SeLLMa
Sichere ERP-Systeme durch LLM-basierte Aufdeckung von Fraud
Motivation
Die zunehmende Digitalisierung von Geschäftsprozessen und der Einsatz von ERP-Systemen führen zu einer stetig wachsenden Menge an Unternehmensdaten. Hierdurch bieten sich auch neue Möglichkeiten für betrügerisches oder fehlerhaftes Verhalten. Während klassische Sicherheitslösungen vor allem externe Angriffe adressieren, bleibt interner Missbrauch (engl. Fraud) häufig unbeachtet. Schätzungen zufolge entstehen Unternehmen dadurch jährlich Schäden in Höhe von rund 5 % ihres Umsatzes [1].
Kontakt
Projektleitung
Prof. Dr. Bernd Scheuermann
Tel.: +49 (0)721 925-1963
bernd.scheuermann@h-ka.de
Ziele und Methoden
Im Forschungsprojekt SeLLMa soll untersucht werden, wie große Sprachmodelle (engl.: Large Language Models, kurz: LLMs) zur Detektion und Verifikation von Fraud in ERP-Systemen eingesetzt werden können. Ziel des Forschungsprojekts ist es, zum einen realitätsnahe synthetische ERP-Daten bereitzustellen, die Wissenschaftlern und Anwendern aus der Praxis die Entwicklung und Evaluation eigener Verfahren zur Fraud-Detektion ermöglichen. Zum anderen werden innovative, LLM-basierte Ansätze zur automatisierten Detektion von Fraud entwickelt sowie ein intelligenter Chatbot konzipiert, der die forensische Analyse von Verdachtsfällen unterstützt. Durch die Kombination von generativer KI und klassischen Machine-Learning-Verfahren sollen sowohl bekannte als auch neue Fraud-Muster identifiziert und verständlich aufbereitet werden.
[1] ACFE. Occupational Fraud 2024: A Report to the Nations (2024): https://www.acfe.com/-/media/files/acfe/pdfs/rttn/2024/2024-report-to-the-nations.pdf
Projektförderung
Das Projekt wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) im Programm Transfer HAW/FH PLUS unter der Projektnummer 554438972 gefördert und von Prof. Dr. Bernd Scheuermann (Fakultät für Wirtschaftswissenschaften) geleitet.
Projektpartner
Gemeinsam mit dem Anwendungspartner Pointsharp GmbH aus Karlsruhe ist es das Ziel, die Sicherheit von ERP-Systemen nachhaltig zu erhöhen.
Projektlaufzeit
01.01.2026-31.12.2028
