Aufgrund der einzigartigen Kontext-Technologie ist MIOsoft in der Lage, Mobilanschlussanbieter bei SIM-Karten Mißbräuchen zeitnah mit der Bewertung und den darauf folgenden Aktionen zu unterstützen. So können sowohl Anbieter als auch Kunden vor hohen Kosten bewahrt werden unter Berücksichtigung der Nutzungsgewohnheiten des Anwenders. Es können beliebig viele Datenquellen real-time an die Plattform von MIOsoft angebunden und verarbeitet werden. Mit speziellen Regeln, die individuell konfiguriert werden können, ist es möglich, Aktionen festzulegen, falls es zu einer starken Abweichung des Nutzungsverhaltens kommt. Um auch noch im BIG DATA Bereich zeitnah agieren zu können, wendet MIOsoft seinen patentierten Context-Activity-Cycle an, der die Kontexte unter Beobachtung stellt, bei denen Auffälligkeiten automatisiert entdeckt wurden.

1. M I O s o f t
SIM-Fraud-Detection
Context-Activity-Cycle am Beispiel Mobiltelefon-Diebstahl
Ellen Buthe - Data Scientist

2. 2
1998
2009
2004
MIOsoft
1998 in den USA, Wisconsin gegründet
Seit 2004 in Deutschland und seit 2009 in China
vertreten
Kundensegment „Global 500”
z.B. Telekom Deutschland, China Unicom
Kernprodukt:
MIOedge – MIOsofts eigene Entwicklungs- und
Betriebsplattform mit integrierter Kontextdatenbank
für transaktionale kontextbasierende Buisness-
Lösungen und komplexe Analysemöglichkeiten
Als PaaS und On-Premise verfügbar
Datenverarbeitung und Speicherung im Peta-byte-
Bereich

3. Use Case: SIM-Fraud-Detection
• bis 2015 werden circa 7,9 Milliarden
Mobilanschlüsse weltweit angemeldet sein
• 7,3 Prozent der Handybesitzer in
Deutschland haben mindestens einmal den
Verlust ihres Handys gemeldet
• Für jede siebte der gestohlenen SIM-Karten
wurden anschließend höhere Telefonkosten
in Rechnung gestellt
3

4. Kontext:
SIM-Karte
4
BENUTZER &
RECHNUNGSEMPFÄNGER
AUSLANDSBESUCHE
ANZAHL DER
VERBINDUNGEN
GLEICHZEITIG
ZEITLICH PROZENTUALER
ANTEIL DER STANDORTE
PROZENTUALER ANTEIL
DER ANRUFE INNERHALB
UND NACH
DEUTSCHLAND
PROZENTUALER ANTEIL
DER ANRUFE INS UND IM
AUSLAND
GEBÜHRENPFLICHTIGE
HOTLINES
WEITERE ERKENNBARE
GEBRAUCHSMUSTER

5. Beispiel
gespeicherter
Merkmale
5
MAX MUSTER & FIRMA XY
2x im Jahr im Ausland
Nur 1 Verbindung wird
aufgebaut
90% in Deutschland,
Köln
98% der Gespräche
gehen zu Nummern in
Deutschland
2 % der Gespräche
werden mit Nummern im
Ausland geführt 
jeweils dort, wo sich
Herr Muster aufhält
Keine Verbindungen zu
gebührenpflichtigen
Hotlines
Auslandsgespräche
dauern im Durchschnitt
3 Minuten

6. Context-Activity-Cycle
• Jeder Kontext kann in zwei Phasen vorliegen:
– Active-Sleep
– Context-in-action
• Der Kontext ist jederzeit abruf- und dynamisch
änderbar, nur die Art und Geschwindigkeit der
Anreicherung ändert sich
• Innerhalb von Millisekunden wird der Kontext
bei einem Phasen-Wechsel aus der persistenten
Datenbank in den RAM geladen und vice versa
6

7. Active-Sleep
• Update-Geschwindigkeit variiert von
Stunden bis zu Wochen
• Neue Informationen werden prozessiert
• Der Kontext wird neu bewertet
• Kontextgrenzen werden neu bestimmt
• Beispiel: die Bezahlung von Rechnungen,
Änderungen von Adressen etc.
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8. Context-in-action
• Update-Geschwindigkeit variiert von
Millisekunden für Positions- oder
Sensordatenübermittlung bis Minuten für
Verkaufs- und Servicetranskationen
• kurzfristige Vorhersagen und taktische
regelbasierende Entscheidungen
• Informationsverdichtung zur persistenten
Speicherung
• Verwerfen von temporären situationsbezogenen
Daten
8

9. Use Case: SIM-Fraud bei Diebstahl
9
ACTIVE-SLEEP
Max Muster fährt wie
jedes Jahr in den Urlaub Alle Daten werden wie
gewohnt stündlich bis
wöchentlich verarbeitet
 Insgesamt persistente
Speicherung aller Kontexte
im Peta-Byte-Bereich

10. Use Case: SIM-Fraud bei Diebstahl
10
Context-in-Action
Das Smartphone von
Max Muster wird
gestohlen
HOTEL Gravierender
Standortwechsel der
SIM-Karte wird
festgestellt
Aufgrund des
Standortwechsels wird der
Kontext in die Phase
„Context-in-Action“
gehoben  kurze
Eskalationszeiten möglich

11. Use Case: SIM-Fraud bei Diebstahl
11
Context-in-Action
$
$
$
$
$
Über die SIM-Karte
werden gleichzeitig
mehrere
kostenpflichtige Hotlines
aus aller Welt angerufen
Der Kontext ändert den
Status auf Basis der
Regeldefinitionen 
Kommunikation mit SIM-
Management und Auslösen
einer Sperrung bis zur
Wiederfreigabe
Sperrung der SIM-Karte
oder Warnung vor
Sperrung

12. Use Case: SIM-Fraud bei Diebstahl
12
Context-in-Action
Der Kontext ändert den
Status wieder zurück 
Regelparameter werden
angepasst
Karte kann über Hotline,
SMS oder Email
aufgehoben werden,
falls es ein Fehlalarm
sein sollte
Freigabe oder
Entwarnung der
SIM-Karte

13. Ergebnis
• Drastische Kostenreduzierung für Nutzer
und Anbieter, da teure Verbindungen
erkannt und unterbunden wurden
• Überwachung aller Kontexte anhand des
Context-Activity-Cycles möglich
• Eskalationsstufen pro Kontext
unterschiedlich, basierend auf den
vorhandenen Daten
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14. 14
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Ellen Buthe
Data Scientist
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