Der Wiener Forscher Bernhard Haslhofer entwickelt am Complexity Science Hub (CSH) Methoden, um komplexe Transaktionsnetzwerke bei Krypto-Betrug sichtbar zu machen. Bei der Interpol-Konferenz „New Technologies Forum“ in Wien erläuterte er, wie Bernhard Haslhofer KI so gestalten will, dass sie gerichtsfest wird. Das zweitägige Treffen brachte Strafverfolger, Forschende und Wirtschaftsexperten zusammen.
- Haslhofer macht verschachtelte Geldflüsse bei Krypto-Betrug mit KI-gestützten Analysen sichtbar.
- Sein Ansatz: KI-Modelle streng strukturieren, damit ihre Ergebnisse nachvollziehbar und vor Gericht verwertbar bleiben.
- Oberstaatsanwalt Thomas Goger berichtet, dass KI die Sichtung von Missbrauchsdarstellungen von 18 Monaten auf deutlich kürzere Zeit verkürzt.
Die wissenschaftliche Basis hinter der Krypto-Forensik
Haslhofer ist Forscher am Complexity Science Hub in Wien, und einer der Mitveranstalter der Konferenz, neben dem Bayerischen Staatsministerium für Justiz und dem INTERPOL Innovation Centre. Vor Strafverfolgern und Wissenschaftlern erklärte er, dass KI mittlerweile ein etabliertes Werkzeug im Arsenal von Straftätern sei. Zugleich warnte er, dass Behörden Mühe haben, mit dieser Entwicklung Schritt zu halten.
Genau hier setzt seine Forschung an: Er will die gleiche Technologie, die Kriminelle nutzen, für die Aufklärung von Krypto-Betrug einsetzen, ohne dass die Ergebnisse vor Gericht angreifbar werden.
Wie die KI Zwangsjacke Transaktionen sichtbar macht
Der Kern von Haslhofers Methode ist eine Art KI Zwangsjacke: Statt ein KI-Modell frei arbeiten zu lassen, gibt er ihm strenge Strukturen und klare Vorgaben vor. Das soll verhindern, dass die Software unkontrollierbare oder nicht nachvollziehbare Schlüsse zieht, wenn sie hochkomplexe Transaktionsnetzwerke bei Krypto-Betrug KI-gestützt analysiert.
Diese Struktur ist entscheidend, wenn Ergebnisse später vor Gericht Bestand haben sollen. Eine Analyse, die niemand nachvollziehen kann, taugt für Ermittlungsakten wenig, unabhängig davon, wie treffsicher sie ist.
Was Zahlen aus der Praxis zeigen
Wie groß der Unterschied zwischen menschlicher und KI-gestützter Arbeit sein kann, zeigt ein Beispiel aus einem anderen Bereich der Ermittlungsarbeit. Oberstaatsanwalt Thomas Goger aus Bamberg berichtete, dass die manuelle Sichtung sichergestellter Daten zur Identifikation von Missbrauchsdarstellungen von Kindern im Schnitt 18 Monate pro Fall dauert. Mit KI-Unterstützung verkürzt sich diese Bearbeitungsdauer erheblich, auch wenn die letzte Entscheidung über die Relevanz eines Fundes weiterhin ein Mensch trifft.
Parallel dazu arbeiten Strafverfolgungsbehörden laut Goger mit einem niederländischen Startup zusammen, das mittels KI potenzielle Phishing-Websites aus Millionen Internet-Domains herausfiltert. Beide Beispiele zeigen, wie sich CSH Innovation und behördliche Praxis inzwischen überschneiden.
Was als Nächstes für Bernhard Haslhofer KI-Forschung ansteht
Goger fordert, dass Strafverfolgungsbehörden wissenschaftliche Entwicklungen künftig schneller aufgreifen und näher mit der Wissenschaft zusammenarbeiten müssen. Er betont zugleich, dass KI nicht alle Probleme der Strafverfolgung lösen wird.
In der nächsten Phase soll das KI-Modell systematisch mit realem Datenmaterial gefüttert werden. Durch den direkten Abgleich der automatisierten Netzwerkanalysen mit den echten Erkenntnissen der menschlichen Ermittler wird präzise evaluiert, wie belastbar und fehlerfrei die mathematische Methode im harten forensischen Alltag funktioniert.
Bild: Symbolbild, KI-erzeugt.
