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TrustGraph ist das erste biometrisch verankerte und zum Schutz der Privatsphäre konzipierte Vertrauensnetzwerk, das speziell für die agentische Ära entwickelt wurde und es Finanzinstituten, Marktplätzen und KI-Unternehmen ermöglicht, wiederholte Fälle von Betrug und agentischem Betrug aufzudecken. Im Early Access Program von Incode gelang es mit TrustGraph, bis zu 53% mehr Betrugsfälle als mit bestehenden Modellen allein aufzudecken.

SAN FRANCISCO --(BUSINESS WIRE)-- 15.10.2026 --

Incode Technologies, der weltweit führende Anbieter von KI-gestützten Lösungen zur Identitätsprüfung und Betrugsbekämpfung, meldete heute die Markteinführung von TrustGraph, dem zum Schutz der Privatsphäre konzipierten Vertrauensnetzwerk, das es Institutionen ermöglicht, wiederholte Fälle von Betrug und agentischem Betrug aufzudecken sowie seriöse Kunden anhand von Signalen aus dem gesamten Netzwerk zu erkennen, ohne dass Kundendaten gebündelt, ausgetauscht oder offengelegt werden müssen. Im Early Access Program von Incode deckten Institutionen mit Hilfe von TrustGraph bis zu 53% mehr Betrugsfälle auf als mit ihren bestehenden Modellen allein.

TrustGraph funktioniert mit einer patentierten Peer-to-Peer-Kryptografie-Technologie, die Betrugs- und Vertrauenssignale über alle teilnehmenden Institutionen hinweg zusammenführt, ohne dabei einen zentralen Pool von Kundendaten anzulegen. Diese Lösung ist das Ergebnis von mehr als einem Jahrzehnt Forschung durch Incode und Identiq, einem Pionierunternehmen im Bereich der kryptografischen Peer-to-Peer-Identitätsprüfung, das von erfahrenen Experten aus den Bereichen Sicherheit, Datenschutz und Identitätsmanagement gegründet wurde. Identiq wurde im Juni 2026 von Incode übernommen.

Warum jetzt?
Betrüger können heute mit Hilfe von KI-Agenten synthetische Identitäten erzeugen, Dokumente fälschen und nach jeder Ablehnung einen neuen Versuch unternehmen, wobei sie Hunderte von Unternehmen gleichzeitig ins Visier nehmen. Nach Prognosen von Incode werden Fälle von agentischem Betrug bis Ende 2026 einen Anteil von 60 % aller Betrugsversuche ausmachen. Gegenwärtig sehen einzelne Institutionen nur die Betrugsversuche innerhalb ihrer eigenen Systeme, so dass ein Akteur, der an einem einzigen Nachmittag Konten bei mehreren Banken eröffnet, als eine Reihe von unabhängigen Antragstellern erscheinen kann.

Institutionen haben schon seit Langem erkannt, dass ihnen eine gemeinsame Nutzung von Informationen bei der Betrugsbekämpfung helfen würde. Allerdings tauschen Institutionen selten Betrugsdaten in großem Umfang aus, da herkömmliche Ansätze die Zusammenführung oder den Austausch von Kundendaten erfordern können, was gegen Datenschutzbestimmungen verstoßen, ein einziges Angriffsziel für Angreifer schaffen und das Risiko bergen kann, dass die Kundendaten eines Instituts einem anderen zugänglich gemacht werden. Daher bleiben sich wiederholende Betrugsmuster unentdeckt.

TrustGraph ändert das. Teilnehmende Institutionen, darunter auch direkte Wettbewerber, können von Signalen aus dem gesamten Netzwerk profitieren, ohne Einblick in die Kundendaten der jrweils anderen Institution zu haben. Die kryptografische Architektur von TrustGraph ist so konzipiert, dass die Identitäten der Institutionen, die Signale anfordern und bereitstellen, geschützt sind.

„Betrug ist vernetzt. Die Abwehrmaßnahmen hingegen sind nach wie vor isoliert“, sagte Ricardo Amper, Gründer und CEO von Incode. „Angreifer profitieren davon, dass sie institutionsübergreifend operieren, da jede Institution normalerweise nur ihre eigenen Interaktionen sieht. Ein Vertrauensnetzwerk ändert diese Gleichung, indem es vereinzelte Versuche in Signale umwandelt, die andere nutzen können. Dies ist die Vertrauensinfrastruktur, die das KI-Zeitalter erfordert, und wir sind stolz darauf, sie heute zur Verfügung zu stellen.“

