Identitätsbetrug bleibt auch ohne Deepfake-Boom ein Problem

Deepfakes sind nicht die einzige Herausforderung bei der digitalen Identitätsprüfung.

Daten von Signicat zeigen, dass zwar weniger Deepfake-Versuche registriert wurden, klassische Methoden wie manipulierte Dokumente, Phishing und Social Engineering weiterhin eine wichtige Rolle beim Identitätsbetrug spielen.

Manipulierte Dokumente bleiben weit verbreitet

Bei der biometrischen Identitätsprüfungslösung VideoID sank der Anteil der erkannten Deepfake-Betrugsversuche von 4,70 Prozent im Jahr 2024 auf 2,64 Prozent im Jahr 2025. Das entspricht einem Rückgang von rund 44 Prozent.

Gleichzeitig blieb der Anteil sogenannter Presentation-Attacks hoch. Dazu zählen unter anderem Angriffe mit gefälschten oder manipulierten Identitätsdokumenten. Ihr Anteil lag 2025 bei 13,03 Prozent und damit sogar etwas über dem Vorjahreswert von 12,8 Prozent.

Für Signicat verdeutlicht die Entwicklung, dass Unternehmen ihre Betrugsabwehr nicht allein auf Deepfake-Erkennung ausrichten können. Thomas Osinga, Head of Identity Proofing bei Signicat, verweist dabei unter anderem auf Social Engineering, Phishing, Smishing und manipulierte Ausweisdokumente.

Betrug endet nicht mit der Identitätsprüfung

Ein weiteres Problem liegt darin, dass eine erfolgreich abgeschlossene Identitätsprüfung beim Onboarding keinen dauerhaften Schutz vor Kontoübernahmen bietet. Laut dem Signicat-Bericht „The Battle in the Dark“ entfielen auf dem deutschen Markt 38 Prozent der Identitätsbetrugsangriffe auf die Transaktionsphase. Weitere 34 Prozent betrafen den Log-in.

Damit rücken bestehende Kundenkonten stärker in den Fokus. Gestohlene Zugangsdaten oder durch Social Engineering beeinflusste Nutzer können Angreifern auch nach einem erfolgreichen Onboarding den Zugang ermöglichen.

Die im Bericht befragten europäischen Unternehmen schätzten den Anteil betrügerischer Vorgänge sowohl bei Transaktionen als auch bei neu aufgenommenen Kunden auf rund 19 Prozent.

KI macht klassische Methoden skalierbarer

Künstliche Intelligenz verändert dabei nicht zwangsläufig die grundlegenden Angriffsmethoden. Sie kann vielmehr dazu beitragen, bekannte Vorgehensweisen schneller und in größerem Umfang umzusetzen. Dazu gehören beispielsweise Phishing- und Smishing-Kampagnen sowie die Erstellung oder Manipulation von Identitätsdokumenten.

Eine Studie mit 101 Teilnehmenden untersuchte unter anderem KI-generierte Spear-Phishing-Nachrichten. Die dabei ermittelten Nachrichten erreichten eine Klickrate von 54 Prozent und lagen damit auf dem Niveau der von menschlichen Experten erstellten E-Mails.

Auch bei den Verbreitungswegen zeichnet sich eine Veränderung ab. Laut der im Ausgangsmaterial genannten Prognose von SentinelOne könnten 2026 rund 35 Prozent der Phishing-Angriffe über SMS und Messaging-Apps erfolgen.

Osinga beschreibt die Entwicklung als zunehmende Industrialisierung klassischer Täuschungsmethoden durch KI. Aus seiner Sicht muss Identitätsprüfung deshalb stärker über den Zeitpunkt der Kontoeröffnung hinaus gedacht werden.

Neue Anforderungen durch digitale Identitäten und KI-Agenten

Zusätzliche Herausforderungen entstehen durch digitale Identitäts-Wallets und den zunehmenden Einsatz autonomer KI-Agenten. Letztere können im Auftrag von Nutzern eigenständig Aktionen durchführen oder Transaktionen auslösen.

Damit reicht es künftig nicht immer aus, die Identität einer Person zu überprüfen. Unternehmen müssen auch feststellen können, ob eine konkrete Handlung tatsächlich autorisiert wurde und in welchem Kontext sie stattfindet.

Osinga spricht deshalb von einem „Wettrüsten auf mehreren Ebenen“ zwischen KI-gestützten Angriffen, autonomen KI-Agenten und Technologien, die diese Interaktionen absichern sollen.

Kontrollen sollen möglichst unauffällig erfolgen

Signicat setzt als Gegenmodell auf eine kontinuierliche Überprüfung während der gesamten Kundenbeziehung. Dabei sollen verschiedene Signale im Hintergrund analysiert werden, ohne bei jeder normalen Interaktion zusätzliche Authentifizierungsschritte zu verlangen.

Zu den möglichen Faktoren zählen unter anderem Standortinformationen, IP-Daten, Nutzungsmuster und verhaltensbasierte Gerätemerkmale. Auffälligkeiten können dabei als Grundlage dienen, um bei erhöhtem Risiko zusätzliche Prüfungen auszulösen.

Damit verschiebt sich der Ansatz von einer einmaligen Identitätsprüfung beim Onboarding hin zu einer laufenden Bewertung von Zugriffen und Transaktionen. Ziel ist es, sowohl manipulierte Identitäten als auch verdächtige Aktivitäten nach der Kontoeröffnung zu erkennen, ohne legitime Kunden bei jeder Nutzung mit zusätzlichen Hürden zu belasten.

(red/Signicat)