Malwarebytes hat eine umfangreiche Studie zu Online-Erpressungsszenarien veröffentlicht, die Sextortion, Deepfakes und virtuelle Entführungen umfasst. Die Untersuchung basiert auf einer Online-Umfrage mit 1.300 erwachsenen Teilnehmenden aus den USA, Großbritannien, Deutschland, Österreich und der Schweiz und zeigt, dass Bedrohungen dieser Art zunehmend mobil ausgeführt werden und insbesondere jüngere Nutzergruppen überproportional betroffen sind.
Kernbefund der Studie ist, dass etwa jeder dritte Mobilnutzer bereits Ziel eines Erpressungsversuchs wurde und nahezu jeder fünfte Befragte einen solchen Versuch als erfolgreich einstuft. Speziell bei Sextortion - dem Erpressen mit angeblich kompromittierendem Bild- oder Videomaterial - gibt rund ein Sechstel aller Mobilnutzer an, Opfer gewesen zu sein; unter Angehörigen der Generation Z liegt die Betroffenheit deutlich höher. Die Untersuchung weist ferner darauf hin, dass Betrüger neue Möglichkeiten durch KI-gestützte Manipulationen nutzen, etwa synthetische Stimmen oder Deepfake-Material, um glaubwürdiger zu erscheinen und Druck auf die Opfer auszuüben.
Die Daten zeichnen außerdem ein Profil häufiger Zielgruppen: Opfer solcher Erpressungsfälle sind häufiger jüngeren Alters, überwiegend männlich, häufiger Elternteile und häufiger Angehörige ethnischer Minderheiten als Opfer anderer Cyberkriminalitätsformen. Ein erklärender Faktor ist laut Studie das Nutzungsverhalten auf Mobilgeräten, da viele Betroffene angaben, eher auf Links per Smartphone zu reagieren als über Desktop-Geräte.
Praktische Folgen für Betroffene sind nach Angaben der Befragten gravierend: ein Großteil berichtet von emotionalen Belastungen, ein signifikanter Anteil von Belästigung, Reputationsschäden oder negativen Konsequenzen im Berufs- bzw. Schulumfeld. Die Studie differenziert darüber hinaus die Auswirkungen von KI-gestütztem Betrug: Bei diesen Fällen treten häufiger Reputations- und finanzielle Schäden sowie Identitäts- und Kontomissbrauch auf.
Als Reaktion auf die Ergebnisse empfiehlt Malwarebytes ein pragmatisches Schutzkonzept und hat ein vierstufiges Präventionsmodell vorgestellt, das zu verhaltensorientierten Gegenmaßnahmen anleitet: Ruhe bewahren, Identität prüfen, Kommunikation beenden und eine unabhängige Verifikation anfordern. Ergänzend wird ein KI-gestützter Assistent mit Namen Scam Guard als Hilfsmittel zur Erkennung und Meldung verdächtiger Inhalte in mobilen Sicherheits-Apps angeboten.
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