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Forschung

Die Beta-Version des Fake-Shop Detectors ist das Ergebnis laufender Forschungsprojekte. Seit dem Jahr 2018 wird laufend an der Detektion von Fake-Shops durch Künstliche Intelligenz gearbeitet. Der für die Entwicklung der KI-Modelle genutzte Datensatz zu betrügerischen Onlineshops ist für Forschungszwecke auf Anfrage verfügbar.

Entwicklungsteam & Partner

Der Fake-Shop Detector wird entwickelt vom AIT Austrian Institute of Technology, dem Österreichischen Institut für angewandte Telekommunikation (ÖIAT) und dem oberösterreichischen IT-Unternehmen X-Net. Kooperationspartner sind Ciuvo GmbH, mindUp Web+Intelligence GmbH, das Kompetenzzentrum Sicheres Österreich (KSÖ) sowie das Bundesministerium für Soziales, Gesundheit, Pflege und Konsumentenschutz (BMSGPK).

Die Forschungsarbeit zur Erkennung von Fake-Shops mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz wird derzeit im Rahmen des Projekts SINBAD durch das Sicherheitsforschungsprogramm KIRAS des Bundesministeriums für Landwirtschaft, Regionen und Tourismus (BMLRT) und der Forschungsförderungsgesellschaft FFG gefördert.

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Österreichisches Institut für angewandte Telekommunikation

Das ÖIAT ist eine unabhängige Forschungseinrichtung mit dem Ziel den kompetenten, sicheren und verantwortungsvollen Umgang mit digitalen Medien zu fördern. Leistungen sind Initiativen zur Bewusstseinsbildung, Content-Entwicklung, Workshops und Vorträge, Angewandte Forschung, Beratung und Schlichtung sowie Zertifizierung. Das ÖIAT ist Mitglied der ACR (Austrian Cooperative Research), dem österreichischen Netzwerk von privaten Forschungsinstituten, die Forschung und Entwicklung für Unternehmen betreiben.

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Austrian Institute of Technology GmbH

Das Austrian Institute of Technology (AIT) ist das größte außeruniversitäre Forschungsunternehmen in Österreich und leistet einen wesentlichen Beitrag zur Stärkung der technologischen Wissensbasis der österreichischen Wirtschaft und zur Sicherung des Standorts Österreich im internationalen Wettbewerb. Als österreichische Forschungs- und Technologiegesellschaft im europäischen Forschungsraum ist das AIT eng mit den Universitäten und führenden Hightech-Unternehmen vernetzt.

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X-Net Services GmbH

X-Net verfolgt das Ziel, neue Open Source (OS) Technologien als Dienstleister anzubieten. Kernkompetenzen sind Aufbau/Betreuung von Firmennetzwerken auf Basis von Open Source Technologien, Entwicklung individueller Software und Hardware-Lösungen sowie Umsetzung, Implementierung und Integration von Produktionsanlagen für produktspezifische Datenträger (SD, SSD, USB, CF, etc.) in Produktionsunternehmen.

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Fördergeber

Die Forschungsarbeit zur Erkennung von Fake-Shops mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz wird im Rahmen des Projekts SINBAD durch das Sicherheitsforschungsprogramm KIRAS des Bundesministeriums für Landwirtschaft, Regionen und Tourismus (BMLRT) und der Forschungsförderungsgesellschaft FFG gefördert.

Die Beta-Version des Fake-Shop Detectors ist das Ergebnis mehrerer Forschungsprojekte seit dem Jahr 2018.

Forschungsprojekte

SINBAD 

Das Ziel des Projekts SINBAD ist es durch innovative, user-zentrierte Erhebungsmethoden, datengestützte Modelle und Vertiefung der Machine Learning-Verfahren neue Erkenntnisse zur proaktiven Fake-Shop Detektion zu gewinnen und wirkungsvolle Gegennarrative unter Einbindung des Bedarfsträgers BMSGPK zu entwickeln, mit denen KonsumentInnen gestärkt werden. Das Projekt wird finanziert durch Mittel des BMLRT in der KIRAS-Förderschiene 2020.

Projektname: SINBAD - Sicherheit und Prävention vor organisiertem Internet-Bestellbetrug für Anwender durch Maßnahmen der Digitalen-Forensik

Website: https://projekte.ffg.at/projekt/3807747 

Konsortium: Österreichisches Institut für angewandte Telekommunikation, Center for Digital Safety & SecurityCenter for Technology Experience (AIT Austrian Institute of Technology GmbH), X-Net Services GmbH, Ciuvo GmbH

Laufzeit: 2020-2022

DETECT

Das Ziel des Projekts ist Gamification-Elemente zum Detector-Plugin zu erarbeiten. Dadurch soll der Fake-Shop Detector zu einem Community Tool werden, das beim Aufdecken von Internetbetrug unterstützt. Interessierte User werden über ihr Engagement und über die Nutzung des Tools zu wertvollen Agenten in der Prävention und Aufdeckung von Kriminalität im Online-Handel. Relevante Behörden und InteressensvertreterInnen erhalten frühzeitig Warnmeldungen und können Aufgaben an die Community delegieren. Das Projekt wird unterstützt von der netidee, einer Förderaktion der Internetstiftung Austria.

