Ende September und Anfang Oktober hielten L3S, Universität Bonn und HASE & IGEL Workshops und Interviews mit den Forensikern von SCHAEFFLER und RisikoTek ab, um präzise zu erfassen, wie erfahrene Profis vorgehen, um betrügerische Händler zu identifizieren. Das Ziel: diese "Algorithmen" klar auszudrücken und trennscharfe Kriterien für ihre Anwendung zu definieren - wie zum Beispiel zu erkennende Muster, Schwellenwerte etc. - so dass wir Machine Learning Modelle entwickeln können, um dieses Vorgehen zu automatisieren und wir diese dann an tatsächlichen Falldaten trainieren können.
Folgende illegalen Aktivitäten stehen bisher im Fokus:
- Gefälschte Teile
- Gefälschte Verpackungen
- Gebrauchte Teile, die als neu verkauft werden
- Teile, die bewusst so gestaltet werden, dass sie dem Original sehr ähnlich sind und mit diesem verwechselt werden sollen
- Produkte, die der Hersteller gar nicht produziert/anbietet, die jedoch von illegalen Händlern unter der Herstellermarke vertrieben werden
- Illegale Ex- oder Reimporte
- Nicht direkt illegaler Handel, der jedoch deutliche Merkmale von Geldwäsche aufweist oder mit hoher Wahrscheinlichkeit dazu dient, Schmuggel zu verdecken
Unser Ziel mit ATTENTION! ist es, solche Aktivitäten nicht nur aufzufinden, sondern vor allem die kriminellen Netzwerke dahinter zu identifizieren und Unternehmen sowie Behörden mit Daten zu versorgen, die direkt helfen, diese Netzwerke stillzulegen.
Unsere Reise im Projekt ist soweit äußerst vielversprechend: wir haben bereits eindeutig automatisierbare Verfahren für die Erkennung und Klassifizierung definiert. Im November werden wir uns erneut im gesamten Konsortium treffen um auf dieser Basis das Lastenheft zu finalisieren.