@inproceedings{UrbanRiedelPaulischetal.2018, author = {Urban, Tobias and Riedel, Ren{\´e} and Paulisch, Christine and Pohlmann, Norbert}, title = {Sei gewarnt! Vorhersage von Angriffen im Online-Banking}, series = {D-A-CH Security 2018. Bestandsaufnahme, Konzepte, Anwendungen, Perspektiven}, booktitle = {D-A-CH Security 2018. Bestandsaufnahme, Konzepte, Anwendungen, Perspektiven}, editor = {Schartner, Peter and Pohlmann, Norbert and Arbeitskonferenz D-A-CH Security,}, publisher = {syssec}, address = {Frechen}, isbn = {978-3-00-060424-9}, pages = {151 -- 163}, year = {2018}, abstract = {In diesem Artikel wird ein Alert-System f{\"u}r das Online-Banking vorgestellt, welches das Schutzniveau im Kontext von Social-Engineering-Angriffen sowohl clientseitig als auch serverseitig erh{\"o}hen soll. Hierf{\"u}r wird durch das Alert-System ein kontinuierliches Lagebild {\"u}ber die aktuelle Gefahrenlage beim Online-Banking erstellt. Bei konkretem Bedarf wird der Nutzer punktuell vor aktuellen Betrugsmaschen gewarnt und zielgerichtet {\"u}ber Schutzvorkehrungen und Handlungsempfehlungen informiert. F{\"u}r die Berechnung der aktuellen Gefahrenlage wurden unterschiedliche off-the-shelf-Algorithmen des Maschinellen Lernens verwendet und miteinander verglichen. Die Effektivit{\"a}t des Alert-Systems wurde anhand von echten Betrugsf{\"a}llen evaluiert, die bei einer Bankengruppe in Deutschland aufgetreten sind. Zus{\"a}tzlich 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 st{\"o}ßt.}, language = {de} }