Meta macht Fortschritte im Kampf gegen den Betrug mit Schweineschlachtungen. In einem Update gab das Unternehmen bekannt, dass es in diesem Jahr mehr als 2 Millionen Konten im Zusammenhang mit solchen Betrügereien geschlossen hat und dass seine Bemühungen, mit anderen Unternehmen zusammenzuarbeiten, um Betrüger zu überführen, zu einigen Erfolgen geführt haben.
Von Meta als “einer der dreistesten und raffiniertesten” Online-Betrügereien bezeichnet, ist das “Schweineschlachten” eine zunehmend verbreitete Masche, bei der Betrüger ihre Opfer, die sie häufig in sozialen Medien und Dating-Apps finden, dazu bringen, in Kryptowährungen und andere Finanzanlagen zu investieren, bevor sie mit deren Geld verschwinden. Eine Anfang des Jahres veröffentlichte Studie, über die Bloomberg berichtete, ergab, dass diese Betrugsmaschen seit 2020 „wahrscheinlich mehr als 75 Milliarden US-Dollar von Opfern auf der ganzen Welt gestohlen haben“.
Meta verfolgt nach eigenen Angaben seit zwei Jahren die kriminellen Netzwerke hinter diesen Betrugsmaschen, da diese Gruppen ihre geografische Präsenz zunehmend ausweiten. „Allein in diesem Jahr haben wir mehr als zwei Millionen Konten geschlossen, die mit Betrugszentren in Kambodscha, Myanmar, Laos, den Vereinigten Arabischen Emiraten und den Philippinen in Verbindung stehen“, heißt es in einem Blogeintrag des Unternehmens. “Wir aktualisieren weiterhin verhaltensbasierte und technische Signale, die mit diesen Zentren in Verbindung stehen, um die automatische Erkennung zu skalieren und bösartige Infrastrukturen und wiederholte Versuche zu blockieren.“
Anfang des Jahres schloss sich Meta mit Match Group, Coinbase und anderen zu einer Koalition zusammen, um gemeinsam gegen Finanzbetrug vorzugehen. In seinem jüngsten Update stellt Meta fest, dass es auch mit anderen Unternehmen zusammengearbeitet hat, die von Betrügern ausgenutzt wurden. Es heißt, dass OpenAI das Social-Media-Unternehmen kürzlich auf „eine neue Betrugsmasche in Kambodscha“ aufmerksam gemacht hat, nachdem das KI-Unternehmen potenzielle Betrüger dabei erwischt hatte, wie sie versuchten, betrügerische Inhalte zu übersetzen.
