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LEITFADEN
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Der ultimative Leitfaden zur Online-Betrugsprävention für Bundesstaaten und Kommunalverwaltungen
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So wählen Sie eine IAM-Lösung, die Ihre wichtigsten Ziele unterstützt
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Inhaltsverzeichnis
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IAM-Modernisierung für Bundesstaaten und Kommunalverwaltungen

Bundesstaaten und Kommunalverwaltungen modernisieren ihre digitalen Services rasant, um ihre Bürgerinnen und Bürger besser zu bedienen. Doch im gleichen Tempo, in dem öffentliche Einrichtungen digitalisieren, nehmen auch Cyberbedrohungen und operative Komplexität zu. Betrüger nutzen GenAI für alles – von Deepfakes und Voice Cloning bis hin zu personalisiertem Phishing und gefälschten KI-Plattformen, die Anmeldedaten stehlen. Da Betrugsverluste schnell außer Kontrolle geraten können, ist Betrugsprävention ein entscheidender Bestandteil der Strategie jeder Organisation. Das Ergebnis? Milliardenverluste durch Betrug, wachsendes Misstrauen in der Bevölkerung und digitale Erlebnisse mit Reibungsverlusten, die die Ziele der Servicebereitstellung untergraben. Doch es gibt einen besseren Weg nach vorn.

Dieser Leitfaden zeigt, wie moderne Identity- und Access-Management-(IAM)-Lösungen öffentlichen Einrichtungen dabei helfen, digitale Erlebnisse zu vereinheitlichen und zu sichern, Betrug und Missbrauch zu reduzieren, KI-gestützte Bedrohungen abzuwehren und Abläufe zu optimieren. Erfahren Sie, wie Sie Bewohnern, Mitarbeitenden und Partnern sicheren, nahtlosen Zugriff ermöglichen und gleichzeitig Vertrauen aufbauen, die Effizienz steigern und öffentliche Ressourcen schützen.

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1 Billion $
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An weltweiten Betrugsverlusten im vergangenen Jahr, verursacht durch KI-gestützte Angriffe, darunter Deepfakes, Voice Cloning und personalisiertes Phishing mit Zielrichtung auf staatliche Dienstleistungen.1

Wie gelingt wirksame Betrugsprävention?

Wie nutzen Betrüger staatliche Einrichtungen aus?

Cyberkriminelle sind keine homogene Gruppe. Das Wort „Betrüger“ ruft oft das Bild einer düsteren Gestalt im Hoodie hervor, die bedrohlich über einen Bildschirm gebeugt sitzt – doch das entspricht nicht zwangsläufig der Realität. Betrüger sind unterschiedlich alt und leben in allen Ländern. Viele agieren allein, andere arbeiten in „Betrugsringen“, die von Nationalstaaten und/oder großen, gut finanzierten kriminellen Organisationen betrieben werden. Einige dieser Kriminellen agieren ausschließlich online, während andere als charismatische Trickbetrüger auftreten, die sich als legitime Dienstleister ausgeben, um Opfern Informationen zu entlocken und anschließend auf deren Konten zuzugreifen. Und natürlich nutzen viele dieser Akteure digitale Technologien, um Umfang und Reichweite ihrer Angriffe erheblich zu vergrößern.

