Erklärung
Im Unterschied zum Identitätsdiebstahl, bei dem sich Täter als eine reale Person ausgeben, entsteht hier eine neue, scheinbar plausible Identität: Einzelne echte Datenpunkte (zum Beispiel eine Sozialversicherungs- oder Steuernummer, ein Geburtsdatum oder eine Adresse) werden mit erfundenen Angaben kombiniert. Mit dieser Identität werden Konten eröffnet, Verträge abgeschlossen oder Kredite beantragt. Häufig wird zunächst über längere Zeit unauffälliges Verhalten gezeigt, bevor der eigentliche Betrug erfolgt.
Weil keine einzelne reale Person als Geschädigte auffällt, bleibt der Betrug oft lange unentdeckt. Generative KI kann das Erzeugen glaubwürdiger Dokumente, Fotos und Texte erleichtern; gleichzeitig steigen die Anforderungen an Prüfverfahren wie Know Your Customer und Liveness Detection.
Typisches Beispiel (schematisch)
Ein Unternehmen verzeichnet mehrere neue Kundenkonten mit unterschiedlichen Namen, aber auffälligen Gemeinsamkeiten bei Adressen, Geräten oder Kontaktdaten. Erst eine Auswertung der Zusammenhänge zeigt, dass die Konten wahrscheinlich nicht von verschiedenen, sondern vom selben Täterkreis stammen.
Bedeutung für Forensik und Ermittlungen
Die Aufklärung beruht auf der Verknüpfung von Merkmalen über viele Vorgänge hinweg: Geräte, Adressen, Telefonnummern, Zahlungswege, zeitliche Muster. Die Zuordnung zu Personen bleibt schwierig und liegt letztlich bei den zuständigen Behörden.
Erkennung und Prävention
Hilfreich sind mehrere unabhängige Prüfungen, der Abgleich mit bekannten Mustern und eine Beobachtung von Auffälligkeiten über die Zeit. Einzelne Dokumentenprüfungen reichen nicht in jedem Fall aus.
Auch gesucht als Synthetischer Identitätsbetrug, Synthetic ID Fraud, Kunstidentität, erfundene Identität, Frankenstein-Identität