Red Sifts erster KI-Agent für die Klassifizierung von Lookalikes

Da Markenimitation in Ausmaß und Raffinesse zunimmt, stehen Sicherheitsteams vor einer doppelten Herausforderung: das volle Ausmaß der Bedrohung aufzudecken und zu entscheiden, was mit den Ergebnissen zu tun ist.

Für viele bleibt die erste Hürde – die Erkennung – noch eine Baustelle. Doch für diejenigen mit ausgereiften Discovery-Pipelines ist ein neues Problem entstanden: das Volumen. Mit zunehmender Sichtbarkeit steigt auch der operative Aufwand für die Überprüfung und Priorisierung der gefundenen Ergebnisse.

Dies führt zu einem bekannten operativen Engpass. Während automatisierte Regeln die einfachen Fälle abdecken, erfordert ein langer Schweif an uneindeutigen Domains weiterhin eine manuelle Prüfung, um festzustellen, ob sie sicher, verdächtig oder bösartig genug für eine Abschaltung sind.

Um dem zu begegnen, führt Red Sift Brand Trust den branchenweit ersten KI-Agenten für die Klassifizierung von Lookalikes ein, der darauf ausgelegt ist, die Prüfung durch erfahrene Analysten nachzubilden und eine skalierbare, verlässliche Triage für Grenzfälle zu ermöglichen, die die Automatisierung allein nicht lösen kann.

Red Sift Brand Trust automatisiert bereits die Klassifizierung der meisten Lookalikes anhand deterministischer Regeln, die auf Risikobewertung, visueller Ähnlichkeit, Schlüsselwörtern und Infrastrukturmustern basieren. Dies filtert risikoarme Domains heraus und ermöglicht es Teams, sich auf glaubwürdigere Bedrohungen zu konzentrieren. Doch Automatisierung stützt sich auf klare Schwellenwerte und bekannte Signale. Ihre Grenzen zeigen sich in der Grauzone, in der die Absicht unklar ist und Kontext erforderlich ist.

Domains, die Logos oder markenkonforme E-Mail-Adressen enthalten, könnten legitimen Partnern gehören oder darauf ausgelegt sein, zu täuschen. Andere mit hoher visueller oder phonetischer Ähnlichkeit könnten aus Markenaffinität oder Zufall resultieren – oder auf eine entstehende Phishing-Kampagne hinweisen. Selbst mit Erkennung und Bewertung müssen Sicherheitsteams häufig die endgültige Entscheidung treffen.

Die Überprüfung dieser Grenzfälle, das Abwägen partieller Hinweise und die Entscheidung, ob eine Domain eskaliert, überwacht oder ignoriert werden soll, kostet Zeit und Aufmerksamkeit. Im großen Maßstab führt dies zu Rückständen und operativem Risiko – nicht aus Mangel an Transparenz, sondern aufgrund der Grenzen manueller Triage.

Der Brand Trust KI-Agent erweitert die Automatisierung auf den Bereich, in dem menschliches Urteilsvermögen weiterhin erforderlich ist, und liefert eine Triage auf Expertenniveau für Lookalikes, die herkömmliche Regeln nicht lösen können.

Wir haben ein Multi-Agenten-System entwickelt, bei dem jeder spezialisierte Sub-Agent potenzielle Imitationsbedrohungen aus einer eigenen Perspektive untersucht, etwa Ähnlichkeit des Domainnamens, visuelle Übereinstimmung des Inhalts, verifizierte Geschäftsbeziehungen und andere relevante Signale. Ein zentraler Entscheidungs-Agent prüft anschließend alle Berichte der Sub-Agenten, um eine endgültige, verlässliche Klassifizierung zu liefern.

Der KI-Agent ist darauf ausgelegt, Imitationen und Lookalikes zu identifizieren, die starke Kandidaten für eine Abschaltung sind, und liefert dabei eine strukturierte Begründung, die Teams hilft, seine Empfehlungen schnell und einheitlich zu verstehen und umzusetzen.

Die Automatisierung von Brand Trust klassifiziert die Mehrheit der Lookalikes entweder als unbedenklich oder als nicht ausreichend belegt für eine Abschaltung. Diese Domains werden weiterhin im Hintergrund überwacht, und falls zusätzliche bösartige Signale auftreten, werden Kunden automatisch benachrichtigt. Dies erübrigt das manuelle Durchsuchen großer Mengen niedrig priorisierter Daten und stellt sicher, dass sich Teams auf glaubwürdige Bedrohungen konzentrieren können, während der KI-Agent die laufende Triage im großen Maßstab übernimmt.

Die verbleibenden Lookalikes sind komplexer – nah genug, um Verdacht zu erregen, aber nicht eindeutig genug für eine regelbasierte Entscheidung. Diese Domains weisen oft eine hohe Ähnlichkeit, nuancierte sprachliche Hinweise oder subtile Überschneidungen in der Infrastruktur auf. Einige werden von der Automatisierung erkannt, verfügen jedoch nicht über genügend Beweise für eine sichere Klassifizierung, während andere von Nutzern manuell zur weiteren Untersuchung markiert werden.

