Bei OTP-basierten Social-Engineering-Angriffen nutzen Betrüger das Vertrauen ihrer Opfer, um Einmalcodes und andere sicherheitsrelevante Informationen zu erhalten. Die Anmeldung und Authentifizierung erscheinen legitim, obwohl die Entscheidung zur Freigabe einer Zahlung durch einen Betrüger beeinflusst wurde.
Banken, die zusätzliche Verhaltenssignale innerhalb der Sitzung analysieren, können solche Angriffe früher erkennen und vor der Ausführung einer risikoreichen Transaktion eingreifen.
Die Herausforderung
Vishing- und andere Social-Engineering-Angriffe umgehen technische Sicherheitsmaßnahmen nicht durch Schadsoftware oder technische Schwachstellen, sondern durch die Manipulation von Menschen.
Kunden werden dazu bewegt, Einmalpasswörter oder andere Authentifizierungsmerkmale selbst preiszugeben. Aus Sicht der Bank wirken Anmeldung und Authentifizierung legitim, obwohl die Entscheidung zur Freigabe durch einen Betrüger beeinflusst wurde.
Genau deshalb sind diese Angriffe mit klassischen Login- und Authentifizierungskontrollen nur schwer zu erkennen, bis bereits finanzielle Schäden entstanden sind.


Unser Ansatz
Die erfolgreiche Eingabe eines Einmalpassworts bedeutet nicht automatisch, dass die Entscheidung des Kunden unbeeinflusst getroffen wurde.
BioCatch analysiert Verhaltenssignale während des Authentifizierungsprozesses, um Hinweise auf Manipulation, Social Engineering und externe Einflussnahme zu erkennen. Auffälligkeiten bei der Eingabe, ungewöhnliche Interaktionsmuster oder Unterbrechungen im Authentifizierungsablauf liefern zusätzlichen Kontext für die Risikobewertung.
So können Banken eingreifen, bevor betrügerische Zahlungen freigegeben werden, selbst wenn Authentifizierung und Login technisch erfolgreich verlaufen sind.
Welche Signale auf Social Engineering hindeuten
Verzögerte OTP-Eingabe
Eine ungewöhnlich lange Zeit zwischen dem Erhalt und der Eingabe eines Einmalpassworts kann ein Hinweis auf eine laufende Einflussnahme durch Dritte sein.
Hinweise auf aktive Einflussnahme
Bestimmte Verhaltensmuster innerhalb einer Sitzung können darauf hindeuten, dass Kunden während der Authentifizierung angeleitet oder beeinflusst werden.
Ungewöhnliche Eingabeabläufe
Wiederholte Korrekturen, Unterbrechungen und auffällige Tippmuster liefern zusätzlichen Kontext für die Risikobewertung und können auf Social-Engineering-Angriffe hinweisen.
Synthetische Intelligenz:
Einheitliche Datenerfassung. Kontinuierliche Telemetrie. Verhaltenssequenzierung. Vorausschauende Analyse. Entscheidungsfindung in Echtzeit.
Kein Anbieter hat bisher Verhaltensintelligenz in dem Umfang eingesetzt, den wir als machbar bewiesen haben. Wir analysieren kontinuierlich mehr Nutzersitzungen (16 Milliarden und es werden immer mehr), erfassen mehr Signale (über 3.000), liefern zuverlässigere Erkenntnisse und schützen mehr Kunden im digitalen Bankwesen (mehr als eine halbe Milliarde) als jeder andere Anbieter von verhaltensorientierten Lösungen zur Prävention von digitalem Betrug. Dabei berücksichtigen wir das jeweilige Gerät, die genutzten Anwendungen und die Transaktionsgewohnheiten der Kunden, um zuverlässige und präzise Signale für ein reibungsloses und sicheres Kundenerlebnis zu liefern.
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