Betrug bei der Neuanmeldung ist eine der am schwersten aufzudeckenden Betrugsarten, da er auf den ersten Blick nicht immer als solcher erkennbar ist. Dabei wird Ihr Onboarding-Prozess ins Visier genommen, indem gestohlene oder fiktive Identitäten sowie automatisierte Anmeldekampagnen eingesetzt werden, die Ihre Verifizierungsmaßnahmen so lange ausloten, bis eine Schwachstelle gefunden wird. Im Folgenden erläutern wir, wie Betrug bei der Neuanmeldung funktioniert, wie er sich von verwandten Bedrohungen wie der Kontoübernahme und dem Missbrauch von Werbeaktionen unterscheidet und wie Sie Präventionsmaßnahmen ergreifen können, ohne legitime Nutzer/innen zu behindern.

Highlights

• Betrug mit neuen Konten nutzt gestohlene, fiktive oder gefälschte Identitätssignale, um Konten zu erstellen, die lange genug legitim wirken, um Werte aus Ihrer Plattform zu extrahieren.

• Effektive Erkennung setzt voraus, dass Signale aus Geräteintelligenz, Verhaltensanalyse, Identitätsanreicherung und Anomalieerkennung miteinander verknüpft werden.

• Prävention ist am wirksamsten, wenn sie schrittweise bereits beim Onboarding angewendet wird, die Reibungspunkte proportional zum Risiko sind und die Konten nach der Anmeldung kontinuierlich überwacht werden.

Was ist Betrug mit neuen Konten?

Betrug mit neuen Konten liegt vor, wenn jemand ein Konto mit gestohlenen, fiktiven oder gefälschten Identitätssignalen erstellt, um auf etwas Wertvolles zuzugreifen und dann verschwindet. Diese Taktiken können mitunter die Identitätsprüfungssysteme von Unternehmen umgehen, wodurch diese angreifbar werden. Das Ziel kann ein Willkommensbonus, eine Kreditlinie, ein kostenloser Testzeitraum mit hinterlegter Zahlungsmethode oder die Möglichkeit sein, Geld über Ihre Plattform zu bewegen.

Wie funktioniert Betrug mit neuen Konten?

Betrug mit neuen Konten folgt meist einem von mehreren erkennbaren Mustern. Jedes dieser Muster zielt darauf ab, auf Ihrer Plattform eine scheinbar legitime Präsenz aufzubauen, bevor der Betrüger sich einen Vorteil verschafft.

Im Folgenden finden Sie die gängigen Arten von Betrug mit neuen Konten:

• Identitätsbetrug mit fiktiven Daten: Ein/e Betrüger/in erstellt ein Profil unter Verwendung einer echten Steuernummer in Verbindung mit einem erfundenen Namen und Geburtsdatum und baut dann nach und nach Vertrauen auf, bevor sie/er sich finanziell bereichert.

• Identitätsdiebstahl: Die Zugangsdaten einer realen Person werden durch eine Datenpanne oder auf dem Markt für Zugangsdaten erlangt. Ohne deren Wissen wird ein Konto eröffnet, Geld abgezogen, und das Opfer bemerkt dies erst, wenn eine Mahnung eintrifft oder sich seine Bonität verschlechtert.

• Geldkurierkonten: Echte Personen werden manchmal unter Vorspiegelung falscher Tatsachen dazu gebracht, Konten zu eröffnen, über die illegale Gelder empfangen und weitergeleitet werden. Dies verschleiert den Geldfluss für Betrüger.

• Bot-gesteuerte Registrierungen: Automatisierte Kampagnen können Tausende von Zugangsdaten in Ihrem Onboarding-Prozess testen und so nach Kombinationen suchen, die betrügerische Konten durchlassen. Ein plötzlicher Anstieg fehlgeschlagener Registrierungen geht oft einer Welle erfolgreicher Registrierungen voraus.

Inwiefern hängt Betrug mit neuen Konten mit Kontoübernahmen und anderen Bedrohungen zusammen?

Betrug mit neuen Konten unterscheidet sich von Kontoübernahmen und anderen Bedrohungen, wobei jede Art von Betrug eine eigene Abwehrstrategie erfordert. Hier finden Sie einen Überblick über weitere Risiken im Zusammenhang mit Konten, die Sie beachten sollten:

• Kontoübernahme: Bei dieser Methode werden bestehende Konten angegriffen, indem Zugangsdaten durch Phishing, Credential Stuffing oder auf Schwarzmärkten beschafft werden.

