Tobias Urban, Rene Riedel, Christine Paulisch, Norbert Pohlmann

• In diesem Artikel wird ein Alert-System für das Online-Banking vorgestellt, welches das Schutzniveau im Kontext von Social-Engineering-Angriffen sowohl clientseitig als auch serverseitig erhöhen soll. Hierfür wird durch das Alert-System ein kontinuierliches Lagebild über die aktuelle Gefahrenlage beim Online-Banking erstellt. Bei konkretem Bedarf wird der Nutzer punktuell vor aktuellen Betrugsmaschen gewarnt und zielgerichtet über Schutzvorkehrungen und Handlungsempfehlungen informiert. Für die Berechnung der aktuellen Gefahrenlage wurden unterschiedliche off-the-shelf-Algorithmen des Maschinellen Lernens verwendet und miteinander verglichen. Die Effektivität des Alert-Systems wurde anhand von echten Betrugsfällen evaluiert, die bei einer Bankengruppe in Deutschland aufgetreten sind. Zusätzlich wurde die Usability des Systems in einer Nutzerstudie mit 50 Teilnehmern untersucht. Die ersten Ergebnisse zeigen, dass die verwendeten Verfahren dazu geeignet sind, die Gefahrenlage im Online-Banking zu beurteilen und dass ein solches Alert-System auf hohe Akzeptanz bei Nutzern stößt.