Bildforensik hilft bei Betrugserkennung in der Krankenversicherung

Die Suche nach Betrügern. Technik kann helfen. Bild von GraphicMama-team auf Pixabay

Rund 39 Mrd. plus 241 Mrd. Euro sind die Beitragseinnahmen von PKV und GKV im Jahr 2018. Es muss also nicht erklärt werden, dass der Markt für Betrüger lohnend und daher von diesen stark frequentiert wird.

Um Tunichtgute an ihrem dunklen Treiben zu hindern, gibt es viele Ideen. Einige sehr interessante Ansätze wurden auf der Veranstaltung Fachkreis Krankenversicherung der Vereinigung der Versicherungs-Betriebswirte vorgestellt, VWheute stellt ein interessantes Projekt vor, dass von Versicherern kostenfrei genutzt werden kann.

Das Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT hat ein Projekt zur Erkennung von Wirtschaftskriminalität und Versicherungsbetrug (EWV) gestartet, das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert wurde.

Projektleiter Christian Winter erklärt die Möglichkeiten der Test- und Bildforensik und seinem Projekt bifore. Die Bildforensik beschäftigt sich mit dem Erkennen von manipulierten Bildern bzw. Bildern aus unbekannten Quellen. Hierbei ist die EWV-Strategie, die Originalität der Belege anhand von Metadaten zu prüfen, die Bearbeitungsspuren im Bildinhalt zu erkennen und Identische Belege/Bilder im Internet und in internen Datenbanken zu finden. Zusätzlich ist die Erkennung fremder Schadenfotos und die mehrmalige Verwendung identischer Fotos eine forensische Herausforderung, fasst Winter zusammen.

In bifore arbeiten sechs Module in der Erkennung, welche einzeln und in der Gemeinschaft genutzt werden können.

Camera Model Verifier: Prüft, ob das Bild mit den Kamerainformationen der Kamera, mit der es aufgenommen wurde, zusammenpasst.

Double JPEG Detector: Prüft, ob das JPEG-Verfahren mehrfach zur Komprimierung angewendet wurde, z. B. beim Speichern nach Bearbeitung.

Duplicate Detector: Prüft, ob Bildbereiche mehrfach verwendet wurden
(Copy-Move; übliches Verfahren bei Retusche).

Splicing Detector: Erkennt Image Splicing (Copy-Paste aus anderem Bild).

Similar Image Search in Databases: Erkennt ähnliche oder gleiche Bilder laut Referenzdatenbank.

Similar Image Search on Internet: Erkennt ähnliche oder gleiche Bilder im Internet.

Quelle: Fraunhofer

Die Nutzung der Lösung könnte bei den Versicherern folgendermaßen aussehen:

Quelle: Fraunhofer

Es wurde im Projekt ein Demonstrator entwickelt, welcher von Versicherungen zu Testzwecken kostenfrei genutzt werden kann. Bei dauerhaften Nutzung und Integration in das eigene System wird es lizenzpflichtig.

Dieser Demonstrator läuft als Webservice (lokal oder zentral) mit einem Browser oder über eine Web-API. Technisch funktioniert die Integration über eine Java-API.

Die die hier gezeigte Bildforensik stellt hinsichtlich der Performance Anforderungen.

Quelle: Fraunhofer

Betrüger wird es auch morgen geben, die Technik kann helfen, diesen das Handwerk zu legen.

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