„Betrugserkennung mit Rücksicht auf Datenschutz“

Prof. Dr. Konrad Rieck ist Professor an der Technischen Universität Braunschweig. Er war Koordinator des vom BMBF geförderten Verbundprojekts „Analyse und Bekämpfung von bandenmäßigem Betrug im Onlinehandel (ABBO)“, bei dem ein Werkzeug entwickelt wurde, das mehr Sicherheit im Onlinehandel gewährleisten soll. Beteiligt waren daran die Steinbeis-Hochschule Berlin, die Polizeidirektion Göttingen und die Handelsunternehmen Zalando und Gebr. Heinemann.

Portraitfoto von Professor Droktor Konrad Rieck.

Prof. Dr. Konrad Rieck

Anne Hage/TU Braunschweig

In Ihrem Forschungsprojekt haben Sie eine Plattform zur Analyse von Bestelldaten entwickelt, um Betrug im Internethandel einzudämmen. Wie groß ist das Problem?

Wir haben in dem Projekt Umfragen gemacht und herausgefunden, dass 26 Prozent der Händler Schäden durch Betrug erlitten haben. Es ist also jedes vierte Unternehmen betroffen.

Warum ist es so schwer, den Täterinnen und Tätern das Handwerk zu legen?

Die Täter gehen sehr professionell vor. Es gibt kriminelle Banden, die bei großen Händlern in kurzer Zeit sehr viel Ware bestellen und sie dann an einen „toten Briefkasten“ schicken lassen. Wenn die Händler feststellen, dass die Kreditkarte gestohlen war oder die Lastschrift nicht ausgeführt wurde, ist die Ware längst weg. Und der Täter auch.

Was ist der Ansatz Ihres Projekts?

Ideal wäre es, wenn sich alle Händler zusammentun und einen großen Datenpool bilden, in dem sie alle Bestellungen miteinander teilen. Ein solches Vorgehen würde aber dem Schutz der persönlichen Daten widersprechen. Ein wichtiger Baustein unseres Vorhabens war daher die Pseudonymisierung: Die Daten werden so verändert, dass man die Personen nicht mehr identifizieren kann. Erst danach kommen sie in einen großen Topf.

Wie werten Sie die Daten über die Bestellungen aus?

Für die Auswertung der Daten verwenden wir maschinelles Lernen: Wir geben Algorithmen zum einen Informationen über normale Bestellungen, zum anderen über Betrugsfälle. Die Algorithmen lernen dann automatisch, was den Unterschied zwischen Gut und Böse ausmacht.

Ein Betrug könnte somit schon im Vorfeld verhindert werden.

Unser Vorhaben stieß bei Händlern daher auch auf großes Interesse. Sie dachten: Es wäre schön, wenn wir Betrugsmaschen gleich bei der Bestellung erkennen. Dann müssen wir keine Strafanzeige erstatten, sondern können zum Beispiel die Zahlung mit Kreditkarte verweigern und vorgeben, es muss Vorkasse sein.

Inwiefern können Verbraucherinnen und Verbraucher von Ihrer Lösung profitieren?

Wenn der Händler leidet, muss er das auf die Preise umschlagen – und das betrifft den Kunden. Außerdem verwenden die Täter oft gestohlene Kreditkarten oder Zugangsdaten. Es gibt also immer wieder Kunden, die zu Unrecht verdächtigt werden. Das Besondere an unserer Lösung ist, dass man nicht ausspioniert wird. Für uns war es wichtig, Betrugserkennung mit Rücksicht auf den Datenschutz zu machen und nicht zulasten des Datenschutzes.