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Kontoübernahme
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Kontoübernahme (Account Takeover, ATO) ist eine besonders schädliche Form des Betrugs, bei der sich ein Cyberkrimineller unbefugten Zugriff auf das Konto eines legitimen Nutzers verschafft, häufig mithilfe gestohlener Zugangsdaten. Nach dem Eindringen kann der Angreifer persönliche Informationen ändern, Benachrichtigungen umleiten oder Leistungszahlungen auf sich selbst übertragen. In manchen Fällen geht es nicht einmal darum, direkt Geld zu stehlen, sondern vielmehr darum, sensible personenbezogene Daten zu sammeln, um andernorts Betrug zu begehen. Die Folgewirkungen von ATO sind weitreichend – Betroffene bemerken möglicherweise erst, dass ihre Leistungen missbräuchlich umgeleitet wurden, wenn Zahlungen ausbleiben, und Behörden müssen anschließend Zeit und Ressourcen für Untersuchung und Behebung des Betrugs aufwenden.
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Neukontenbetrug
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Neukontenbetrug wird häufig mithilfe automatisierter Bots und synthetischer Identitäten durchgeführt, wodurch Kriminelle sich unter falschen Angaben für Leistungsprogramme anmelden können. Diese gefälschten Konten wirken möglicherweise legitim und umgehen erste Verifizierungsprozesse, sodass Betrüger unrechtmäßig Zahlungen erhalten. Ob durch gestohlene Zugangsdaten oder erfundene Identitäten – beide Betrugsarten nutzen digitale Schwachstellen aus, kosten Regierungen Millionen und entziehen berechtigten Bürgerinnen und Bürgern die ihnen zustehenden Leistungen und Unterstützungen.
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Social Engineering
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Social-Engineering-Betrügereien haben ihren Ursprung möglicherweise nicht direkt auf einer digitalen Plattform staatlicher Dienstleistungen, können jedoch dennoch zu erheblichen Betrugsverlusten führen. Social Engineering bezeichnet den Einsatz von Täuschung, um Personen zur Preisgabe vertraulicher oder persönlicher Informationen zu bewegen, die für betrügerische Zwecke genutzt werden können. Phishing ist eine Form des Social-Engineering-Angriffs, die häufig eingesetzt wird, um Nutzerdaten wie Anmeldedaten und andere persönliche Informationen zu stehlen. Dabei gibt sich ein Angreifer als vertrauenswürdige Instanz aus und verleitet das Opfer dazu, eine E-Mail, Sofortnachricht oder SMS zu öffnen. Der Betrüger kann einen legitimen Nutzer dazu bringen, Transaktionen durchzuführen, die nicht in dessen Interesse liegen. Eine der größten Herausforderungen bei der Bekämpfung von Social Engineering besteht darin, dass diese Betrugsmaschen legitime Nutzer zu Handlungen verleiten, die zum Verlust persönlicher Informationen und von Leistungszahlungen führen. Wenn ein Nutzer auf einen Phishing-Betrug hereinfällt, wird die Identifizierung betrügerischer Aktivitäten oft erst lange nach Abschluss der Transaktion möglich.
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Leistungsverlust
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Betrug stellt eine erhebliche Bedrohung für die Integrität von Leistungsprogrammen auf Ebene der Bundesstaaten und Kommunen dar, da kritische Ressourcen von den besonders schutzbedürftigen Bürgerinnen und Bürgern abgezogen werden, die sie am dringendsten benötigen. Zunehmend nehmen Cyberkriminelle diese Programme mit ausgeklügelten Methoden wie Kontoübernahmen und Neukontenbetrug ins Visier – Formen des digitalen Identitätsdiebstahls, die Systemschwachstellen sowie gestohlene oder gefälschte Identitätsdaten ausnutzen. Diese Angriffe führen nicht nur zu direkten finanziellen Verlusten, sondern untergraben auch das öffentliche Vertrauen in essenzielle staatliche Dienstleistungen.

