Identitätsdiebstahl kann die Opfer teuer zu stehen kommen.

Identitätsdiebstahl kann die Opfer teuer zu stehen kommen.

Identitätsdiebstahl bedeutet für die Opfer im schlimmsten Fall schweren finanziellen Schaden, weshalb sich Entwickler und Forscher seit Jahren an sicheren Methoden zur Identifikation eines Nutzers versuchen. Ein Team aus Italien hat nun eine neue Methode zur Erkennung von gefälschten Identitäten anhand von Mausbewegungen und unerwarteter Fragen vorgestellt.

Die Identität eines Nutzers wird häufig über vordefinierte Fragen festgestellt, doch diese Methode hat sich in der Vergangenheit als leicht zu knacken herausgestellt. Mal in Form einer Phishing-Mail, die sich als Umfrage zu Wohn-, Geburtsorten oder Familiennamen tarnt, mal in Form von Social Engineering oder der Auswertung öffentlicher Informationen, Facebook-Profilen beispielsweise. Wie ein Team aus italienischen Entwicklern und Wissenschaftlern herausgefunden hat, ermöglicht der Einsatz von Künstlicher Intelligenz eine weitaus größere Sicherheit bei der Identifikation eines Nutzers. Die eingesetzte KI muss dafür keinerlei Vorwissen über den eigentlichen User oder die zu verifizierende Identität haben.

KI weise hohe Trefferquote auf

Konkret funktioniert das folgendermaßen: Eine Künstliche Intelligenz wertet aus, wie der Nutzer sich bei der Identifikation verhält. Wie das Team in der wissenschaftlichen Arbeit auf PLOS One erklärt, reagieren ehrliche Nutzer anders auf präsentierte Fragen als Nutzer mit unehrlichen Absichten. Während der ehrliche User automatisch auf eine Frage reagiert, muss der ?Faker? seine Antworten erst überdenken und überprüfen. Dieses zögerliche Verhalten spiegelt sich laut Merylin Monaro, Luciano Gamberini und Giuseppe Sartori, den Verantwortlichen der Studie, in den Mausbewegungen und der Anzahl falscher Antworten wieder. Besonders unerwartete Fragen würden dafür sorgen, dass ?Faker? ins Zögern geraten und dadurch abweichend zur Kontrollgruppe handeln. 

?Parameter, die die Mausbewegungen entschlüsseln, wurden Mithilfe von Machine-Learning-Klassifizierung analysiert?, heißt es im Abstract zur Studie. ?Die Resultate deuten darauf hin, dass die Bewegungsmuster der Maus und Fehler bei unerwarteten Fragen effizient einen Lügner von einem ehrlichen Nutzer unterscheiden können.?

Selbst wenn ?Faker? die korrekte Antwort geben, könne die vorgestellte Methode einen legitimen Nutzer von einem ?Faker? unterscheiden. Laut eigenen Angaben liegt die Trefferquote bei 95 Prozent. /nf

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Bild-Quellen: Blue Coat Photos

News Redaktion am Montag, 12.06.2017 18:03 Uhr

Tags: studie internet online identitätsdiebstahl ki identität künstliche intelligenz phishing online-identität

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