Maschinelles Lernen (ML) ist ein entscheidendes Werkzeug zur Kontrolle von Betrug bei E-Commerce-Transaktionen. Stellen Sie sich das so vor, als würden Sie einem Detektiv beibringen, zweifelhaftes Verhalten zu erkennen und den Täter zu fassen, aber anstelle einer Particular person ist es ein Laptop, der verschiedene ML-Algorithmen verwendet, um Muster zu erkennen und Vorhersagen sowie Entscheidungen auf der Grundlage verfügbarer Daten zu treffen.
Arten von Betrug im E-Commerce
E-Commerce-Betrug ist sowohl für Unternehmen als auch für Verbraucher ein ernstes Drawback. Es ist wichtig, es zu stoppen, denn es schützt Unternehmen vor Geldverlusten, schützt Kunden vor Identitätsdiebstahl und trägt dazu bei, Vertrauen in On-line-Einkäufe aufzubauen.
Dennoch ist es eine Herausforderung, Betrug zu erkennen, da Betrüger ständig neue Wege finden, das System auszutricksen. Lassen Sie uns die verschiedenen Arten von Betrug im E-Commerce untersuchen. Wenn Sie diese verstehen, erfahren Sie, wie ML und andere Werkzeuge Tragen Sie dazu bei, On-line-Procuring sicherer zu machen.
1. Kreditkartenbetrug
Wenn jemand gestohlene Kreditkartendaten nutzt, um ohne die Erlaubnis des Karteninhabers einzukaufen, spricht man von Kreditkartenbetrug. Betrüger gelangen häufig über Datenschutzverletzungen, Phishing-Betrügereien oder das Darkish Net an diese Daten.
Beispiel aus der Praxis:
Stellen Sie sich vor, Sie besitzen einen On-line-Store und jemand gibt mit einer gestohlenen Kreditkarte eine umfangreiche Elektronikbestellung auf. Sie bearbeiten die Bestellung und versenden die Artikel, doch kurz darauf meldet der echte Karteninhaber den Betrug. Die Financial institution retourniert dann die Belastung, so dass Sie weder das Geld noch die Produkte erhalten.
Lösung:
ML kann helfen, indem es Transaktionsmuster analysiert, um zweifelhafte Aktivitäten wie ungewöhnlich große Einkäufe oder Bestellungen von unbekannten Standorten zu erkennen.
2. Kontoübernahme (ATO)
Ein Betrüger, der sich für Einkäufe in das Konto eines echten Benutzers hackt, Kontodaten ändert oder gespeicherte Kreditkarteninformationen stiehlt, wird als ATO-Angriff bezeichnet. Sie gelangen oft durch den Diebstahl von Passwörtern durch Phishing-E-Mails oder durch das Erraten einfacher Passwörter.
Beispiel aus der Praxis:
Stellen Sie sich vor, ein Betrüger hackt sich in das Amazon-Konto eines Kunden ein. Sie könnten die Lieferadresse ändern und mit der hinterlegten Zahlungsart teure Artikel kaufen. Wenn sich der echte Benutzer anmeldet und sieht, dass sein Konto gehackt wurde, verursacht das viel Stress und Ärger und ist auch ein großer Verlust für das Unternehmen.
Lösung:
ML kann helfen, indem es auf ungewöhnliche Anmeldepraktiken achtet, etwa wenn sich jemand aus einem neuen Land oder Gerät anmeldet. Wenn etwas verdächtig erscheint, fordert das System möglicherweise eine zusätzliche Bestätigung an, z. B. einen Einmalcode, der an die E-Mail-Adresse oder das Telefon des echten Benutzers gesendet wird.
3. Freundlicher Betrug (Chargeback-Betrug)
Der Käufer beanstandet absichtlich eine gültige Gebühr, um sein Geld zurückzuerhalten und das Produkt zu behalten. Es wird „freundlicher Betrug“ genannt, weil es in der Regel vom Kunden und nicht von einem Außenstehenden begangen wird.
Beispiel aus der Praxis:
Stellen Sie sich vor, ein Kunde kauft ein Paar Schuhe in einem On-line-Store. Nachdem sie die Schuhe erhalten haben, teilen sie ihrer Financial institution mit, dass sie sie nie erhalten haben, und verlangen eine Rückerstattung. Der Laden muss das Geld zurückgeben, der Kunde behält aber weiterhin die Schuhe.
Lösung:
ML kann dabei helfen, Muster bei Rückbuchungen zu erkennen, etwa wenn ein Kunde häufig nach dem Kauf etwas über Gebühren bestreitet. Dies hilft dem System, verdächtige Kunden zu kennzeichnen, sodass das Unternehmen die Angelegenheit genauer untersuchen kann.
4. Identitätsdiebstahl und synthetischer Betrug
Wenn eine Particular person die Daten einer anderen Particular person nutzt, um Einkäufe zu tätigen, spricht man von einem Identitätsdiebstahl-Angriff. Beim synthetischen Betrug stellen sie künstliche Identitäten her, indem sie echte und erfundene Daten vermischen, um Sicherheitskontrollen zu umgehen. Möglicherweise erstellen sie sogar ein gefälschtes Profil auf einer Einkaufsseite, um Artikel zu kaufen oder Geld zu verdienen.
Beispiel aus der Praxis:
Ein Betrüger könnte auf einer Web site mit einer gefälschten Identität ein neues Konto erstellen, Artikel auf Kredit kaufen und dann verschwinden, ohne zu bezahlen.
Lösung:
ML hilft durch die Analyse von Kundendaten und -routinen. Wenn ein neues Konto beispielsweise eine große Bestellung aufgibt, ohne dass zuvor ein Kaufdatensatz vorliegt, markiert das System diese möglicherweise zur Überprüfung oder erfordert eine zusätzliche Überprüfung, bevor die Bestellung genehmigt wird.
