As künstliche Intelligenz (KI) bietet Kriminellen neue Werkzeuge, Incognia hat das Gegenmittel, mit Werkzeugen, die 17-mal effektiver sind als die Gesichtserkennung. Incognia, das kürzlich eine Serie B im Wert von 31 Millionen US-Dollar abgeschlossen hat, kombiniert GPS, WLAN, Bluetooth und Netzwerksignale, um Geräte mit Genauigkeit auf Abteilungsebene zu lokalisieren und so Betrug zu bekämpfen. 

Mitbegründer und CEO Andre Ferraz sagte, die ursprüngliche Idee für Incognia sei ihrer Zeit voraus. Ursprünglich als Authentifizierungssystem für IoT-Geräte und zur Steigerung des Einzelhandelsverkehrs konzipiert, löste die Technologie das Problem, dass Benutzer gleichzeitig auf mehrere Geräte zugreifen. Die Passwortauthentifizierung führt zu einer schlechten Benutzererfahrung.

Ferraz befasste sich mit Ortungstechnologien. Stellen Sie fest, ob der Benutzer physisch an einem Standort anwesend ist und gegenüber allen umliegenden Geräten authentifiziert werden kann. Das ist ein Fortschritt gegenüber GPS, das erkennen kann, dass sich jemand in einem Gebäude, aber nicht auf einer bestimmten Etage oder in einem bestimmten Raum befindet.

Das war vor einem Jahrzehnt, als Anwendungsfälle im Bereich Betrug und Authentifizierung weniger eine Marktchance darstellten. Kommen wir zur Pandemie, die den Bedarf an komplexeren Lösungen zur Betrugsprävention beschleunigte.

„Dies war endlich der richtige Zeitpunkt, zum ursprünglichen Konzept der Nutzung von Geolokalisierung für Authentifizierungs- und Identitätsanwendungsfälle zurückzukehren“, sagte Ferraz.

Wie Incognia Benutzer mit Gerät verknüpft

Der Hauptanwendungsfall von Incognia besteht darin, sicherzustellen, dass ein Gerät von der damit verbundenen Person verwendet wird. Die Technologie nutzt alternative Signale eines Geräts wie Modell, Betriebssystem und Hardware. In Kombination mit der Analyse des Gerätestandortverhaltens ergibt sich eine wesentlich robustere Lösung.

„Der Grund, warum dies wichtig ist, liegt darin, dass das Verhalten der Benutzer ziemlich vorhersehbar ist“, erklärte Ferraz. „Etwa 85 % der neuen Konten werden erstellt, wenn der Benutzer zu Hause ist. Angenommen, Sie erstellen ein Konto bei einer Neobank. Zu den Daten, die Sie mitteilen müssen, gehört Ihre Privatadresse. 

„Wenn Sie Ihren Führerschein scannen, ist Ihre Privatadresse direkt dort. Wie stellen wir sicher, dass das Gerät, das versucht, ein Konto in Ihrem Namen zu erstellen, mit Ihnen verknüpft ist? Wenn Sie wissen, dass sich Ihr Gerät genau an dieser Adresse befindet und das Konto erstellt wurde, ist die Wahrscheinlichkeit (der Genauigkeit) viel höher, als wenn das Gerät nicht dort wäre.“

Die gleiche Philosophie, die legitime Benutzer reinigt, fängt auch illegale Benutzer ein. Betrüger sind in der Regel Wiederholungstäter. Wenn sie eine Schwachstelle entdecken, werden sie diese umfassend ausnutzen. Das System von Incognia kann mehrere Konten identifizieren, die auf demselben Gerät und am selben Standort erstellt wurden.

Wo einfache biometrische Lösungen scheitern

Ferraz erklärte, dass Incognia einen Fortschritt gegenüber biometriebasierten Lösungen darstellt, da sie auf statischen Informationen basieren. Ihr Gesicht und Ihre Fingerabdrücke verändern sich nicht. Aber sobald jemand Zugriff auf diese Informationen hat, kann er sich als Sie ausgeben. Ausgefeiltere Betrugstools machen die Biometrie weniger effektiv.

Während Betrüger Ihr Gesicht erfassen und animieren können, haben sie Schwierigkeiten, Ihre Bewegungen vorherzusagen. Wie können sie rund um die Uhr wissen, wo sich ein Ziel befindet? Ferraz vergleicht es mit dem Unterschied zwischen dem Schießen auf stationäre und sich bewegende Ziele.

Ferraz fügte hinzu, dass die Technologie von Incognia vor Betrug schützt, indem sie Adressinformationen mit dem Geräteverhalten abgleicht. Es reduziert Betrug bei Neukonten um bis zu 95 %.

Aus ähnlichen Gründen wird die Kontoübernahme drastisch reduziert. Etwa 90 % der Geräteanmeldungen erfolgen von vertrauenswürdigen Orten. Wenn ein neues Gerät versucht, von einem unbekannten Ort aus auf ein Konto zuzugreifen, wird dies als verdächtiges Verhalten identifiziert.

Die Eröffnung eines neuen Kontos ist komplexer. Manchmal verkaufen legitime Kontoinhaber den Zugang zu Betrügern, damit diese Geld waschen können. Incognia kann feststellen, dass das neue Verhalten nicht mit der Aktivität des vertrauenswürdigen Geräts übereinstimmt. Sie sind an verschiedenen Orten.

Offene Daten und Gen AI: Wichtige Überlegungen

Offene Datenbewegungen wirken sich nicht auf Incognia aus, da bereits Genehmigungen eingeholt werden müssen. Digitale souveräne Identitäten sind interessant, wenn sie zum Mainstream werden. Ferraz sagte, der Schlüssel werde die Benutzererfahrung sein. Incognia könnte Benutzer erkennen, ohne Reibungsverluste zu verursachen.

Wie alle anderen beobachtet Ferraz die KI. Viele gängige Authentifizierungsfaktoren werden dadurch negativ beeinflusst. Social-Engineering-Methoden, die Benutzerinformationen sammeln, sind ausgefeilter, skalierbarer und effektiver.

Dennoch verlassen sich viele Finanzinstitute immer noch auf Altsysteme. Eine aktuelle Incognia Umfrage ergab, dass mehr als 70 % der 50 größten US-Banken immer noch SMS-Nachrichten verwenden, was laut Ferraz die schwächste verfügbare Sicherheitsmethode ist.

Generative KI hilft Kriminellen, erfolgreicher zu sein. Durch Sprachkopie und Animation online verfügbarer Fotos erhalten sie leistungsstarke Werkzeuge. Ferraz sagte, Institutionen könnten sich mit Incognia wehren.

„Aus Verbrauchersicht ist unsere Technologie widerstandsfähig gegen diese Art von Angriffen“, sagte Ferraz. „Aus geschäftlicher Sicht wird dies wahrscheinlich weiterhin zu großem Wachstum für Incognia führen.“

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