Die Auswirkungen des (sprunghaft angestiegenen) Arbeitslosenbetrugs während der COVID-19-Pandemie

Joshua Goldfarb

Die COVID-19-Pandemie hat Milliarden von Menschen auf der ganzen Welt betroffen. Neben den gesundheitlichen Folgen des Virus hatten auch die damit verbundenen Lockdowns, Reisebeschränkungen und Schließungen enorme wirtschaftliche Auswirkungen. Die bedauerliche Folge dieses Abschwungs ist, dass viele Menschen in finanzielle Not geraten sind, weil sie ihren Arbeitsplatz verloren oder anderweitig drastische Einkommenseinbußen erlitten haben.

Man könnte meinen, dass diese finanziellen Schwierigkeiten und erheblichen Beeinträchtigungen des täglichen Lebens bereits Belastung genug wären, auch wenn staatliche und kommunale Behörden Programme auflegen, um die Last dieser schwierigen Zeiten abzufedern. Betrüger sehen das jedoch offenbar anders und betrachten die aktuelle Pandemie bedauerlicherweise als Gelegenheit, in großem Stil Betrug mit Arbeitslosenleistungen zu begehen. Die Pandemie hat den bereits begonnenen digitalen Wandel beschleunigt und Betrügern beispiellose Möglichkeiten eröffnet, Schaden anzurichten, während Unternehmen Mühe haben, mit dem Tempo des Wandels Schritt zu halten.

Wie weit verbreitet ist das Problem? Laut einem am 31. Dezember 2020 in USA Today veröffentlichten Artikel beliefen sich die Verluste durch Betrug bei Arbeitslosenleistungen im Zusammenhang mit COVID-19 auf insgesamt 36 Milliarden US-Dollar im Jahr 2020. Anders ausgedrückt: Seit Beginn der Pandemie ist der Betrug bei Arbeitslosenleistungen weit verbreitet, wobei praktisch jeder US-Bundesstaat betroffen ist.

Was genau ist also Arbeitslosenbetrug? Es gibt zwar verschiedene Arten, doch bei der während der COVID-19-Pandemie beobachteten Variante werden betrügerische Anträge auf Arbeitslosenunterstützung gestellt. Im Wesentlichen gehen die Betrüger dabei wie folgt vor:

• Gestohlene Identitäten auf einschlägigen Websites im Darknet kaufen
• Mit diesen Informationen Anträge auf Arbeitslosenunterstützung ausfüllen
• Arbeitslosengeld auf ein Empfängerkonto überweisen lassen

Man könnte sich fragen, wie es Betrügern gelingt, diese Schritte so einfach und in großem Umfang durchzuführen. Die Antwort liegt in einem perfekten Zusammenspiel von Umständen, das dies ermöglicht.

Laut einem F5 Labs Blogbeitrag vom 22. Mai 2020 hebt sich der Betrug mit Arbeitslosenunterstützung „von anderen Betrugsarten ab, da die Angreifer dafür eine gültige Sozialversicherungsnummer benötigen. Leider stellt das für Angreifer kein Problem dar. Durch massive Datenschutzverletzungen in den Jahren 2015, 2017 und 2019 bei Gesundheitsdienstleistern, Kreditauskunfteien, Kreditkartenunternehmen und Einzelhändlern (unter anderem) wurden die Sozialversicherungsnummern praktisch aller US-Amerikaner kompromittiert.“ Mit anderen Worten: Im Untergrund ist eine Fülle gestohlener Identitäten verfügbar, die sich recht einfach erwerben lassen.

Sobald der Betrüger eine oder mehrere gestohlene Identitäten erlangt hat, muss er einen betrügerischen Antrag auf Arbeitslosenunterstützung stellen. Zum Glück für die Betrüger gibt es dafür Online-Anleitungen, die zwischen 5 und 100 US-Dollar kosten. Darüber hinaus scheinen Betrüger bei der Einreichung eines solchen Antrags nahezu jede beliebige Anschrift verwenden zu können. So hat CBS Los Angeles beispielsweise festgestellt, dass für unbewohnte, zum Verkauf stehende Villen Hunderte oder sogar Tausende betrügerische Anträge auf Arbeitslosenunterstützung eingereicht worden waren, in denen die jeweilige Immobilie als Anschrift angegeben war.

Hinzu kommt, dass die Bundesstaaten mit der steigenden Zahl von Anträgen auf Arbeitslosenunterstützung überfordert sind und nicht über ausreichende Ressourcen verfügen, um diese zu bearbeiten – ganz zu schweigen davon, Unstimmigkeiten zu erkennen, die auf Betrug hindeuten könnten. So wird deutlich, dass COVID-19 eine einzigartige Gelegenheit für Betrug bei der Arbeitslosenunterstützung geschaffen hat. In den meisten Bundesstaaten gibt es keine Kontrollen zur Betrugsprävention, kaum oder gar keine Möglichkeiten zur Betrugserkennung, und sie stehen unter enormem Druck, zunächst zu zahlen und erst später Fragen zu stellen.