Hier übernimmt der KI-Agent. Er wendet eine kontextbezogene Analyse über sprachliche, visuelle, relationale und verhaltensbezogene Dimensionen an, um diese uneindeutigen Fälle mit einer Präzision auf Analystenniveau zu klassifizieren – er identifiziert Kandidaten für die Abschaltung, klärt Falschmeldungen auf und reduziert die Unsicherheit im gesamten Triage-Prozess.

Jeder Domain wird eines von drei Ergebnissen zugewiesen:

• Kandidat für Abschaltung: Eindeutige Anzeichen für Imitation oder Missbrauch, und es liegen ausreichende Beweise für eine Abschaltung vor.
• Imitation: Eindeutige Anzeichen für Imitation oder Missbrauch, jedoch noch nicht genügend Beweise für eine Abschaltung. Brand Trust wird die Domain weiterhin auf Hinweise überwachen.
• Sicher: Domain erscheint legitim oder unbedenklich, wird als geringes Risiko eingestuft.

Lassen Sie uns dies anhand einiger Beispiele veranschaulichen.

Eine Domain wie redsoft.com mag auf den ersten Blick verdächtig wirken – sie verwendet das Logo von Red Sift und betreibt eine aktive Webseite. Traditionelle Systeme könnten sie als hochriskante Imitation einstufen. Doch der KI-Agent erkennt, was diese Systeme nicht sehen: den Kontext.

Er analysiert das Seitenlayout, interpretiert visuelle Signale und erkennt, dass das Logo in einem Bereich mit Referenzen erscheint, gruppiert mit anderen. Dies deutet darauf hin, dass Red Sift als Kunde referenziert wird, nicht als Ziel einer Imitation. Zudem gleicht er bekannte Beziehungen ab und erkennt Red Soft als legitimen Partner.

Mit diesem vollständigeren Bild klassifiziert der KI-Agent die Domain sicher als unbedenklich – wodurch eine Falschmeldung vermieden und Analystenzeit gespart wird.

Am anderen Ende des Spektrums mag eine Domain wie immaculate-construction.com harmlos wirken – sie hat keinen Inhalt und keine aktive Seite. Doch der KI-Agent bemerkt ihre Ähnlichkeit zu immaculatehomes.com, einem bekannten Kunden, und erkennt, dass das hinzugefügte Schlüsselwort „construction“ zum Geschäftsmodell der Marke passt.

Selbst ohne aktiven Inhalt identifiziert der KI-Agent sie als potenzielle Fälschung und empfiehlt eine genauere Überwachung. Sollte Aktivität einsetzen – etwa Phishing-Inhalte oder das Abfangen von Zugangsdaten – wird der Agent sie als Kandidaten für eine Abschaltung eskalieren, bevor Schaden entsteht.

Diese Analysetiefe bringt eine vollständige Klassifizierungsabdeckung für jeden Lookalike, reduziert den manuellen Aufwand und verbessert gleichzeitig die Konsistenz und Verlässlichkeit der Reaktion.

Während der KI-Agent darauf ausgelegt ist, autonom zu arbeiten, verbessert sich seine Leistung mit der Zeit durch das Feedback der Sicherheitsteams, die ihn nutzen. Jede Klassifizierung enthält eine Zusammenfassung, die die Entscheidung erklärt, und Kunden haben die Möglichkeit, jede Empfehlung zu kennzeichnen, die sie für falsch halten.

Diese Rückmeldungen fließen in das AI Lab von Red Sift ein, um die laufende Modellverfeinerung zu unterstützen und sicherzustellen, dass sich der KI-Agent kontinuierlich an neue Imitationstechniken, Grenzfälle und Missbrauchsmuster anpasst, die in verschiedenen Branchen und Regionen beobachtet werden.

Durch die direkte Einbindung dieses Feedback-Kreislaufs in das Produkt stellt Brand Trust sicher, dass Automatisierung nicht zu Lasten der Genauigkeit geht und dass menschliche Erkenntnisse weiterhin die Fähigkeit des Systems prägen, Bedrohungen sicher zu erkennen und darauf zu reagieren. Dieses Feedback wird genutzt, um die Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern, ohne dabei jemals Kundendaten offenzulegen – Eingaben bleiben privat, anonymisiert und werden niemals direkt zum Neutrainieren von Modellen verwendet.

Der KI-Agent wird auf Opt-in-Basis verfügbar sein, was unser Engagement widerspiegelt, unterschiedliche unternehmensinterne KI-Einführungsrichtlinien zu unterstützen.

Um zu sehen, wie der KI-Agent in der Praxis funktioniert – und wie er Ihrem Team helfen kann, die manuelle Triage zu reduzieren und schneller und klarer auf Lookalike-Bedrohungen zu reagieren – fordern Sie eine Demo an, um das Erlebnis zu entdecken.