Funktionen von TrustGraph

• Aufdecken von Betrugsfällen, die eine einzelne Institution nicht erkennen kann. Anhand von verifizierten biometrischen Identitäten erkennt TrustGraph sich wiederholende Muster über alle teilnehmenden Institutionen hinweg, selbst wenn ein böswilliger Akteur einen neuen Namen, ein neues Dokument oder ein neues Gerät verwendet, und gibt beim Onboarding, bei der Anmeldung oder bei einer risikoreichen Transaktion in Echtzeit ein Betrugssignal aus.
• Aufdecken von Betrugsringen. Innerhalb der eigenen Daten einer Institution verknüpft TrustGraph scheinbar nicht miteinander zusammenhängende Anwendungen, die aber ein Gerät, Dokumentendetails oder nahezu identische Adressen gemeinsam nutzen, so dass die Ermittler den Ring als einen einzigen Fall behandeln können.
• Erkennen schnell ablaufender Attacken, beispielsweise das Eröffnen von Konten bei mehreren Banken durch ein einzelnes Gerät an einem einzigen Nachmittag.
• Erkennen von Kunden, die sich bereits anderweitig erfolgreich authentifiziert haben, und damit Bereitstellung eines positiven Vertrauenssignals, das Risiken senken und Institutionen dabei unterstützen kann, mehr seriöse Kunden zu akzeptieren.

Warum Network Intelligence wichtig ist

Der Wert eines netzwerkbasierten Ansatzes beschränkt sich nicht auf einzelne Institutionen. Interac, das kanadische Zahlungs- und Identitätsnetzwerk, das fast 300 Finanzinstitute miteinander verbindet, weiß um die Bedeutung von vernetzten Informationen im Kampf gegen immer raffiniertere Betrugsmaschen.

„Wie soll jedes einzelne Unternehmen im Alleingang mit Deepfakes, synthetischen Identitäten und Liebesbetrug Schritt halten? Das ist unmöglich. Deshalb haben wir uns für Incode entschieden, das derzeit die leistungsstärkste Lösung auf dem Markt bietet“, sagte Navjeet Grewal, Managing Director, Verification and Digital Credentials bei Interac.

„Mit TrustGraph können Institutionen Betrugssignale aus dem gesamten Netzwerk auswerten, ohne dabei Kundendaten preiszugeben. Wenn Firma A Opfer eines Angriffs wird und derselbe Akteur später Firma B ins Visier nimmt, muss Firma B diesem Angriff nicht so gegenübertreten, als wäre es das erste Mal“, fügte Grewal hinzu.

Eine Architektur mit eingebauter Privatsphäre

• Kundendaten verbleiben bei der Institution, bei der sie gespeichert sind. TrustGraph nutzt eine Kryptografie, die die Privatsphäre wahrt, um Betrugs- und Vertrauenssignale zwischen den teilnehmenden Instituten abzugleichen, ohne dass Kundendaten zusammengeführt oder ausgetauscht werden.
• Die Abgleichvorgänge erfolgen ohne Offenlegung von Kundendaten. Secure Multi-Party Computation (SMPC) vergleicht einmalig generiertes kryptografisches Material zum Identifizieren übereinstimmender Signale, ohne dass die beteiligten Institutionen Zugriff auf die Kundendaten der jeweils anderen erhalten.
• Es erfolgt keine zentrale Zusammenführung von Kundendaten, die angegriffen werden könnte. Es handelt sich um ein Peer-to-Peer-Netzwerk, in dem es keinen zentralen Data Lake und keinen Datenbroker gibt, der Kundendaten speichert, die Angreifer ins Visier nehmen könnten.
• TrustGraph liefert das Signal, und jede Institution entscheidet selbst. Die Institutionen entscheiden anhand ihrer eigenen Regeln, wie sie auf die empfangenen Signale reagieren, wodurch sichergestellt ist, dass TrustGraph als Informationsquelle dient und nicht als gemeinsame Schwarze Liste.

Verfügbarkeit
TrustGraph ist ab sofort als Teil der Incode-Plattform verfügbar und kann parallel zu den Identitätsprüfungs-, Onboarding- und Authentifizierungs-Prozessen betrieben werden, die bereits von Institutionen eingesetzt werden. Je mehr Institutionen teilnehmen, desto mehr sich wiederholende Muster kann das Netzwerk institutionsübergreifend erkennen. Technische Details sind verfügbar unter incode.com/platform/trustgraph.

Über Incode
Incode ist ein weltweit führendes Unternehmen im Bereich KI-gestützter Identitäts- und Vertrauenslösungen und hat es sich zur Aufgabe gemacht, eine Welt des Vertrauens zu ermöglichen. Seine Plattform überprüft Identität und Alter und verhindert Betrug, trainiert auf mehr als 7 Milliarden Vertrauensprüfungen und basierend auf einer „Privacy by Design“-Architektur. Zu den Kunden von Incode zählen acht der zehn größten US-Banken, vier der fünf weltweit führenden Marktplätze and alle drei weltweit führenden Neobanken. Incode, 2015 in San Francisco gegründet, wurde im Gartner® Magic Quadrant™ für Identitätsprüfung drei Jahre in Folge als führender Anbieter positioniert.

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Seki Berg
incode@sourcecodecomms.com