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Fraunhofer-Gesellschaft
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  4. Automatisierte Erfassung und KI-basierte Analyse Organisierter Kriminalität in (Dark-)Webforen
 
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2025
Book Article
Title

Automatisierte Erfassung und KI-basierte Analyse Organisierter Kriminalität in (Dark-)Webforen

Abstract
Die steigende Innovationsgeschwindigkeit macht Kommunikationsdienste günstiger und ermöglicht weltweit bessere Vernetzung. Parallel dazu passen sich Kriminelle flexibel an und agieren global. Cyberkriminalität ist eine der dynamischsten Kriminalitätsformen mit einem deutlichen Anstieg der erfassten Cyberstraftaten. Aufgrund des hohen Dunkelfeldes sind die erfassten Daten jedoch begrenzt aussagekräftig. Sowohl im Darknet als auch im Clearnet existieren viele Marktplätze für illegale Güter und Dienstleistungen. Kriminelle arbeiten oft in Netzwerken und kennen ihre Partner nur virtuell. Der Beitrag untersucht die automatisierte Erkennung Organisierter Kriminalität (OK) in (Dark-)Webforen wie Crimemarket. Dabei wurden Methoden zur Erkennung von Mehrpersonenbeziehungen, Autorschaftsverifikation, Big Player Score, Rangwiederherstellung, Geschäftsfeldanalyse und Verteidigungen eingesetzt. Die Analyse zeigte, dass Täter oft mehrere Geschäfte parallel betreiben und stark fluktuierende Netzwerke nutzen. Webforen sind nicht nur Orte für kriminelle Aktivitäten, sondern auch Absatzmärkte mit hoher Anonymität. Die Kommunikation verlagert sich oft auf verschlüsselte Kanäle, was die Nachverfolgung erschwert.
Author(s)
Vogel, Inna  
Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT  
Graner, Lukas
Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT  
Helm, Falko
Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT  
Ranly, Paul
Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT  
Steinebach, Martin  
Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT  
Yannikos, York  
Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT  
Mainwork
Organisierte Kriminalität. Systematische Analyse der Phänomenbereiche und mögliche staatliche Reaktionen  
DOI
10.1007/978-3-662-69382-7_9
Language
German
Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT  
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