Telefonbetrug: Google bringt Scam Detection auf vivo-Geräte
Veröffentlicht am: 18.08.2026 um 13:12 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Im Kampf gegen die zunehmende Kriminalität im Bereich des Telefonbetrugs weitet Google seine Sicherheitsfunktionen auf weitere Hardware-Partner aus. Die KI-gestützte Erkennung betrügerischer Anrufe, die sogenannte „Scam Detection“, wird künftig auch auf Geräten des Herstellers vivo verfügbar sein. Damit ist vivo nach den Google-eigenen Pixel-Smartphones und Samsung-Geräten der dritte Partner, der diese Technologie in seine Systeme integriert.
Die Funktion zielt darauf ab, verdächtige Gesprächsmuster bereits während des Telefonats in Echtzeit zu identifizieren und Nutzer vor potenziellen Betrugsversuchen zu warnen. Um den Datenschutz zu gewährleisten, erfolgt die Analyse der Audiodaten vollständig lokal auf dem jeweiligen Endgerät. Laut Unternehmensangaben werden keine Gesprächsinhalte oder Transkripte an externe Server übertragen.
Erweiterte Funktionen und lokale KI-Verarbeitung
Technische Analysen einer aktuellen Beta-Version der „Phone by Google“-App deuten darauf hin, dass der Funktionsumfang der Betrugserkennung künftig erweitert wird. In der Version 234.0.9 wurden Code-Hinweise entdeckt, die auf eine Überwachung ausgehender Anrufe schließen lassen. Bisher konzentrierte sich das System primär auf eingehende Anrufe von unbekannten Nummern.
Auf neueren Geräten, etwa ab der Pixel-9-Serie, nutzt das System für diese Aufgabe das hauseigene Gemini-KI-Modell. Nutzer müssen die Funktion derzeit noch manuell aktivieren, um die Echtzeit-Überwachung zu starten. Ein konkreter Termin für den breiten Rollout der neuen Funktionen sowie die Integration bei vivo steht bisher noch nicht fest.
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Parallel zu den Entwicklungen bei Google testet auch die Meta-Tochter WhatsApp ähnliche Sicherheitsmechanismen. In einer aktuellen Beta-Phase wird eine Funktion namens „Scam Alert“ erprobt.
Hierbei soll eine lokale KI-Komponente Nachrichten von unbekannten Absendern auf betrügerische Absichten prüfen. Auch hier betonen die Entwickler, dass die Analyse ausschließlich auf dem Gerät stattfinde, wodurch die Ende-zu-Ende-Verschlüsselung der Kommunikation unangetastet bleibe.
Das System soll Nutzer per Warnhinweis informieren, woraufhin diese den Chat blockieren, melden oder als vertrauenswürdig einstufen können. Um die Integrität der genutzten KI-Modelle nachzuweisen, wurden bereits Modellgewichte und entsprechende Prüfsummen veröffentlicht.
Diskrepanz zwischen Selbsteinschätzung und Vorsichtsmaßnahmen
Die Relevanz solcher automatisierten Schutzsysteme wird durch aktuelle Erhebungen zur Nutzerwahrnehmung unterstrichen. Ein Vorabbericht zum Cybersicherheitsmonitor 2026 des Bundesamtes für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) zeigt eine deutliche Lücke zwischen der gefühlten Sicherheit und dem tatsächlichen Handeln der Verbraucher.
Zwar gaben 47 Prozent der Befragten an, KI-generierte Inhalte erkennen zu können, doch haben 32 Prozent bisher keinerlei konkrete Maßnahmen zur Überprüfung solcher Inhalte ergriffen.
Den Daten zufolge prüfen lediglich 40 Prozent der Nutzer die Plausibilität von Informationen, während nur 19 Prozent die Quellen hinterfragen. Eine technische Überprüfung, etwa durch eine Rückwärts-Bildersuche, wird lediglich von 10 Prozent der Anwender durchgeführt. Diese Zahlen verdeutlichen die Notwendigkeit für geräteseitige Schutzmechanismen, da Betrüger ihre Methoden zunehmend professionalisieren.
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Risiken und Kosten der KI-Integration
Trotz der Vorteile bei der Betrugserkennung warnen Branchenanalysten vor neuen Risiken durch eine einseitige Fokussierung auf künstliche Intelligenz. Eine Studie des Dienstleisters Fastly unter Finanzunternehmen ergab, dass Firmen mit einer „AI-First“-Strategie nach einem Cyberangriff durchschnittlich 96 Tage länger für die Wiederherstellung ihrer Systeme benötigen als weniger KI-fokussierte Wettbewerber. Die entstandenen Schäden liegen bei diesen Unternehmen laut der Untersuchung um 189 Prozent höher.
Zudem berichten 49 Prozent der KI-zentrierten Unternehmen, dass künstliche Intelligenz bei Sicherheitsvorfällen von den Angreifern aktiv ausgenutzt wurde – im Vergleich zu nur 7 Prozent bei konventionell aufgestellten Firmen. Auch die Betriebskosten steigen: Sogenannte KI-Crawler verursachen bei den betroffenen Unternehmen zusätzliche Kosten von durchschnittlich 380.000 Euro pro Jahr.
Der Einsatz von KI bleibt somit ein zweischneidiges Schwert. Während Behörden, wie etwa in China, verstärkt den Einsatz von Big Data und künstlicher Intelligenz fordern, um neue Betrugsmaschen bei Aktienempfehlungen oder dubiosen App-Downloads zu bekämpfen, steigen gleichzeitig die Anforderungen an die Absicherung dieser neuen Technologien selbst.
Dass die Abwehr erfolgreich sein kann, zeigen Beispiele lokaler Polizeibehörden: In der Provinz Jiangsu konnte durch das schnelle Eingreifen und das Trennen einer ferngesteuerten Verbindung kürzlich ein Schaden in Millionenhöhe verhindert werden.