Die Tools, die Betrüger für ihre Straftaten nutzen

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Bots & Emulatoren
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Bots können bei allen oben beschriebenen Angriffsvektoren zum Einsatz kommen, sind jedoch besonders nützlich für zeitaufwendige Angriffe wie das Testen gestohlener Zugangsdaten oder Brute-Force-Passwortangriffe. Bots sind außerdem effizient, um Neukontenbetrug in großem Maßstab zu betreiben. Ein Bot-Angriff bezeichnet die Nutzung automatisierter Webanfragen, um eine Website, eine Anwendung, eine API oder Endnutzer zu manipulieren, zu betrügen oder zu stören. Schädliche Bots machen über 30 % des Internetverkehrs aus.2 Bot-Angriffe werden häufig mithilfe von Emulatoren durchgeführt – Programmen, die ein Gerät so tarnen, dass es wie ein anderes Gerät erscheint. Nachdem ein Betrüger beispielsweise die Geräte-ID und Bankkontoinformationen eines Nutzers erlangt hat, kann er einen Emulator verwenden, um seinen Desktop wie das Mobiltelefon des Nutzers erscheinen zu lassen, anschließend die MFA-Verifizierung abfangen, um auf das Konto zuzugreifen und Gelder zu überweisen.
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Malware & Ransomware
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In bestimmten Fällen von Social Engineering kann ein ahnungsloser Nutzer dazu verleitet werden, eine Form von Malware (kurz für „malicious software“) zu aktivieren. Dabei handelt es sich um eine Datei oder einen Code, der typischerweise über ein Netzwerk im Rahmen eines Phishing-Betrugs bereitgestellt wird und ein System infiziert, ausspäht, Daten stiehlt oder nahezu jedes vom Angreifer gewünschte Verhalten ausführt. Dazu kann auch Ransomware gehören – eine Form von Malware, die Dateien auf einem Gerät verschlüsselt und dadurch Dateien sowie die darauf angewiesenen Systeme unbrauchbar macht. Die Angreifer fordern anschließend Lösegeld im Austausch für die Entschlüsselung.

Wie Bundesstaaten und Kommunalverwaltungen Betrug verhindern können

Wirksame Betrugsprävention erfordert, dass Organisationen Informationen über betrügerische Aktivitäten sammeln, um ihre Abwehrhaltung zu verbessern.

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Betrugserkennung
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Die Betrugserkennung ist die Signalphase, in der digitale Interaktionen auf Betrugsrisiken bewertet werden. Traditionelle Erkennungsmethoden konzentrieren sich auf die Transaktion, doch moderne Tools zur Betrugserkennung können Sitzungen deutlich früher analysieren. Die in der Erkennungsphase gesammelten Informationen bilden die Grundlage für eine wirksame Reaktion zur Betrugsbekämpfung. Es gibt viele Arten von Betrugs- und Risikosignalen, die eine Organisation erfassen kann, und die meisten setzen auf einen mehrschichtigen Ansatz, um sicherzustellen, dass weniger betrügerische Sitzungen unentdeckt bleiben. Das bedeutet, mehrere Erkennungstools gleichzeitig einzusetzen, um unterschiedliche Aspekte zu verschiedenen Zeitpunkten innerhalb der Sitzung zu messen.
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Entscheidungstools
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Entscheidungs- oder Decisioning-Tools werden eingesetzt, um die Signale aus der Erkennungsphase zu aggregieren und sie auf eine Entscheidung zu verdichten, die auf dem wahrgenommenen Risiko der Sitzung und/oder Aktivität basiert. Diese Entscheidungen beruhen auf Betrugsschwellenwerten und Logiken, die von internen Betrugsteams definiert und von Autorisierungstools durchgesetzt werden. Historisch haben viele Betrugsteams Decisioning-Tools intern auf Basis ihrer spezifischen Anforderungen entwickelt, doch diese Eigenentwicklungen sind oft schwer aktuell zu halten, wenn neue Methoden zur Betrugserkennung hinzukommen. Die Entscheidungsphase wird komplexer, da Organisationen den gesamten Nutzerpfad auf Betrug prüfen müssen und sich möglicherweise entscheiden, Gegenmaßnahmen an unterschiedlichen Punkten innerhalb der Sitzung einzuleiten – beispielsweise nicht nur zum Zeitpunkt der Transaktion, sondern auch beim Anzeigen gespeicherter persönlicher Informationen, beim Ändern von Profildaten oder beim Anpassen von Benutzereinstellungen. Um automatisierte und effektive Entscheidungsprozesse einzurichten, müssen Betrugsteams die Logik definieren, die die Risikostufen bestimmt, welche Gegenmaßnahmen auslösen. Diese Logik ist im Decisioning-Tool hinterlegt, das so eingerichtet sein sollte, dass es alle Quellen von Risikosignalen sammelt und analysiert.
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Schadensbegrenzung
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Schadensbegrenzung bei Betrug kann in verschiedenen Formen erfolgen. Letztlich kann jede Maßnahme, die ergriffen wird, um ein potenziell betrügerisches Ergebnis zu verhindern, als Mitigation betrachtet werden. Dazu gehören das Beenden einer Sitzung, die Identitätsprüfung oder das einfache Hochstufen auf MFA, um mehr Sicherheit über die Identität eines Benutzers zu erhalten. Leider bergen Maßnahmen zur Schadensbegrenzung das Risiko, die User Experience (UX) zu beeinträchtigen. Der Einsatz zu vieler Betrugsbekämpfungstools kann dazu führen, dass legitime Benutzer den Eindruck gewinnen, wie Kriminelle behandelt zu werden. Deshalb schafft die Kombination zahlreicher Signale (Detection), gebündelt durch eine einheitliche Betrugslogik (Decisioning), die dann zu einer von vielen Maßnahmen zur Betrugsverhinderung (Mitigation) führt, die beste Balance zwischen Betrugsprävention und Nutzererlebnis. Um die Auswirkungen der Schadensbegrenzung auf die UX zu minimieren, müssen Betrugspräventionstools mit anderen Tools integriert werden, die ebenfalls die User Journey gestalten: Authentifizierungs- und Zugriffsmanagement-Tools sowie Tools zur Identitätsprüfung und -bestätigung.

