Innovatie & Strategie

Analytics
AI en analytics tegen nep-helpdesk Microsoft

AI en analytics tegen nep-helpdesk Microsoft

Samenwerkingsverband combineert gegevens tegen helpdeskfraude.

© CC - Flickr Katy Warner
29 maart 2018

Samenwerkingsverband combineert gegevens tegen helpdeskfraude.

Het Openbaar Ministerie, de politie, de Autoriteit Consument en Markt en de Fraudehelpdesk gaan samenwerken met bedrijven als Microsoft, KPN, VodafoneZiggo, ING, ABN AMRO en de Rabobank om helpdeskfraudeurs te dwarsbomen.

De deelnemers hebben woensdag een intentieverklaring ondertekend om samen helpdeskfraude aan te pakken. Vorig jaar werden bijna 2000 mensen slachtoffer van deze vorm van oplichting, waarbij ze een pop-up te zien krijgen of gebeld worden door scammers die claimen namens de helpdesk van Microsoft contact op te nemen.

Deze oplichters nemen op afstand de computer van het slachtoffer over en laten zich betalen voor hun 'hulp', al dan niet via internetbankieren waarbij en passant inloggegevens worden buitgemaakt. Microsoft laat weten dat het nooit zelf gebruikers belt. De Windows-maker adviseert mensen om zulke telefoontjes meteen op te hangen.

Machine learning

Microsoft vormt zich met behulp van data analytics een beeld van de netwerken van fraudeurs en de omvang van deze soort van fraude. Het bedrijf zoekt het internet af naar pop-ups die binnen enkele microseconden verversen om de indruk te geven dat ze niet weggaan. Hierbij zet Microsoft machine learning in om uit de scanresultaten de kwalijke opzetjes te vissen.

Beeldherkenningssoftware haalt daar vervolgens de telefoonnummers uit die de scammers gebruiken. Onderzoeksteams moeten zo recent mogelijke informatie hebben, omdat professionele telefoonfraudeurs serieuze callcenters inzetten, compleet met geautomatiseerde wisseling van nummers. Zo vermijden zij blokkades op basis van zwarte lijsten met verdachte telefoonnummers.

Data analytics

Microsoft gebruikt analytics om de resultaten van zijn onderzoek zo te presenteren dat politie, Justitie en andere belanghebbenden ze begrijpen. Die partijen kunnen de online-scanresultaten dan combineren met eigen data om een beeld te krijgen van bijvoorbeeld de leeftijd en locatie van potentiële slachtoffers.

Ook de samenwerkende organisaties in Nederland hebben genoeg ideeën. "Als wij tijdens een onderzoek verdachte geldstromen zien, kunnen banken ook herkennen dat er rare transacties plaatsvinden naar ongewone ontvangers, in landen die niet normaal zijn voor een oma uit Katendrecht”, noemt de Rotterdamse korpschef Frank Paauw als voorbeeld. En KPN "denkt bijvoorbeeld aan het in samenwerking met het OM, of aan de hand van specifiek belgedrag, voorkomen dat dit soort frauduleuze gesprekken tot stand kunnen komen," aldus een woordvoerder.

Lees meer over
Reactie toevoegen
De inhoud van dit veld is privé en zal niet openbaar worden gemaakt.