Auktionsbetrüger an typischen Mustern erkennen
Forscher haben ein Programm entwickelt, das Online-Auktionen analysiert und mit den gewonnenen Daten Betrüger entlarven soll. Solche Analysen könnten Bewertungen durch Nutzer ergänzen.
An der US-amerikanischen Carnegie Mellon Universität haben Forscher unter der Leitung von Professor Christos Faloutsos eine Software entwickelt, die durch die Analyse öffentlich verfügbarer Daten zum Beispiel von Ebay-Auktionen Hinweise auf betrügerische Aktivitäten liefern soll.
Das Programm trägt den Namen "Network Detection via Propagation of Beliefs (Netprobe)" und soll typische Muster verdächtigen Verhaltens erkennen. Bei einem Testlauf mit etwa einer Million Transaktionen von ungefähr 66.000 Ebay-Nutzern erkannte die Software zehn bereits bekannte Betrüger sowie einige Verdachtsfälle und mögliche Komplizen. So sei laut Professor Faloutsos auffällig, dass als Betrüger verdächtigte selten oder nie untereinander Handel trieben.
Bei einer geeigneten grafischen Auswertung der Daten, die Transaktionen zwischen Marktteilnehmern als eine Art Netzwerk darstellt, stechen bestimmte Muster deutlich hervor. Eine Gruppe von Nutzern treibt regen Handel mit einer anderen Gruppe, jedoch praktisch nie innerhalb der eigenen Gruppe. Die Gruppe der Komplizen handelt auch mit normalen Nutzern, überwiegend jedoch mit den Betrügern.
Die Data-Mining-Software erzeugt aus den analysierten Daten Bewertungen der Vertrauenswürdigkeit von Nutzern von Online-Marktplätzen wie Ebay, die als Ergänzung zu den manipulationsanfälligen gegenseitigen Bewertungen der Nutzer dienen könnten. Diese Daten haben die Forscher jedoch bislang weder veröffentlicht noch Ermittlungsbehörden zu Verfügung gestellt.