• Credential Stuffing: Beim Credential Stuffing werden Benutzernamen und Passwörter, die aus anderen Datenlecks stammen, automatisiert auf Ihrer Anmeldeseite ausprobiert. Kompromittierte Konten können als Vorlage für die Erstellung fiktiver Identitäten dienen.

• Missbrauch von kostenlosen Testversionen und Werbeaktionen: Dies bezieht sich auf die Erstellung mehrerer Konten, um wiederholt einen Willkommensbonus zu erhalten. Die Betrügerin bzw. der Betrüger könnte dabei echte, unterschiedliche Identitäten verwenden.

• Rückbuchungsbetrug: Rückbuchungsbetrug liegt vor, wenn eine legitime Kundin oder ein legitimer Kunde eine Abbuchung anficht, die sie oder er tatsächlich autorisiert hat.

Diese Betrugsmaschen gehen oft mit Betrug bei der Kontoeröffnung einher, um den finanziellen Gewinn zu maximieren.

Was sind die Warnsignale für Betrug mit neuen Konten?

Um Betrug mit neuen Konten zu erkennen, müssen Sie auf eine Reihe von Anzeichen achten. Die folgenden Warnzeichen sind danach geordnet, an welcher Stelle in Ihrer Systemarchitektur Sie sie erkennen würden.

Auf Geräte- und Netzwerkebene

• Nicht übereinstimmende IP-Adresse: Der angegebene Standort stimmt nicht mit der IP-Adresse überein oder die Verbindung verläuft über ein virtuelles privates Netzwerk (VPN), einen Proxy oder ein Rechenzentrum.

• Wiederverwendung von Geräte-Fingerabdrücken: Derselbe Fingerabdruck taucht bei mehreren kürzlich erstellten Konten auf.

• Anzeichen für Automatisierung: Browser- oder Geräteeinstellungen deuten auf den Einsatz von Skripten hin – uneinheitliche Bildschirmauflösung, fehlende erwartete Browser-APIs (Application Programming Interfaces) oder eine nicht übereinstimmende Zeitzone.

• Registrierungsgeschwindigkeit: Innerhalb kurzer Zeit werden große Mengen neuer Konten von demselben Gerät oder aus demselben IP-Bereich erstellt.

Auf der Identitätsebene

• Wegwerf-E-Mail-Adresse: Die Adresse wurde erst wenige Stunden vor der Registrierung erstellt oder gehört zu einer bekannten Wegwerf-Domain.

• Unstimmigkeiten bei den Identitätsdaten: Name, Adresse und Geburtsdatum stimmen nicht durchgängig mit externen Datenquellen überein.

• Adressanomalien: Bei der angegebenen Adresse handelt es sich um einen Postweiterleitungsdienst, ein unbebautes Grundstück oder einen Standort, der mit früheren Betrugsfällen in Verbindung steht.

Auf der Verhaltensebene

• Nahezu sofortige Formularausfüllung: Die Felder werden schneller ausgefüllt, als ein Mensch tippen kann, ohne Zögern oder Korrekturen.

• Keine organische Sitzung: Die Anmeldung erfolgte über einen ungewöhnlichen Verweisweg, dem kein vorheriges Surfverhalten vorausging.

• Sofortige hochwertige Aktion: Das Konto versucht, eine Zahlungsmethode hinzuzufügen oder eine Überweisung zu veranlassen, noch bevor das übliche Eingewöhnungsverhalten stattgefunden hat.

Auf aggregierter Ebene

• Erstellungsgeschwindigkeit: Es kommt zu einem plötzlichen Anstieg der Anzahl neuer Konten, die aus einer bestimmten geografischen Region oder von einer bestimmten Gerätegruppe aus erstellt werden.

• Verstärktes Muster von Fehlschlägen und anschließenden Erfolgen: Auf eine hohe Anzahl von Fehlschlägen bei der Identitätsverifizierung folgen geringfügige Abweichungen und erneute Versuche.

Wie können Sie Betrug mit neuen Konten erkennen?

Betrug mit neuen Konten lässt sich am besten durch die Kombination mehrerer Signale erkennen. Diese Techniken können die Erkennung verbessern:

• Geräteerkennung: Ein Geräte-Fingerabdruck erfasst die Kombination aus Browser, Hardware, Betriebssystem und Netzwerkeigenschaften, die ein Gerät unverwechselbar macht. Die meisten automatisierten Angriffe lassen sich so erkennen.

• Verhaltensanalyse: Echte Nutzer/innen interagieren mit Formularen anders als Bots. Signale wie das Timing von Tastenanschlägen, Mausbewegungsmuster und die Frage, ob ein/e Nutzer/in Text in ein Feld kopiert und eingefügt hat, lassen sich in großem Maßstab nur schwer vortäuschen.

