WIEN
AIT AUSTRIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY GMBH
Das AIT Austrian Institute auf Technology sagt dem Internetbetrug und Fake News den Kampf an.
Dabei erweisen sich die Fähigkeiten von künstlicher Intelligenz als wirksam – und zielsicher.
Kampf dem Fake im Cyberspace
Desinformation hat viele Facetten. Eine
davon betrifft den Cybersecurity-Sektor,
wenn es um das Einkaufen in Onlineshops
geht. Mit Beginn der Covid-19-Pandemie
kam es auf diesem Gebiet zu einer gewaltigen
Zunahme betrügerischer Onlineanbieter.
Sogenannte Fake Shops sehen oftmals täuschend
echt aus und versprechen KonsumentInnen
tolle Markenprodukte zu sagenhaft
günstigen Preisen. Eines haben sie jedoch
alle gemeinsam: Das Geld ist weg.
Geliefert wird entweder extrem minderwertige
Ware oder aber in den meisten Fällen
wird überhaupt nichts auf den Postweg
102 NEW BUSINESS • WIEN | MAI 2021
gebracht. Rund 12.000 Betrugsfälle in Bezug
auf Onlineshops wurden 2020 in Österreich
gemeldet. Die Dunkelziffer liegt vermutlich
deutlich höher.
KI gegen Fake Shops
Die Forschung macht indes Fortschritte, um
die unkontrollierte Verbreitung von Desinformationen
unter Einhaltung sozialer, kultureller
und rechtlicher Normen zu bekämpfen.
Mit neuen, auf künstlicher Intelligenz (KI)
basierenden Methoden sowie mit der Zusammenführung
von Informationen aus unterschiedlichen
Quellen soll es möglich werden,
den Wahrheitsgehalt von Nachrichten zu
testen sowie die Echtheit von Onlineshops
in Echtzeit zu überprüfen und vor betrügerischen
„Fake Shops“ automatisch zu warnen.
Diesbezüglich hat das AIT Austrian Institute
of Technology eine erste Lösung für
KonsumentInnen – den Fake-Shop Detector
– entwickelt. Die Data-Science-ExpertInnen
Andrew Lindley und Olivia Dinica forschen
seit 2018 an der Entwicklung von KI-Modellen,
die den Quellcode von Onlineshops
durchleuchten und auf Basis der extrahierten
Merkmale die Ähnlichkeit zu bereits bekannten
Fake Shops erlernen.
Olivia Dinica erklärt die Funktion des Detektors
im Detail: „Viele Fake-Shop-Betreiber
kopieren Teile des Aufbaus ihrer Seiten.
Diese sehen zwar für den Konsumenten/die
Konsumentin gänzlich anders aus, sind aber
im Hintergrund in der Programmierung teilweise
ähnlich gestrickt. Die Aufgabe der KI
ist es nun, aus dem Zusammenspiel unterschiedlicher
Merkmale klare Muster zur
Unterscheidung von Fake Shops zu erlernen.
Trainiert wurde der Detector auf über 6.000
Onlineshops. Um ein Beispiel für diese Komplexität
zu geben: Vergleiche ich etwa händisch
Daten einer Website, erkenne ich
manuell auf den ersten Blick höchstens
optisch wiederkehrende Muster, wie etwa
simple Rechtschreibfehler oder wenn das
Impressum und Bilder kopiert wurden. Die
KI-gestützte Einschätzung kann ExpertInnen
der Kriminalitätsprävention somit eine gänz-
Fake Shops im Internet haben gerade in der Pandemiezeit Hochsaison.
Andrew Ledley,
Projektleiter
des Fake-Shop
Detectors am
Center for Digital
Safety & Security
am AIT.