Anwendungsfall: Großer Mobilfunkanbieter und Einzelhändler für US-Regierungsbehörden

Ein Unternehmen, das Mobilfunk- und Internetdienste für Endnutzer, Unternehmen und Regierungsbehörden anbietet, wandte sich an Ping auf der Suche nach einer Lösung, die die Sicherheit verbessert und es autorisierten Wiederverkäufern und Mitarbeitern erleichtert, Geschäfte abzuwickeln.

Herausforderungen des Kunden:

Ping-Lösung — Betrugserkennung (PingOne Protect):

Endergebnis:

Betrugsbekämpfungstools

Da Betrüger ihre Methoden weiterentwickeln und ihre Vorgehensweisen verfeinern, versuchen Fraud-Teams Schritt zu halten. Manuelle Prüfungen reichen nicht mehr aus, daher verbreiten sich digitale Betrugsmanagement-Tools zunehmend. Diese Tools lassen sich im Allgemeinen einer von mehreren Kategorien zuordnen und entsprechen grob einem oder mehreren der oben beschriebenen Schritte des Betrugspräventionsprozesses.

Schutz vor Zahlungsbetrug

Unternehmen werden durch Betrug höhere Verluste erleiden, da immer mehr Dienstleistungen in die Online-Umgebung verlagert werden. Automatisierte Tools zum Schutz vor Zahlungsbetrug können helfen, die Genauigkeit der Betrugserkennung zu verbessern und den Bedarf an manueller Bearbeitung durch Mitarbeiter zu verringern. Diese Tools integrieren Funktionen wie Risikoregeln, Risikobewertung, Echtzeitüberwachung und Geschwindigkeitsprüfungen (Velocity Checks), um betrügerische Kaufaktivitäten zu erkennen und zu blockieren.