Projektname: DETECT - Echtzeitschutz gegen Fake-Shops durch Community-Driven AI

Website:https://www.netidee.at/detect

Konsortium: Center for Digital Safety & Security des AIT Austrian Institute of Technology GmbH (Projektleitung), Österreichisches Institut für angewandte Telekommunikation

Laufzeit: 2021

INSPECTION

Ziel des Projekts INSPECTION ist es, gehackte Webseiten durch das Durchsuchen des deutschsprachigen Internets und durch Klassifikation der Seiten mit Methoden der künstlichen Intelligenz von außen automatisiert zu identifizieren. Es sollen zudem Methoden entwickelt werden, die es erlauben, Betroffene zu informieren, den Schaden zu beheben und das Risiko zukünftiger erfolgreicher Angriffe zu reduzieren. Dabei sollen sowohl Betroffene als auch Webseitenbetreiber für die Probleme sensibilisiert werden. Das Projekt wird vom deutschen Bundesministerium für Bildung Forschung im Zuge von KMU Innovativ gefördert, die Watchlist Internet ist als assoziierter Partner dabei.

Projektzusammenfassung: https://www.mindup.de/data-scientists/anwendungsfaelle/fake-online-shops 

Konsortium: mindUp Web + Intelligence GmbH (Projektleitung), Karlsruher Institut für Technologie (KIT), BDO AG, Hamburg, Host Europe GmbH, Allianz für Sicherheit in der Wirtschaft, Deutschland sicher im Netz e.V., ECO Verband - SIWECOS, Baden-Württembergischer Handwerkskammertag, Fachverband Elektro- und Informationstechnik BW, Österreichisches Institut für angewandte Telekommunikation, SWISS INTERNET SECURITY ALLIANCE

Laufzeit: 2020-2023

MAL2

Das Ziel von MAL2 (MAchine Learning detection of MALicious content) war es Deep Neural Networks und Unsupervised Learning zur automatisierten Detektion von betrügerischen Fake-Shops und schädlichen Android Apps (PHAs) einzusetzen und somit zur Verbesserung der Cyberkriminalitätsprävention beizutragen. Das Projekt MAL2 wurde unterstützt durch finanzielle Mittel des Fördergebers BMVIT in IKT der Zukunft 6. Ausschreibung der FFG.

Projektwebsite: https://www.malzwei.at/ 

Konsortium: Center for Digital Safety & Security, AIT Austrian Institute of Technology GmbH (Projektleitung), Österreichisches Institut für angewandte Telekommunikation, X-Net Services GmbH, Kompetenzzentrum Sicheres Österreich, Ikarus Security Software GmbH

Laufzeit: 2018-2020

KOSOH

Ziel des Projekts KOSOH (Konsumentenschutz im Online Handel) war die Erfassung des Wissens der Watchlist Internet in der manuellen Erkennung von Fake-Shops, um Machine Learning mit Neuronalen Netzen zur automatischen Klassifizierung von Webseiten auf Grund der Ähnlichkeit ihrer Sourcecode Merkmale sowie durch Verfahren der automatischen Identifikation von Gütesiegeln durch Bildanalyseverfahren verstärkt zu automatisieren. Das Projekt wurde mit Unterstützung finanzieller Mittel des BMLRT in der Förderschiene KIRAS 2018 finanziert. 

Projektzusammenfassung: https://www.kiras.at/gefoerderte-projekte/detail/d/kosoh-1

Konsortium: Center for Digital Safety & Security, AIT Austrian Institute of Technology GmbH (Projektleitung), Österreichisches Institut für angewandte Telekommunikation

Laufzeit: 2018-2020

Der Fake-Shop Explorer

Fake-Shop Explorer ist ein Browser-basiertes Spiel, dass im Rahmen des netidee-Forschungsprojekts DETECT entwickelt wurde. Es basiert auf den Berechnungen der Künstlichen Intelligenz des Fake-Shop Detector.  Doch jede KI ist nur so gut wie ihre Datenbasis – daher brauchen wir deine Unterstützung in der Betrugsbekämpfung!

Hast du das Zeug zum Heldentum? Bei Fake-Shop Explorer versuchst du, als Mitglied des DETECT-Teams den Cyberspace sicherer zu machen! Begib dich auf die Reise mit einer Künstlichen Intelligenz. Entdecke echte Handelsposten und melde betrügerische Piratenlager!

Hier kannst du das Spiel in einer Testversion ausprobieren!