6. Phishing und Social Engineering
Bei Phishing- und Social-Engineering-Betrug verleiten Angreifer Kunden dazu, ihre Daten wie Anmelde- oder Kreditkartendaten preiszugeben. Dies geschieht in der Regel über gefälschte E-Mails, Web sites oder Nachrichten, die den Anschein erwecken, als kämen sie von einer vertrauenswürdigen Quelle.
Beispiel aus der Praxis:
Ein Kunde erhält eine E-Mail, die aussieht, als käme sie von eBay, in der ihm mitgeteilt wird, dass es ein Drawback mit seinem Konto gibt, und in der er aufgefordert wird, sich über einen Hyperlink anzumelden. Wenn sie auf der gefälschten Web site ihren Benutzernamen und ihr Passwort eingeben, stiehlt der Betrüger diese Informationen und nutzt sie, um auf das echte Konto zuzugreifen, um Artikel zu kaufen oder Anmeldeinformationen zu ändern.
Lösung:
Hier hilft ML dabei, Phishing zu erkennen, indem es ungewöhnliche Anmeldeversuche oder seltsames Verhalten erkennt, z. B. Anmeldungen von neuen Geräten, IP-Adressen oder ungewöhnliche Aktivitäten auf dem Konto. Viele E-Commerce-Web sites scannen auch E-Mails, um Phishing-Versuche zu erkennen und Kunden auf gefälschte Nachrichten aufmerksam zu machen.
Einsatz von maschinellem Lernen zur Betrugsprävention bei E-Commerce-Transaktionen: Schritt für Schritt
Stellen Sie sich einen On-line-Store wie Amazon oder eBay vor, der jede Minute Tausende von Transaktionen abwickelt. Man kann nicht jedes einzelne überprüfen, um zu sehen, ob es echt ist oder nicht. Deshalb diese Unternehmen nutzen maschinelles Lernen, um den Prozess zu automatisieren. So funktioniert es:
Schritt 1: Daten sammeln
Der erste Schritt besteht darin, eine große Menge an Daten zu sammeln. Im E-Commerce umfassen diese Daten typischerweise:
- Transaktionsbeträge: Der Wert jedes Kaufs.
- Kaufhistorie: Eine Aufzeichnung vergangener Käufe, einschließlich Artikel, Mengen und Häufigkeit.
- Geografische Informationen: Der Ort, an dem die Transaktion stattfindet, einschließlich Particulars wie der IP-Adresse oder der Lieferadresse.
- Gerätedetails: Informationen über das für den Handel verwendete Gerät, einschließlich Modell, Betriebssystem und Webbrowser.
Diese Daten dienen als Rohmaterial für das Coaching des Modells. Durch die Analyse dieser Hinweise lernt das Modell, zwischen normalem und verdächtigem Verhalten zu unterscheiden.
Schritt 2: Muster finden
Dieser Prozess umfasst das Auffinden von Tendencies und Unregelmäßigkeiten in den Daten. Zum Beispiel:
- Ungewöhnliche Ausgaben: Wenn die meisten Kunden typischerweise weniger als 500 US-Greenback ausgeben, könnte eine Transaktion, die diesen Betrag übersteigt, als verdächtig gekennzeichnet werden.
- Geografische Anomalien: Eine plötzliche Änderung des Einkaufsstandorts eines Kunden, beispielsweise eine Bestellung aus einem Land, in dem er noch nie zuvor eingekauft hat, könnte auf einen möglichen Betrug hindeuten.
Schritt 3: Vorhersagen treffen
Nachdem das ML-Modell trainiert wurde, ist es bereit, Vorhersagen zu treffen. Wenn eine neue Transaktion stattfindet, betrachtet das Modell andere Particulars als die gelernten Daten. Wenn es etwas Ungewöhnliches bemerkt, etwa einen Anstieg der Ausgaben oder einen Kauf an einem seltsamen Ort, markiert es die Transaktion als möglicherweise intrigant.
Schritt 4: Entscheidungsfindung in Echtzeit
Der gesamte Prozess der Überprüfung von Transaktionen und der Entscheidungsfindung erfolgt sofort. Dies bedeutet, dass das maschinelle Lernmodell eine neue Transaktion schnell auf potenziellen Betrug analysiert, sobald sie abgeschlossen ist. Wenn es etwas Verdächtiges erkennt, kann es sofort handeln, zum Beispiel:
- Automatische Stornierung: Die Transaktion wird blockiert, um eine weitere Verarbeitung zu verhindern.
- Manuelle Überprüfung: Die Transaktion wird zur menschlichen Prüfung markiert, sodass ein Fabrikationsanalyst weitere Untersuchungen durchführen und ein endgültiges Urteil fällen kann.
Schritt 5: Lernen und verbessern
Ein großer Vorteil des maschinellen Lernens besteht darin, dass es sich im Laufe der Zeit immer weiter verbessert. Nachdem eine gefälschte Transaktion entdeckt wurde, lernt es daraus und verbessert die Erkennung von Betrug. Dieses ständige Lernen hilft dem System, einzigartige Methods zu vermeiden, die Betrüger anwenden könnten.
Letzte Worte
ML-Algorithmen können Transaktionsdaten schnell und genau in Echtzeit diagnostizieren, um ungewöhnliche Aktivitäten zu erkennen, potenziellen Betrug zu kennzeichnen und unregelmäßige Muster zu erkennen. Da Betrüger ständig neue Methoden anwenden, verbessert sich das maschinelle Lernen ständig, um neuen Taktiken immer einen Schritt voraus zu sein und sowohl Unternehmen als auch Verbraucher zu schützen.