Bot-Erkennung und -Management

Viele Bots sind darauf ausgelegt, Schaden zu verursachen, aber nicht alle Bots sind schädlich. Beispielsweise verwendet Google gute Bots, um Webseiten in den Google-Suchergebnissen zu indexieren und zu bewerten. Tools zur Bot-Erkennung und -Verwaltung zielen darauf ab, zwischen guten und schlechten Bots zu unterscheiden und festzulegen, welche auf eine Website zugreifen dürfen. Diese Fähigkeit ist entscheidend: So wichtig es ist, schädliche Bots zu blockieren, so wichtig ist es auch, gute Bots zuzulassen, um die Sichtbarkeit und Relevanz einer Website sicherzustellen. Tools zur Bot-Erkennung und -Verwaltung unterscheiden zwischen menschlichen Besuchern, guten Bots und schlechten Bots und nutzen Machine Learning sowie Threat Intelligence, um betrügerische Aktivitäten zu erkennen. Diese Tools sind effektiv, um schädliche Bots bei Aktivitäten wie Kreditkartenbetrug, Warenhortung und Credential Stuffing zu verhindern.

Verhaltensbiometrie

Da Betrüger immer ausgefeilter vorgehen, sind traditionelle Sicherheitsmaßnahmen wie PINs weniger wirksam. Verhaltensbiometrie ist ein zunehmend beliebtes Instrument, um zwischen Menschen und Bots oder zwischen autorisierten und nicht autorisierten menschlichen Benutzern zu unterscheiden. Während physische Biometrie unveränderliche menschliche Merkmale wie Fingerabdrücke erfasst, misst Verhaltensbiometrie interaktive menschliche Gesten. Beispielsweise sind die Art und Weise, wie wir unsere Smartphones halten, unsere Scroll-Muster sowie Druck und Geschwindigkeit unserer Tastenanschläge Mikrogesten, die für jeden von uns einzigartig sind. Digitale Tools beginnen, diese biometrischen Daten zu nutzen, um betrügerische Aktivitäten zu kennzeichnen, wenn das Verhalten eines bestimmten Benutzers nicht mit seinem bisherigen Verhalten auf einer Website übereinstimmt oder seinem Verhalten dem eines Bots ähnelt.

Geräte-ID

Die Geräteidentifizierung konzentriert sich auf Geräte statt auf Benutzer. Informationen wie Gerätetyp, IP-Adresse, lokale Zeitzone und Browsersprache bilden einen „Fingerabdruck“ des Geräts und können Unternehmen bei der Betrugserkennung unterstützen. Wenn beispielsweise ein bestimmtes Gerät mit fünf verschiedenen Konten verknüpft ist, die versuchen, auf einer Website Einkäufe zu tätigen, registrieren Geräte-ID-Tools potenziell betrügerische Aktivitäten. Zu den Vorteilen von Geräte-ID-Tools gehört, dass sie keine personenbezogenen Benutzerdaten erfordern und wiederkehrende Betrüger anhand eines zuvor verwendeten Geräts blockieren können.

Tools zur Identitätsprüfung und -bestätigung

Früher wurde die Online-Identität mit Benutzernamen, E-Mail-Adressen und Passwörtern bestätigt. Heute reichen diese Maßnahmen nicht mehr aus. Abhängig von der Art ihrer Dienstleistungen müssen Unternehmen unterschiedliche Tools zur Identitätsprüfung einsetzen, um sicherzustellen, dass die angegebene Identität eines Benutzers mit seiner tatsächlichen Identität übereinstimmt. Eine Komponente dieser Tools ist die schnelle Analyse historischer Transaktionsdaten eines Benutzers, die aus öffentlichen und privaten Quellen stammen. Dies wird als wissensbasierte Authentifizierung (Knowledge-Based Authentication, KBA) bezeichnet und gilt häufig als veraltete Methode, die zu viel Reibung verursacht. Modernere Methoden umfassen die Bewertung physischer Merkmale eines Benutzers. Einige Unternehmen führen manuelle Prüfungen durch, indem sie Benutzer auffordern, ihren Reisepass oder Führerschein vor der Computerkamera vorzuzeigen. Andere nutzen biometrische Gesichtserkennung, indem sie über die Computerkamera ein Bild des Gesichts aufnehmen, um die Identität zu verifizieren.

