Untersuchung von AV-Comparatives

Diese Tools helfen beim Erkennen von Fakeshops

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von Yannick Züllig und NetzKI Bot und lpe

Online-Käufer sind zunehmend gefährdet, auf täuschend echte Fake-Shops hereinzufallen. Eine neue Untersuchung von AV-Comparatives bewertet die Wirksamkeit von 35 Sicherheitsprodukten im Kampf gegen diese Bedrohung. Die Untersuchung zeigt: die wenigsten dieser Tools halten, was sie versprechen.

(Source: Snowing/Freepik.com)
(Source: Snowing/Freepik.com)

Online-Käufer sind zunehmend gefährdet, auf täuschend echte Fake-Shops hereinzufallen, die darauf abzielen, sensible Daten wie Kreditkarteninformationen zu stehlen und finanzielle Verluste zu verursachen. Diese betrügerischen Websites locken oft mit unrealistischen Rabatten und gefälschten Bewertungen, um Vertrauen zu erwecken. Eine neue Untersuchung von "AV-Comparatives" hat die Wirksamkeit von 35 Sicherheitsprodukten bewertet, um ihre Fähigkeit zu testen, solche Bedrohungen zu erkennen und zu blockieren.

AV-Comparatives testete im Juni 2024 insgesamt 35 Lösungen, darunter Internet-Sicherheitssoftware, Browser-Erweiterungen und spezialisierte Webfilter auf ihre Fähigkeit, Fake-Shops zu erkennen und zu blockieren.

(Source: AV Comparatives)

Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, dass nur wenige der getesteten Produkte einen angemessenen Schutz gegen Fake-Shops bieten. Die meisten Lösungen verlassen sich ausschliesslich auf Blacklists zur Identifizierung betrügerischer URLs. Die Wirksamkeit dieser Produkte hängt stark von der Genauigkeit und Aktualität dieser Listen ab. Nur ein spezialisiertes Produkt im Test nutzte maschinelles Lernen speziell zur Erkennung von Fake-Shops und erzielte dadurch hohe Punktzahlen.

AV-Comparatives stellte fest, dass viele der getesteten Fake-Shop-Websites ein sehr ähnliches Design und Erscheinungsbild hatten. Dies könnte auf die Verwendung gemeinsamer Web-Frameworks und Webdesign-Muster oder möglicherweise auf die gleichen Betrügergruppen zurückzuführen sein. Ein erheblicher Teil der Fake-Shop-URLs nutzte Cloudflare-Dienste, was maschinelle Lernalgorithmen zur Identifizierung betrügerischer Webseiten nutzen könnten.

 

Wie man Fake-Onlineshops mit dem Augentest erkennt, lesen Sie hier

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