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    Falschidentitäten, Fälschungserkennung und Social Engineering
    Frankfurt School of Finance & Management

    Falschidentitäten, Fälschungserkennung und Social Engineering

    Frankfurt School of Finance & Management, Frankfurt am Main
    HomeDigital TransformationFrankfurt School of Finance & ManagementFalschidentitäten, Fälschungserkennung und Social Engineering
    1 daysDuration
    in-personFormat
    GermanLanguage
    Digital TransformationTopic

    Next Available Cohort

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    Dec 4 - Dec 4, 2026
    1 days · in-person · Instructor-Led · Frankfurt Campus
    Open
    $924

    All-inclusive program fee

    About This Program

    Missbräuchliche Benutzung von Personaldokumenten Aktuelle Methoden und Praktiken von Identitätsfälschungen (Proxy-Ausstellungen, Impostoren, Morphing) Erkennung von ge- und verfälschten (Legitimations-) Dokumenten sowie Urkunden Aktuelle Fälle (aus der Polizeipraxis), z.B. Kontoeröffnungsbetrüger, Warenkreditbetrüger, Betrügerisches anmieten von KFZ etc. Sicherheitselemente in Personaldokumenten Checkliste zur Überprüfung von Urkunden und Personaldokumenten Handhabung und praktische Übungen anhand von Falsifikaten Verhalten im Falle eines Anfangsverdachtes Abfragesysteme im Internet Öffentliche Fahndungssysteme im Internet für Banken, Post etc. Welche besonderen Gefahren drohen durch sogenanntes „Social Engineering“? Was sind Merkmale typischer Social-Engineering-Angriffe? Mit welchen Strategien kann solchen Angriffen begegnet werden?

    Why Frankfurt School of Finance & Management?

    Few business schools in Europe can claim to sit inside one of the world's major financial centres and build an entire academic identity around it. Frankfurt School has done exactly that — its specialisation in finance, banking, and fintech isn't a marketing angle; it's the institutional DNA. For a senior professional in financial services looking to sharpen technical expertise or lead a division through change, this is one of the few schools where the surrounding city reinforces what happens in the classroom.

    Your Profile

    • Das Seminar richtet sich an Mitarbeiter:innen der Abteilungen Fraud Management, Interne Revision, Risikomanagement, Compliance und Geldwäscheprävention. Studierende und interessierte Mitarbeiter:innen, die sich beruflich auf den Bereich Fraud Management spezialisieren möchten (z. B. Kriminalpolizei, Staatsanwaltschaft) sowie Rechtsanwälte und Wirtschaftsprüfer mit dem Schwerpunkt Fraud.

    Benefits

    • Die Teilnehmenden erhalten einen Überblick über die Methoden der Identifikation und Verifikation von Personen sowie die missbräuchliche Verwendung von Personaldokumenten. Außerdem werden sie mit gängigen Hilfsmitteln der Identifikation und Verifikation vertraut gemacht. Dabei lernen sie auch, wie man mit Verdachtslagen umgeht und befassen sich mit modernen Untersuchtunsmethoden aus Echtfällen.
    • Darüber hinaus werden die Teilnehemenden auch in den Bereich "Social Engineering" eingeführt, also das unberechtigte Ausforschen von Informationen unter Ausnutzung menschlicher Schwächen.

    What You'll Learn

    • Missbräuchliche Benutzung von Personaldokumenten
    • Aktuelle Methoden und Praktiken von Identitätsfälschungen (Proxy-Ausstellungen, Impostoren, Morphing)
    • Erkennung von ge- und verfälschten (Legitimations-) Dokumenten sowie Urkunden
    • Aktuelle Fälle (aus der Polizeipraxis), z.B. Kontoeröffnungsbetrüger, Warenkreditbetrüger, Betrügerisches anmieten von KFZ etc.
    • Sicherheitselemente in Personaldokumenten
    • Checkliste zur Überprüfung von Urkunden und Personaldokumenten
    • Handhabung und praktische Übungen anhand von Falsifikaten
    • Verhalten im Falle eines Anfangsverdachtes
    • Abfragesysteme im Internet
    • Öffentliche Fahndungssysteme im Internet für Banken, Post etc.
    • Welche besonderen Gefahren drohen durch sogenanntes „Social Engineering“?
    • Was sind Merkmale typischer Social-Engineering-Angriffe?
    • Mit welchen Strategien kann solchen Angriffen begegnet werden?

    Frequently Asked Questions

    How to Apply

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