Unsere Untersuchungen haben ergeben, dass die folgenden Verhaltensweisen in den nachstehenden Kategorien auf Betrug bei Arbeitslosenleistungen hindeuten:

• Gerätesignale
  • Geräte und digitale Nutzer online erkennen
  • Ungewöhnliche Zeitzonen
  • Mehrere Benutzer melden sich über dasselbe Gerät an
• Netzwerksignale
  • Ungewöhnliche Länder
  • ASNs in Hosting-Umgebungen
  • Ungewöhnliche Zeitzonen im Zusammenhang mit US-ASNs
• Signale für Umgebungs-Spoofing
  • Transaktionen über VPNs, anonymisierende Proxys oder andere Technologien, die dazu dienen, Umgebungen zu verbergen oder vorzutäuschen
  • Mehrere Transaktionen desselben Typs vom selben Gerät
  • Bisher unbekannte, eindeutige Browser-Fingerabdrücke
  • Minimale Veränderungen der Integrität, Identität und Legitimität des Geräts, die durch Browserabfragen erkannt werden
• Verhaltenssignale
  • Tippmuster, etwa die gedrückten Tasten, die Tippgeschwindigkeit und verdächtig umfangreiches Kopieren und Einfügen, auch in Felder für Vor- und Nachnamen
  • Browserfenster, das nur einen Teil der Bildschirmfläche einnimmt (was wahrscheinlich darauf hindeutet, dass daneben eine Textdatei – die Quelle für das Kopieren und Einfügen – geöffnet ist)
  • Mausbewegungen von Texteingabefeldern aus dem Browser heraus (was wahrscheinlich darauf hindeutet, dass Text aus einer neben dem Browserfenster geöffneten Textdatei kopiert und eingefügt wird)

Auch wenn die Lage ernst klingt, können staatliche Behörden mit einfachen Maßnahmen Betrug bei Arbeitslosenleistungen erkennen und verhindern. Eine Lösung zur Betrugsbekämpfung wie die Shape AI Fraud Engine (SAFE) kann eingesetzt werden, um verdächtige, böswillige und/oder ungewöhnliche Aktivitäten zu erkennen und zu unterbinden.

SAFE schützt unter anderem vor Arbeitslosenbetrug, indem es Folgendes erkennt:

• Zahlreiche Arbeitslosenanträge vom selben Gerät und/oder derselben E-Mail-Adresse
• Verdächtige Verhaltensmuster von Nutzern bei der Interaktion mit der Website, wie zum Beispiel:
  • Kopieren und Einfügen personenbezogener Daten
  • Arbeitslosenanträge sehr schnell einreichen
  • Schnelles Navigieren auf der Website und ein hohes Maß an Vertrautheit mit der Website
  • Ständiges Bezugnehmen auf ein anderes Fenster
  • Versuch, die Erkennung zu umgehen (z. B. durch eine Verbindung über ein VPN oder die Cloud)
  • Mehrere Anträge einreichen, ohne sich anschließend anzumelden
  • Dasselbe Formular wiederholt vom selben Gerät aus ausfüllen
• Verdächtige Umgebungsindikatoren, beispielsweise wenn Arbeitslosenunterstützung in Kalifornien über ein Gerät beantragt wird, das sich außerhalb der USA befindet.
• Mehrere Arbeitslosengeldzahlungen gehen auf dasselbe Empfängerkonto ein
• Mehrere Arbeitslosengeldanträge mit derselben Wohnanschrift
• Verdächtige Kombinationen, die sich aus der Verknüpfung der oben genannten und weiterer Punkte ergeben

Darüber hinaus ist die Bereitstellung von SAFE äußerst einfach und unkompliziert. Unternehmen können SAFE innerhalb weniger Stunden in Betrieb nehmen.

Durch die Einführung von Kontrollen zur Betrugsprävention und Funktionen zur Betrugsüberwachung können staatliche Behörden den in ihrem Zuständigkeitsbereich auftretenden Betrug bei Arbeitslosenleistungen erheblich reduzieren. Die Einführung von Prozessen und Verfahren zur Steuerung der Beantragung von Arbeitslosenleistungen ist für die Behörden ein wichtiger erster Schritt. In Kombination mit einer Plattform zur Betrugserkennung und -prävention, die den Missbrauch von Arbeitslosenleistungen überwacht, können staatliche Behörden Arbeitslosenbetrug gezielt bekämpfen, Verluste reduzieren und Steuergelder sparen. Shape hat unseren Kunden Einsparungen in Millionenhöhe durch die Verhinderung von Betrug ermöglicht. Dank der Effizienz unserer Daten und Signale konnten wir doppelt so viel Betrug erkennen wie interne Lösungen und Lösungen anderer Anbieter. So helfen wir unseren Kunden, betrugsbedingte Verluste zu erkennen und zu verhindern.

Die COVID-19-Pandemie hat viele Bereiche unseres Lebens komplexer und chaotischer gemacht. Der damit verbundene Anstieg des Betrugs bei Arbeitslosenleistungen verschärft diese Situation zusätzlich. Anstatt aufzugeben und uns mit jährlichen Betrugsverlusten in Milliardenhöhe abzufinden, ist es an der Zeit zu handeln. Plattformen zur Betrugserkennung und -prävention wie die Shape AI Fraud Engine (SAFE) können uns dabei unterstützen, verschiedene Arten von Betrug – darunter auch Betrug bei Arbeitslosenleistungen – zu erkennen und zu verhindern.

Wenn Sie mehr erfahren möchten, wenden Sie sich bitte an eine F5-Vertriebsniederlassung in Ihrer Nähe.

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