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Fakeshop.at
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Fake-Shop Detector entlarvt Onlinebetrüger

Fake-Shops im Internet werden zahlreicher und zugleich schwieriger zu erkennen. Unterstützung beim Aufspüren der Onlinebetrüger bietet ab sofort die Betaversion des Fake-Shops Detector. Die in Österreich entwickelte Anwendung untersucht im Internetbrowser, ob es sich um seriöse oder betrügerische Onlineshops handelt. Nutzerinnen und Nutzer können sich nun an der Testphase beteiligen.

Onlineshopping boomt wie nie zuvor, gleichzeitig schnappt die Fake-Shop-Falle immer öfter zu. Die Ware ist bestellt und bezahlt, kommt aber nie an. Fake-Shops werden immer professioneller und damit zunehmend schwieriger als solche zu erkennen. Ist das Geld einmal bezahlt, ist es unwiderruflich verloren. Das effektivste Mittel, um Konsumentinnen und Konsumenten vor dieser Art von Kriminalität zu schützen, ist daher Prävention, so die Experten der auf Onlinebetrug spezialisierten Internetplattform Watchlist Internet in einer Aussendung.

Fake-Shop-Detector warnt in Echtzeit

Der Fake-Shop Detector, entwickelt vom AIT Austrian Institute of Technology, dem Österreichischen Institut für angewandte Telekommunikation (ÖIAT) und X-Net Services, ist ab sofort in einer Beta-Version verfügbar. Anwenderinnen und Anwender, die das Tool installieren, werden in Echtzeit vor Fake-Shops gewarnt und können in aller Ruhe weiter einkaufen, wenn der Detector grünes Licht gibt. Der Fake-Shop Detector ist ab sofort als Plugin für die Internetbrowser Firefox, Edge und Chrome auf www.fakeshop.at zum Download verfügbar. Mobile Nutzerinnen und Nutzer können Onlineshops auch in der Watchlist Internet-App überprüfen.

Der Fake-Shop Detector überprüft jede abgerufene Website in zwei Schritten: Zunächst wird eine Datenbank durchforstet, die sowohl seriöse als auch betrügerische Onlineshops enthält. Das Programm kennt schon jetzt mehr als 10.000 Fake-Shops und über 25.000 vertrauenswürdige Online-Händler in Österreich, Deutschland und der Schweiz.

Ampelsystem des Fake-Shop-Detectors
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Der Fake-Shop-Detector warnt Nutzerinnen und Nutzer mittels Ampelsystem

Handelt es sich um einen unbekannten Onlineshop, kommt im zweiten Schritt die Künstliche Intelligenz zum Einsatz. Sie überprüft in Echtzeit, ob Ähnlichkeiten mit bereits bekannten Fake-Shops vorliegen. Dabei werden insgesamt 21.000 Merkmale (u. a. die Struktur der Website oder Kommentare im Quellcode) berücksichtigt, aus deren Kombination der Fake-Shop Detector seine Empfehlungen ableitet. Dabei werde größter Wert auf die Einhaltung aller geltenden Datenschutzbestimmungen gelegt, so Watchlist Internet.

Shop-Bewertungen nach Ampelsystem

Das Ergebnis der Analyse des Fake-Shop Detectors wird nach dem Ampelsystem angezeigt: Gewarnt wird mit einem roten Symbol vor bereits bekannten Fake-Shops und den von der Künstlichen Intelligenz erkannten verdächtigen Shops.

Neben den Fake-Shops kommt es zunehmend zu Konsumentenbeschwerden über Onlineshops, die mangelhafte Waren versenden und keine Retouren ermöglichen. Vor diesen Shops warnt das Plugin mit einem gelben Symbol. User sind in diesem Fall dazu aufgerufen, ihnen unbekannte Onlineshops selbst anhand von Tipps unter die Lupe zu nehmen. Dies trifft auch zu, wenn die Echtzeitanalyse der Künstlichen Intelligenz keine eindeutige Empfehlung treffen kann.

Testphase bis Ende des Jahres

Kann das Tool einen Onlineshop eindeutig als echt und seriös identifizieren, zeigt die Ampel Grün an. Das ist etwa der Fall, wenn ein Shop mit einem Gütezeichen zertifiziert oder in einem vertrauenswürdigen österreichischen Onlineshop-Verzeichnis gelistet ist. Aber auch, wenn keiner dieser Aspekte zutrifft, gibt es grünes Licht, sofern die Künstliche Intelligenz keine Ähnlichkeit zu Fake-Shops feststellt.

Schon jetzt weisen die Praxistests des Fake-Shop Detectors eine hohe Treffsicherheit auf, so Watchlist Internet. Nun werden alle Österreicherinnen und Österreicher eingeladen, sich an der Testphase des Fake-Shop Detectors bis Ende des Jahres zu beteiligen. Durch die Nutzung der Beta-Version des Fake-Shop Detectors schützen Konsumentinnen und Konsumenten nicht nur sich selbst. Sie helfen auch aktiv mit, andere vor Bestellbetrug zu warnen, da durch eine breite Nutzung in der Testphase die Datenbasis laufend verbessert werden könne.