• Identitätsanreicherung: Die Validierung der übermittelten Identitätsdaten anhand externer Signale hilft dabei zu beurteilen, ob eine Kombination von Signalen auf eine echte Person hindeutet.

• Anomalieerkennung: Eine Registrierung, die auf den ersten Blick fast legitim erscheint, kann im Zusammenhang mit einer Welle ähnlicher Registrierungen eindeutig betrügerisch sein. Durch die Echtzeitüberwachung von Volumenspitzen, geografischen Häufungen und Anomalien bei Gerätegruppen lassen sich Missbrauchskampagnen aufdecken.

• Risikobewertung: Anstatt bei der Anmeldung eine binäre Entscheidung („bestanden“ oder „nicht bestanden“) zu treffen, können Sie Konten anhand einer Risikobewertung unterschiedlichen Abläufen zuordnen.

Wie verhindern Sie Betrug mit neuen Konten, ohne legitime Registrierungen zu blockieren?

Das Ziel ist, Betrug so kostspielig zu machen, dass Angreifer/innen sich anderswo umschauen. So verhindern Sie Betrug mit neuen Konten, ohne echte Nutzer/innen zu benachteiligen:

• Ratenbegrenzung und Bot-Abwehr: Vollständig automatisierte öffentliche Turing-Tests zur Unterscheidung von Computern und Menschen (CAPTCHAs), unsichtbare Bot-Erkennung sowie Begrenzungen der Anmelderate nach IP-Adresse und Gerät können automatisierte Angriffe stoppen, bevor diese nützliche Daten über Ihren Verifizierungsstapel sammeln.

• Schrittweise Zugangshürden: Passen Sie die Verifizierungstiefe an die Risikobewertung an. Eine Anmeldung mit geringem Risiko von einem bekannten Gerät und einem konsistenten Identitätsprofil kann direkt durchlaufen, während eine Anmeldung mit hohem Risiko zur telefonischen Verifizierung oder zum Hochladen von Dokumenten weitergeleitet wird.

• Verstärkte Verifizierung: Das frühe Verhalten eines Kontos muss zusätzliche Identitätsverifizierungen auslösen. Ein Konto, das die anfängliche Registrierung besteht, aber sofort versucht, drei Zahlungsmethoden hinzuzufügen und eine Auszahlung zu veranlassen, sollte wahrscheinlich eine Verifizierungsanfrage erhalten.

• Überwachung nach der Erstellung: Betrug manifestiert sich nicht immer sofort. Überwachen Sie neue Konten auf Verhaltensmuster, die mit späterem Betrug korrelieren, wie bestimmte Aktionsabfolgen, ungewöhnliche Sitzungszeiten und sofortige Profiländerungen.

So kann Stripe Radar Sie unterstützen

Stripe Radar verwendet KI-Modelle, um Betrug zu erkennen und zu verhindern. Diese Modelle wurden mit Daten aus dem globalen Netzwerk von Stripe trainiert. Sie werden kontinuierlich auf der Grundlage neuester Betrugstrends aktualisiert und schützen Ihr Unternehmen vor aufkommenden betrügerischen Aktivitäten.

Stripe bietet außerdem Radar for Fraud Teams an, mit dem Nutzer/innen benutzerdefinierte Regeln für Betrugsszenarien hinzufügen können, die speziell auf ihr Unternehmen zugeschnitten sind. Außerdem erhalten sie Zugang zu neuesten Erkenntnissen über betrügerische Aktivitäten.

Mit Radar kann Ihr Unternehmen unter anderem Folgendes umsetzen:

• Verlust aufgrund von Betrug vermeiden: Stripe wickelt jährlich Zahlungen in Höhe von über 1 Billion USD ab. Dadurch kann Radar auf einzigartige Weise Betrug genau erkennen und verhindern.

• Umsatz steigern: Die KI-Modelle von Radar werden anhand tatsächlicher Anfechtungsdaten, Kundeninformationen, Daten zum Surfverhalten und mehr trainiert. Damit kann Radar riskante Transaktionen identifizieren und falsch positive Ergebnisse reduzieren und so Ihren Umsatz steigern.

• Zeit sparen: Radar ist in Stripe integriert und lässt sich ohne Codierung einrichten. Sie können über eine einzige Plattform Ihre Performance mit Blick auf Betrug überwachen, Regeln schreiben und vieles mehr. Das erhöht die Effizienz.

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