nutzen. Der biometrische Gesichtsabgleich zu Schichtbeginn macht die Zugangsdaten ohne das Gesicht des suspendierten Fahrers wertlos. Der neue Inhaber kann keine biometrische Übereinstimmung mit dem registrierten Deaktivierungsdatensatz herstellen. Die Geräteerkennung kennzeichnet das unbekannte Gerät, das versucht, die Zugangsdaten zu aktivieren, und leitet den Fall an die Sicherheitsabteilung weiter. So wird ein Prüfprotokoll über den versuchten Verkauf der Zugangsdaten erstellt, selbst wenn die biometrische Barriere den Zugriff verhindert.
Entwickelt für jede Rolle, die für die Onboarding-Entscheidung verantwortlich ist.
Kombinieren Sie Produkte aus den Bereichen Identität, Compliance und Betrugsabwehr, um einen Verifizierungs-Stack aufzubauen, der Ihre regulatorischen Anforderungen erfüllt; ohne die Integration jedes Mal neu aufbauen zu müssen, wenn sich die Vorschriften ändern.
Leiter Vertrauen und Sicherheit
Unterbinden Sie Account-Sharing und Geisterfahrer durch biometrische Re-Authentifizierung bei jedem Schichtstart und jeder Fahrt. Die sitzungsübergreifende Betrugserkennung verhindert, dass gesperrte Fahrer unter neuen Identitäten zurückkehren.
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Erstellen Sie in weniger als fünf Minuten einen aufsichtsrechtlich geprüften Prüfpfad für TfL, NY TLC oder CPUC. Eine einzige Datenverarbeitungsvereinbarung deckt alle Shufti-Produkte ab. Die AML-Regelsätze werden kontinuierlich aktualisiert – keine technische Entwicklung erforderlich.
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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 konformen Lösungen zur Identitätsverifizierung 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.
Wir sind stolz darauf, unsere Partnerschaft mit Shufti auch bei der Expansion in neue Rechtsordnungen fortzusetzen.
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Die Reaktionszeit war hervorragend, vom ersten Gespräch mit dem Vertrieb bis zum Start der Demo.
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Häufig gestellte Fragen
TfL schreibt vor, dass vor jedem Einsatz eines Fahrers die Identität überprüft, eine erweiterte DBS-Überprüfung über den DBS Update Service (verpflichtend ab dem 26. Februar 2024) durchgeführt und die Arbeitserlaubnis geprüft werden muss. Betreiber müssen auf Anfrage ein Buchungsregister mit Echtzeit-Abgleich des DBS-Status vorlegen. Shufti erstellt für jeden Fahrer einen Prüfbericht, der alle drei Anforderungen abdeckt, und exportiert diesen im für die Lizenzverlängerung bei TfL erforderlichen Format.
ISO/IEC 30107-3 Level 3 ist die höchste unabhängige Zertifizierungsstufe für die Erkennung von Präsentationsangriffen. Zu Schichtbeginn sendet der Fahrer ein Live-Selfie, das Shufti mit den hinterlegten biometrischen Daten (KYC) abgleicht. Die Level-3-Zertifizierung bedeutet, dass die Prüfung Fotoausdrucke, Videoaufzeichnungen, 3D-Masken und Deepfake-Manipulationen ablehnt. Die einzige Möglichkeit, die Prüfung zu bestehen, besteht darin, der verifizierte Fahrer zu sein. Anmeldeinformationen allein reichen nicht aus, um das Konto zu aktivieren.
Shuftis biometrischer Gesichtsabgleich führt in weniger als 30 Sekunden eine passive Lebendigkeitsprüfung und einen biometrischen Gesichtsabgleich mit dem hinterlegten KYC-Datensatz durch. Fahrer absolvieren die Prüfung auf demselben Gerät, das sie für ihre Fahrten nutzen – separate Hardware ist nicht erforderlich. Ergebnis, Konfidenzwert und Zeitstempel werden im Prüfprotokoll gespeichert. Konfigurierbare Schwellenwerte legen fest, wann eine fehlgeschlagene Prüfung eine manuelle Überprüfung oder eine automatische Sperrung auslöst.
