Cybrlab: Präventiver KI-Schild gegen Betrügereien

[Dieser Artikel ist Teil einer Inhaltsreihe, die in Zusammenarbeit mit FEDIL entwickelt wurde und zeigt, wie künstliche Intelligenz zur digitalen Transformation der luxemburgischen Wirtschaft beiträgt.]

Cybrlab.ai wurde in Luxemburg mit der Mission gegründet, "eine sicherere Welt aufzubauen, indem die Frontlinien der Verteidigung tief vorangetrieben werden". Obwohl das Unternehmen noch jung ist, vereint das Team erstklassige Ingenieure, die sich auf Cybersicherheit, resiliente Softwaresysteme und künstliche Intelligenz spezialisiert haben.

Das Ausmaß der heutigen Cybersicherheitsherausforderungen ist überwältigend. Allein im vergangenen Jahr überstiegen die globalen Verluste durch Betrügereien 1 Billion Dollar. Dies ist eine finanzielle Auswirkung, die mit den kombinierten Schäden aller klimabedingten Katastrophen im Jahr 2024 vergleichbar ist.

"Sie fragen sich vielleicht: Für ein so monumentales Problem sollte es nicht schon eine wirksame Lösung geben?" fragt Garegin Margaryan, Mitbegründer von CybrLab.ai. "Die Antwort ist nein. Wenn es wirksame Lösungen gäbe, würden wir nicht erleben, dass Online-Betrugsaktivitäten siebenmal schneller wachsen wie die weltweite Verbreitung des Internets selbst. Die Wahrheit ist, dass die aktuellen Verteidigungsansätze grundlegend gebrochen sind."

Die "Reaktionslücke"

Laut dem CybrLab.ai-Team ist die Hauptursache die tödliche Zeitverzögerung zwischen Beginn eines Angriffs und dessen Entdeckung. Moderne Betrügereien sind KI-optimiert, hochgradig personalisiert und mit bemerkenswerter Geschwindigkeit ausgeführt; 50 % der Angriffe gelingen innerhalb der ersten 24 Stunden. Konventionelle Betrugserkennungssysteme analysieren jedoch Transaktionsdaten Tage später und liegen in der Regel 5 bis 10 Tage hinter dem eigentlichen Diebstahl zurück.

Dieses Problem wird durch die Fragmentierung digitaler Plattformen verstärkt. Ein Betrug findet selten isoliert statt: Er kann mit einer WhatsApp-Nachricht beginnen, sich über einen Anruf eskalieren und mit einer Banküberweisung enden. Da jede Plattform in ihrem eigenen Silo sitzt, können selbst fortschrittliche Verteidigungssysteme das Gesamtbild nicht erkennen.

Mit dem Aufstieg von Sofortzahlungen weltweit ist die Rückbeschaffung gestohlener Gelder nahezu unmöglich geworden. Unterdessen verlagern EU- und britische Regulierungsbehörden die Haftung, indem sie Institutionen für betrügerische Verluste zur Rechenschaft ziehen. Der Bedarf an einer wirksamen Lösung war daher nie dringender.

Von 10 Tagen auf 5... Protokoll

CybrLab.ai entwickelt das ZeroScam-Ökosystem, das weit mehr ist als eine typische Betrugserkennungs-App oder einen Model-as-a-Service-Wrapper. Es handelt sich um eine präventive Anti-Betrugs-Umgebung, die darauf ausgelegt ist, den gesamten Lebenszyklus eines Betrugs zu verfolgen.

Er arbeitet durch vier integrierte Säulen:

• Die ZeroScam-App – Ein kostenloses, anonymes mobiles Tool, das es Personen ermöglicht, verdächtige Nachrichten zu verifizieren. Während sie Nutzer in Echtzeit schützt, sammelt sie auch wichtige Daten für die Erkennungs-Engine.
• Die ZeroScam-Engine – Ein ausgeklügeltes Erkennungssystem mit acht spezialisierten Modulen.
• Die ZeroScam API – Eine öffentliche Schnittstelle für Unternehmen, die Finanzinstituten und Telekommunikationsunternehmen verwertbare Informationen – wie markierte IBANs, Krypto-Wallets und bösartige URLs – bietet, um Betrügereien zu blockieren, bevor das Geld das Konto des Opfers verlässt.
• Der Dynamische URL-Scanner – Ein Grundpfeiler des Ökosystems und eine Echtzeit-Bedrohungsintelligenzplattform. Angetrieben von einem sorgfältig entwickelten Feature-Vektor, intern trainierten proprietären ML-Modellen und einer erstklassigen Heuristikanalyse erweist es sich bereits als einer der schnellsten und genauesten dynamischen URL-Scanner auf dem globalen Markt.

Wenn ein Nutzer oder eine Organisation einen Screenshot hochlädt oder eine verdächtige Nachricht über die mobile App oder API weiterleitet, extrahiert das System die URL, analysiert sie und liefert innerhalb von 30–40 Sekunden Live-Bedrohungsinformationen.

Unmittelbare Auswirkungen

Diese Geschwindigkeit ist transformativ. Während der Tests, an denen bereits mehr als 10.000 echte Nutzer in mehreren Ländern beteiligt waren, hat das System Einzelpersonen erfolgreich vor aktiven Angriffen auf große Banken und Regierungsbehörden geschützt.

Indem ZeroScam betrügerische Nachrichten identifizierte und bösartige URLs nur wenige Minuten nach Beginn einer Betrugskampagne markierte, hat es sowohl finanzielle Verluste für Kunden als auch Reputationsschäden der nachgeahmten Institute verhindert.

Der Vorteil von CybrLab.ai liegt in seiner technischen Erfahrung. Das Team hat zuvor kritische Infrastruktur und Software von Grund auf aufgebaut und erfolgreich Hunderte Millionen Nutzer bedient.

Der Weg vor uns

"Wir drängen die Frontlinien der Verteidigung tief voran, indem wir die Cybersicherheit demokratisieren", sagt Garegin. "Wir kombinieren die besten Open-Source-Lösungen mit proprietären Machine-Learning-Modellen und Algorithmen, um sicherzustellen, dass wir nicht nur auf Angriffe reagieren, sondern sie auch vorhersagen."

CybrLab.ai plant, Anfang 2026 die Produktionsversion des ZeroScam-Ökosystems zu starten. Das Unternehmen strebt an, bis Ende 2027 bis zu 10 Millionen Menschen zu schützen und richtet sich auf mehr als 1.000 potenzielle Unternehmenskunden, die derzeit der globalen Betrugsepidemie ausgesetzt sind.