BMBF-Projekt: Kollaboratives Machine Learning zur Erkennung von Fraud und Risiken in ERP-Systemen (KOEX)

Seit Januar 2022 arbeitet die SIVIS GmbH in Zusammenarbeit mit der Hochschule Karlsruhe – Technik und Wirtschaft, der prenode GmbH und dem ISMLL der Universität Hildesheim gemeinsam am sogenannten KOEX-Projekt.

KOEX steht dabei für „Kollaboratives Machine Learning zur Erkennung von Fraud und Risiken in ERP-Systemen“. Ziel des Projekts ist es, mit Hilfe von maschinellem Lernen eine Softwarelösung zu entwickeln, welche in der Lage ist Fraud-Fälle zu erkennen. Ergänzend zu den von ERP-Systemen dokumentierten Aktivitäten von Mitarbeitenden innerhalb eines Unternehmens, sollen automatisierte Analysen mittels Machine Learning, Missbräuche erkennen und dahinterliegende Muster identifizieren. Erkannte Fraud-Fälle werden anonymisiert und zusammengeführt, um auf Basis von großen Datenmengen effektive Methoden zur Bekämpfung von Missbräuchen zu entwickeln. Durch die gegebene Anonymisierung werden keine vertraulichen Details und personenbezogenen Daten nach Außen getragen und Erkenntnisse zu einzelnen Fraud-Fällen können ohne Rückschluss auf die Quelle genutzt werden. Im Rahmen dieses Projektes soll zunächst ein Demonstrationssystem entstehen, welches nach Projektende weiterentwickelt und in die bestehende SIVIS-Lösungswelt integriert werden soll.

Hintergrund ist, dass insbesondere ERP-Systeme viele Angriffspunkte für betrügerisches und fehlerhaftes Verhalten eröffnen. Insbesondere interne Missbräuche und Betrugsversuche können enormen wirtschaftlichen Schaden anrichten. Häufig liegt der Fokus einer Sicherheitslösung von Unternehmen nur auf der Abwehr gegenüber externen Bedrohungen, wohingegen innere Sicherheitsvorkehrungen meist nur unzureichend getroffen werden. Mit der kollaborativen Erkennungssoftware kann hier entgegengewirkt werden und bisher unbekannte Fraud-Fälle können in Echtzeit erkannt und beseitigt werden. Schäden lassen sich demnach verhindern, wodurch das Projekt einen großen Beitrag zur Stärkung der deutschen Wirtschaft und dem Standort Deutschland insgesamt beiträgt. 

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