Stefan Scheibe
Bachelor Thesis, Hochschule Wismar, Juli 2023
Autor: Stefan Scheibe
Titel: Analyse von Fakeshops und ihren verwendeten Systemen mit Hilfe von Python
Abstrakt
Die vorliegende Bachelor-Thesis befasst sich mit der Analyse von Fakeshops und den von ihnen verwendeten Systemen unter Verwendung von Python. Fakeshops stellen heute ein ernsthaftes Problem im Bereich des Online-Betrugs dar und können für Verbraucher erhebliche finanzielle Schäden verursachen. Das Ziel dieser Arbeit ist es, anhand erstellter Methodiken und Algorithmen auf Basis von Python Fakeshops auf die verwendeten Systeme, Sprache, IP- Adresse, Server-Standort und mögliche Erweiterungen zu analysieren. Nach der Analyse umfangreicher Daten, die mithilfe von Python-basierten- Techniken wie Web-Scraping und Datenanalyse extrahiert und verarbeitet wurden, werden sowohl Ergebnisse dargestellt als auch Trends und Entwicklungen aufgezeigt. Die Ergebnisse dieser Thesis sollen einen wertvollen Einblick in die Funktionsweise von Fakeshops geben und dazu beitragen, das Bewusstsein für die Problematik zu schärfen. Die Methoden und Algorithmen können von Strafverfolgungsbehörden, E-Commerce-Plattformen und Verbraucherschutzorganisationen genutzt werden, um Trends in der Verbreitung von Fakeshops zu erkennen. Anhand der erzielten Ergebnisse können genannte Institutionen vorhandene präventive Maßnahmen weiter ausbauen und potenzielle Opfer schützen.
Abstract
This bachelor thesis deals with the analysis of fakeshops and the systems they use, using Python. Fakeshops are a serious problem in the field of online fraud today and can cause significant financial damage to consumers. The aim of this work is to analyze fakeshops for the systems used, language, IP address, server location and possible extensions using created methodologies and algorithms based on Python. After analyzing extensive data extracted and processed using Python-based techniques such as web scraping and data analysis, results are presented as well as trends and developments are shown. The results of this thesis are intended to provide valuable insight into how fakeshops work and to help raise awareness of the problem. The methods and algorithms can be used by law enforcement agencies, e-commerce platforms and consumer protection organizations to identify trends in the spread of fakeshops. Based on the results obtained, said institutions can further develop existing preventive measures and protect potential victims.