Die EU-Plattformarbeitsrichtlinie (2024/2831), deren Umsetzung durch die Mitgliedstaaten bis zum 2. Dezember 2026 gilt, beschränkt die biometrische Identifizierung von einer Person zu mehreren und schreibt die Protokollierung von Entscheidungen automatisierter Fahrer durch einen Menschen vor. Artikel 28 der DSGVO verlangt eine Auftragsverarbeitungsvereinbarung für biometrische Daten. Nationale Rahmenwerke, darunter das deutsche PBefG, der französische Code des transports und die spanischen VTC-Vorschriften, ergänzen die jeweiligen Lizenzanforderungen. Die Regulierungsübersicht von Shufti beschreibt die spezifischen Fähigkeiten und Prüfdokumente für jedes System.
Ja. Die sitzungsübergreifende Betrugserkennung verknüpft biometrische Profile aller vorherigen Sitzungen, einschließlich deaktivierter und abgelehnter Konten, mit neuen Registrierungsversuchen. Wenn ein gesperrter Fahrer ein neues Selfie einreicht, selbst mit anderen Dokumenten oder einem geänderten Namen, löst der biometrische Abgleich mit dem gespeicherten Deaktivierungsdatensatz eine Warnung aus, bevor das neue Konto erstellt wird.
Shufti extrahiert bei der Registrierung die Ablaufdaten aus verifizierten Dokumenten, darunter Führerschein, PHV- oder Berufskraftfahrerlizenz, Versicherungsbescheinigung und Arbeitserlaubnis, und speichert diese im Fahrerprofil. Konfigurierbare Alarmschwellenwerte lösen automatische Benachrichtigungen an das Compliance-Team der Plattform aus und initiieren, sofern konfiguriert, vor Ablauf der Gültigkeitsdauer eine erneute biometrische Verifizierungsanfrage an den Fahrer.
Ja. Singapurs PDVL (Berufslizenz für Mietwagenfahrer) erfordert einen gültigen Führerschein, die Absolvierung eines PDVL-Kurses und eine alle sechs Jahre stattfindende Auffrischung. Die Einhaltung der Vorschriften wird durch Dokumentenprüfung und Ablaufüberwachung kontrolliert. Das Fahrerlaubnissystem der RTA in den VAE verlangt die Authentifizierung von Dokumenten und ein einwandfreies Führungszeugnis. Beide sind, wie auch die TfL (Transport for London), die NY TLC (Transportation and Liability Commission), die CPUC (California Public Utilities Commission), die deutsche PBefG (Pennsylvania Behaviour Group) und die französische VTC (Vehicle and Traction Commission), in der Regulierungsübersicht von Shufti enthalten.
Eine Sandbox-Umgebung steht sofort zur Verfügung. Die einzige REST-API umfasst Dokumentenprüfung, biometrische Lebenderkennung, AML screeningund die Überwachung von Transaktionen, wodurch der Integrationszyklus mehrerer Anbieter entfällt. Mit Shuftis Journey Builder können Compliance-Teams nach der API-Aktivierung Verifizierungsabläufe pro Jurisdiktion ohne Unterstützung der Entwicklungsabteilung konfigurieren.
Vergleichen Sie Shufti mit Ihrer aktuellen Ride-Hailing-Plattform.
TfL, die EU-Plattformrichtlinie und die FATF-Empfehlung 16 fordern eine Verifizierungsarchitektur, die die Identitätsprüfung von Fahrern bei der Registrierung mit der laufenden Authentifizierung zu Schichtbeginn und der kontinuierlichen Geldwäschebekämpfung verknüpft. Insellösungen können weder Identitätsdatensätze austauschen, konsistente Prüfprotokolle erstellen noch Compliance-Regeln zentral aktualisieren. Prüfen Sie, ob Ihre aktuelle Lösung diese Anforderungen erfüllt.