Betrugserkennung 2026 - Die Trends in Thesen
Teil 2: Metadaten-Analyse

 

Let’s talk about Metadata – in Teil 2 unserer Serie zu Betrugs- und Betrugserkennungstrends. (Wer Teil 1 verpasst hat: Link im ersten Kommentar).

Wir bleiben im Thesen-Modus, werden aber konkreter: Denn in jedem, absolut jedem digitalen Dokument stecken Metadaten – und die sind eine Schatztruhe für die Betrugsprüfung. Wer sie zu analysieren weiß, ist auf den Spuren der Manipulation. Warum?

Wie geht Betrugserkennungssoftware bei der Metadaten-Analyse vor?
 

1.  Metadaten von Bilddateien enthalten Erstellungsdatum, verwendete Software, Bearbeitungszeitpunkte und oftmals sogar den Aufnahmestandort.
2.  Arztrechnungen werden selten mit Tools wie GIMP oder Photoshop erstellt, sondern mit praxiseigener Software – taucht also eine Bildbearbeitungssoftware oder eine AI-Bildgenerierungsplattform in den Metadaten der weitergeleiteten Originaldokumente auf, ist Misstrauen angebracht.
3.  Abweichungen von Erstellungs- und Rechnungsdatum können ebenfalls ein Hinweis auf Auffälligkeiten sein, denn korrekt und professionell vom rechtmäßigen Verfasser erzeugte Dokumente weisen hier eher übereinstimmende Daten auf. 
4.  Kameradaten wie Smartphone-Modell oder GPS-Koordinaten lassen Rückschlüsse auf die Echtheit im Sinne eines Positivkriteriums zu.
 

Und weiter?

5.  PDF-Metadaten erlauben zudem die Analyse genutzter Schriftarten, Ebenen und die Trennung einzelner Elemente zur Identifikation von Manipulationen und zum Abgleich mit echten Dokumenten desselben Verfassercomputers.
6.  Metadaten können entfernt oder verändert werden – clever, diese Fälscher! Aber das Fehlen relevanter Informationen ist oft ein weiteres Warnsignal.
7.  Egal ob Tools wie GIMP, IrfanView, Windows Explorer, Master PDF Editor und Microsoft Edge oder gleich eine eingekaufte Komplettfälschung im Darknet oder ein gepromptetes Bild: Irgendwelche Metadaten-Spuren gibt es immer … 
8.  …und sie sind praktisch nie mit den „korrekten“ Metadatenspuren des rechtmäßigen Verfassers identisch. 
 

Was bedeutet das zusammenfassend?
 

9. Fraud-Detection-Software wie ICO.Fraud vermag es, Metadaten direkt aus Dateien und Übertragungsprotokollen auszulesen und in strukturierte Daten umzuwandeln, mit denen unsere Produkte von ICO-LUX GmbH den Betrugsdezernaten dann so wertvolle Hinweise zu geben vermögen. 
10.  So können die Informationen für die KI-gestützte Mustererkennung, für Plausibilitätsprüfungen und Risikobewertungen genutzt werden und Betrügende haben schlicht weniger Chancen, durchzukommen.

Spannend, oder? 
Und spannend bleibt es auch, denn im nächsten Beitrag gibt es Insights zur Bildanalyse!

Apropos Bild: Unser Beitragsbild ist handgepromptet by ICO-LUX. Alles was es braucht, ist eine gute Idee und ein guter Prompt. Den Rest erledigt mittlerweile NanoBananaPro.