Payment-Orchestration-Tools

Unternehmen setzen Payment-Orchestration-Tools ein, indem sie einen komplexen Transaktionsprozess in einem zentralen Hub orchestrieren. Diese Tools helfen, digitale Bedrohungen daran zu hindern, in verschiedene Teile des Zahlungsprozesses einzudringen. Payment-Orchestration-Plattformen sammeln und teilen Daten, die es Unternehmen ermöglichen, potenziellen Betrügern gezielt zusätzliche Reibungspunkte hinzuzufügen und gleichzeitig autorisierten Benutzern einen reibungslosen Transaktionsprozess zu bieten. Payment-Orchestration-Tools sind besonders hilfreich bei der Verhinderung von Transaktionsbetrug.

Autorisierungstools

Nach der Authentifizierung von Benutzern kann das Unternehmen diesen unterschiedliche Zugriffsebenen innerhalb seiner Website zuweisen. Autorisierungstools gewähren oder verweigern Benutzern Berechtigungen anhand von Einstellungen und Parametern, die von Sicherheitsteams festgelegt werden, sowie mithilfe von Zugriffstokens. Einige Tools konzentrieren sich ausschließlich auf die Autorisierung, während andere Authentifizierungs- und Autorisierungsfunktionen kombinieren. Durch den Einsatz von Autorisierungstools schaffen Unternehmen eine Infrastruktur, die Zugriffe und Berechtigungen sowohl für externe Benutzer als auch für interne Mitarbeiter festlegt.

Dynamische Autorisierungstools – auch bekannt als attribute-based access control (ABAC) oder externalized authorization management (EAM) – gehen weit über traditionelle Autorisierungstools hinaus, indem sie Unternehmen die Möglichkeit geben, beliebige Datensätze auszuwerten und richtlinienbasierte Entscheidungen darüber durchzusetzen, welche Aktionen auf Grundlage dieser Daten zulässig sind.

Fraud- & Financial-Crime-Hubs

Fraud- und Financial-Crime-Hubs – manchmal auch Decisioning-Hubs genannt – werden eingesetzt, um den Entscheidungsprozess zu vereinfachen und zu automatisieren. Dabei handelt es sich häufig um Autorisierungstools mit gewissen Orchestrierungsfunktionen. Ziel dieser Tools ist es, das Betrugsmanagement durch Zentralisierung von Betrugslogik und Decisioning zu vereinfachen. Der größte Vorteil dieser Tools ist das Versprechen, den Bedarf an manueller Prüfung erheblich zu reduzieren.

Die Rolle von Fraud- & Risk-Teams

Mit dem Anstieg des E-Commerce und der damit einhergehenden Zunahme von Online-Betrug wird es für die meisten Unternehmen schwieriger, Betrug ohne die Unterstützung automatisierter Tools manuell zu überwachen und zu verhindern. Dennoch verlassen sich einige Unternehmen ausschließlich auf menschliche Teams zur Betrugserkennung und -prävention. Diese Entscheidung basiert häufig auf der Annahme, dass menschliche Mitarbeiter Betrug genauer identifizieren und die Quote falscher Erkennungen durch die individuelle Prüfung jedes einzelnen Falls senken können. Diese Mitarbeiter nutzen ihr unternehmensspezifisches Wissen, um den Ansatz zur Betrugsprävention an den einzigartigen Kontext des Unternehmens anzupassen.

Dennoch gibt es Nachteile, ein Team ausschließlich für die Betrugsprävention einzusetzen: Es ist für Unternehmen kostspielig; die Anforderungen an diese Teams können zwischen Verkaufs-Hoch- und -Tiefphasen erheblich schwanken; und Menschen benötigen möglicherweise länger als automatisierte Tools, um Betrug zu erkennen und zu verhindern – was zu Frustration bei den Nutzern führen kann.

