| Geospatial IP Intelligence | Herkömmliche IP-Geolokalisierung | |
|---|---|---|
| Genauigkeit der Geolokalisierung | ~1–10 Meilen (10-mal genauer) | ca. 10–100+ Meilen |
| Anzahl der Datensätze | Über 673 Millionen eindeutige Standortdatensätze für einzelne IP-Adressen | Über 45 Millionen zusammengefasste Datensätze für CIDR-Bereiche (in der Regel /24) |
| Trefferquote bei Postleitzahlen | 95 % (11-mal weniger Unbekannte) | 45% |
| Standortbestimmung | Präzise, basierend auf umfangreichen aggregierten Gerätedatensätzen | Geschätzt auf der Grundlage von statistisch nicht signifikanten Pings |
| Zeitbewusstsein | Ja (dynamisch) | Nein (Statisch) |
Die herkömmliche IP-Geolokalisierung liefert keinen ausreichend präzisen Standort für die mit den Bedrohungsakteuren verbundenen IP-Adressen, um Maßnahmen ergreifen zu können.
| Wo befindet sich die mit dem Angreifer in Verbindung stehende IP-Adresse? | |
|---|---|
| Mit IP Geolocation | Wahrscheinlich in diesem Land, es sei denn, sie haben ein VPN genutzt … |
| Mit Geospatial IP Intelligence | Die Suche wurde auf diesen spezifischen Stadtteil eingegrenzt. Jetzt wissen Sie, wo Sie mit der Suche beginnen können. |
Ungenaue Standortdaten erschweren die Risikobewertung in Ausnahmesituationen.
| Von wo aus stellt der Benutzer eine Verbindung her? | |
|---|---|
| Mit IP Geolocation | Wahrscheinlich aus Kalifornien, USA, was in Ordnung ist … |
| Mit Geospatial IP Intelligence | Sie kommen zweifellos aus Tijuana in Mexiko, und sie waren noch nie zuvor dort. |
Nutzer umgehen immer wieder die Hausordnung, weil die herkömmliche IP-Geolokalisierung zu viele Fehlalarme auslöst, wenn versucht wird, sie für eine genauere Geolokalisierung zu nutzen.
| Handelt es sich um denselben Haushalt? | |
|---|---|
| Mit IP Geolocation | Beide Sessions starten in Paris, Frankreich. Beide nutzen denselben Internetdienstanbieter. Gleichzeitige Streams sind zulässig. |
| Mit Geospatial IP Intelligence | Eine Session findet im Zentrum von Paris statt, die andere 48 Kilometer entfernt in Meaux. Beide waren innerhalb weniger Minuten aktiv. Es handelt sich um unterschiedliche Haushalte. Wir sollten die Durchsetzung der Richtlinien in Gang setzen. |
Die Infrastruktur des Angreifers wird letztendlich über- oder untergruppiert, weil die herkömmliche IP-Geolokalisierung nicht genügend Präzision bietet.
| Sollten wir diese IP-Adressen gruppieren? | |
|---|---|
| Mit IP Geolocation | Diese 20 IPs stammen aus demselben ASN, demselben Land und wurden im selben Kampagnenzeitraum verwendet. Eine Gruppierung ist erkennbar. |
| Mit Geospatial IP Intelligence | 14 der 20 IPs stammen aus einem Rechenzentrum, vier weitere gehören jedoch zu unterschiedlichen Rechenzentren und zwei weitere befinden sich in einem anderen Land, obwohl sie nahe der Grenze liegen. Sechs Fehlalarme wurden vermieden. |
Sicherheits- und Betrugsbekämpfungsteams verlassen sich täglich auf IP-Standortdaten, doch die meisten Geolokalisierungsdaten wurden nie dafür entwickelt, das tatsächliche Verhalten der Infrastruktur, ihre Veränderungen oder ihren tatsächlichen Standort widerzuspiegeln.
Geospatial IP Intelligence bietet eine umfassendere und zuverlässigere Grundlage für die Entscheidungsfindung:
Wir haben zwei Fälle aus der Praxis untersucht, in denen die traditionelle IP-Geolokalisierung auf fundamentaler Ebene versagt, und stellten dabei ein konsistentes Muster über verschiedene Anbieter und Methoden hinweg fest:
















Geospatial IP Intelligence ist eine völlig neue Form der IP-Geolokalisierung, die auf aggregierten Gerätedatensätzen mit validierten Breiten-/Längengradmessungen und Korrelation und Mittelwertbildung auf Geräteebene mit mehreren Signalen basiert.
Durch die kontinuierliche Analyse der beobachteten Gerätestandorte, die mit IP-Adressen verknüpft sind, liefert sie hochpräzise Kartierungen, Aktualitätsindikatoren und eine Drifterkennung.
Dadurch wird der IP-Standort in ein dynamisches, evidenzbasiertes Signal umgewandelt, das eine genauere Betrugsprävention, stärkere KYC-Kontrollen, präzisere Bedrohungsanalysen und eine zuverlässige Überwachung der Angriffsfläche ermöglicht.
Die traditionelle IP-Geolokalisierung basiert auf bereits registrierten IP-Adressbereichen und versucht, diese durch Pings und Tracerouting von verschiedenen Standorten aus zu verbessern. Dieser Ansatz kann zu erheblichen Ungenauigkeiten und Näherungen führen, da die resultierenden Informationen oft nicht den tatsächlichen Nutzungsort einer IP-Adresse widerspiegeln. Sie liefert ein statisches Bild, das mögliche IP-Adressverschiebungen nicht berücksichtigt. Die Granularität reicht zwar für die Identifizierung auf Länderebene aus, jedoch nicht für präzisere Operationen auf Stadtebene. Die Branche hat diese Einschränkungen weitgehend akzeptiert, doch das bedeutet nicht, dass es so bleiben sollte.
Die Geospatial IP Intelligence überwindet diese Einschränkungen durch die Nutzung aggregierter Gerätedatensätze mit einer deutlich höheren Anzahl an Datenbankeinträgen, die zudem zeitbezogen sind. Anstatt den Standort allein aus der Netzwerkinfrastruktur abzuleiten, verwendet sie Geolocation-Daten aus realen Gerätebeobachtungen, die mit IP-Adressen verknüpft sind. Dies ermöglicht eine höhere Präzision, eine umfassendere Abdeckung und die zeitbezogene Verfolgung von Standortstabilität und Zuständigkeitsverschiebungen – und liefert somit dynamische, realitätsnahe, beobachtungsbasierte Geodaten für IP-Adressen anstelle einer statischen, registerbasierten Schätzung.
Geospatial IP Intelligence ist eine deutlich präzisere Version herkömmlicher IP-Geolokalisierungsdaten, bietet aber noch viel mehr. Die wichtigsten Vorteile der Nutzung von Geospatial IP Intelligence lassen sich wie folgt zusammenfassen:
Wenn Sie Geospatial IP Intelligence nutzen möchten oder weitere Fragen haben, kontaktieren Sie uns bitte; unser Team wird sich umgehend bei Ihnen melden.
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