Die meisten Organisationen verfolgen einen Ansatz der teilweisen Automatisierung: Betrugs- und Risikoteams führen einige manuelle Prüfungen durch, konzentrieren sich jedoch auch auf übergeordnete Strategien zur Betrugsprävention, die auf Daten automatisierter Tools basieren.

Der additive Charakter der Betrugsprävention

Da Betrugsmethoden äußerst ausgefeilt sind und sich schnell weiterentwickeln, müssen sich auch Gegenmaßnahmen kontinuierlich anpassen. Das kann für Unternehmen frustrierend sein, die erheblichen Aufwand in die Auswahl, Entwicklung und Implementierung einer Strategie zur Betrugsbekämpfung investieren. Anstatt die Nutzung spezifischer Tools und Technologien in den Vordergrund zu stellen, sollte sich eine Strategie zur Betrugsbekämpfung auf allgemeine Grundsätze konzentrieren – etwa darauf, welche finanziellen und personellen Ressourcen für die Betrugsprävention bereitgestellt werden. Darüber hinaus sollten Unternehmen neue Technologien zur Betrugsbekämpfung einführen, um bestehende Maßnahmen zu ergänzen – nicht zu ersetzen. Ein additiver Ansatz kann sowohl die Wirksamkeit der Maßnahmen verbessern als auch die Investitionen in Cybersicherheit optimal nutzen.

Hinweis zu Identity-Teams

Während Betrugsteams in der Vergangenheit häufig isoliert arbeiteten, beginnt sich dies zu ändern. Mit dem Aufkommen neuer Technologien zur Betrugserkennung, Identitätsprüfung und Zugriffsverwaltung können Identity-Teams nun gemeinsam mit Betrugsteams zum Vorteil der gesamten Organisation zusammenarbeiten. Da sich der Fokus der Betrugsprävention vom Schutz einzelner Transaktionen hin zum Schutz der gesamten End-to-End-User-Journey verlagert, kann die Integration von Identity- und Betrugstools in nahtlose und sichere Nutzerabläufe beiden Teams helfen, ihre Kennzahlen zu erreichen.

Argumente für Integration: Betrugsprävention & die umfassendere User-Journey

Die Kosten einer schlechten UX

Bundesstaatliche und kommunale Behörden stehen nicht im traditionellen Sinne im Wettbewerb um Kunden, doch das Nutzererlebnis ist dennoch entscheidend. Wenn digitale Services schwer zugänglich, verwirrend oder übermäßig aufwendig sind, sinken nicht nur die „Conversions“ – Bürger wenden sich stattdessen an Callcenter, suchen persönliche Anlaufstellen auf oder verschieben ihre Anliegen ganz. Zwar erwarten Bürger beim Zugriff auf Behördendienste ein gewisses Maß an Sicherheit, doch übermäßige Reibung schafft Hürden für die Nutzung und untergräbt das Vertrauen. Inkonsistente oder frustrierende Erlebnisse treiben Menschen letztlich zu weniger effizienten Kanälen, erhöhen die Betriebskosten und begrenzen die Wirkung digitaler Initiativen.

Sicherheit vs. Nahtlosigkeit: Die richtige Balance finden

Bürger und Drittparteien legen Wert auf Sicherheit, Komfort und Datenschutz. Es gibt keine perfekte Formel, die für jede Organisation funktioniert, doch ein integrierter Ansatz für Betrugsprävention und Benutzeridentität kann helfen, die richtige Balance zu finden. Entscheidend ist, Benutzersitzungen kontinuierlich auf Betrug zu prüfen und Reibung nur dann einzuführen, wenn durch das Einleiten von Gegenmaßnahmen tatsächlich Bedarf besteht.

Diagram showing a user authentication flow that filters and verifies access. A large group of users is first analyzed to identify bots and emulators, which are removed. Remaining users are assessed for risk: low-risk users are granted easy access, while suspicious users are challenged with additional verification steps, allowing legitimate users through and blocking high-risk actors.

Die richtigen Tools zusammenbringen

Die User-Journey steht im Mittelpunkt aller Aktivitäten Ihrer Organisation, und die Betrugsprävention spielt dabei eine wichtige Rolle. Eigenständige Tools zur Betrugserkennung sind nicht effektiv, wenn die von ihnen gesammelten Informationen nicht in die umfassendere User-Journey integriert werden. Betrugs- und Identity-Teams können und sollten zusammenarbeiten, um auf Vertrauen ausgerichtete Journeys zu orchestrieren.

Diagram illustrating how fraud detection and identity capabilities span a digital journey. The journey includes stages such as account opening, login, account activity, access to PII data, and payments or fund transfers. Across these stages, layered capabilities include bot mitigation, device identification and telemetry, behavioral biometrics, and transaction/event monitoring. Identity proofing tools are used at onboarding, while authentication tools apply throughout. All capabilities are connected through orchestration to deliver continuous, adaptive security across the entire user journey.

Die ständige Weiterentwicklung der Strategie zur Betrugsbekämpfung

Natürlich kann selbst das oben beschriebene Modell nicht statisch bleiben. Betrüger sind motiviert, technisch versiert und äußerst erfinderisch. Neue Angriffsarten entstehen kontinuierlich, und Betrugsteams reagieren meist auf Veränderungen in der Betrugslandschaft. Das gesamte Umfeld entwickelt sich so schnell, dass bis eine Organisation ihre Strategie definiert, abgestimmt und umgesetzt hat, bereits neue Bedrohungen entstanden sein können, die diese Strategie obsolet machen.

Eine wirksame Strategie zur Betrugsbekämpfung muss sich auf übergeordnete Prinzipien statt auf Implementierungsdetails konzentrieren und dem Unternehmen helfen, fundiertere Entscheidungen über den besten Ansatz zur Erkennung, Verhinderung und Steuerung von Betrug zu treffen. Anstatt sich auf ein bestimmtes Set an Tools und Techniken festzulegen, kann eine klar definierte Strategie allgemeine Grundsätze für die Einführung, Pflege und Stärkung von Betrugsbekämpfungsmaßnahmen durch Technologie festlegen. Ein zentraler Punkt ist hierbei, dass es sich um ein Wettrüsten handelt: Während Betrüger neue Exploits entwickeln, erarbeiten Forscher und Softwareunternehmen neue Gegenmaßnahmen. Eine pragmatische Strategie wird daher betonen, wie wichtig es ist, durch kontinuierliche Investitionen in neue Technologien und in qualifizierte Fachkräfte auf dem neuesten Stand zu bleiben. Betrüger bleiben nicht stehen – daher können es sich auch Betrugsteams nicht leisten, sich auf ihren Erfolgen auszuruhen. Ihre Strategie zur Betrugsprävention erfordert eine fortlaufende Überprüfung und regelmäßige Aktualisierungen, um sicherzustellen, dass Sie und Ihre Nutzer geschützt bleiben.

Mit den richtigen Tools in Ihrem Werkzeugkasten verfügen Sie jedoch über die nötige Agilität, um mit der schnelllebigen Betrugslandschaft Schritt zu halten.

  1. https://sift.com/index-reports-ai-fraud-q2-2025/
  2. https://securitytoday.com/articles/2023/05/17/report-47-percent-of-internet-traffic-is-from-bots.aspx#:~:text=Imperva%20Inc.,increase%20ov
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Bereit für den nächsten Schritt?
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Erfahren Sie, wie moderne IAM-Lösungen von Ping Identity Bundesstaaten und Kommunen dabei unterstützen, Betrug zu verhindern, öffentliche Ressourcen zu schützen und allen Bürgern nahtlose digitale Erlebnisse zu bieten.
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https://www.pingidentity.com/en/try-ping.html
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Demo anfordern
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