Use Cases
Daten sammeln, Informationen analysieren, Wissen managen: Unsere maßgeschneiderten Lösungen geben Ihren Arbeitsprozessen eine logische Struktur und einen klaren Rahmen – bei jeder Herausforderung, für maximale Sicherheit. Erfahren Sie in unseren Use Cases mehr zu den vielfältigen Einsatzmöglichkeiten bei Polizei, Militär, Nachrichtendiensten, Finanzbehörden, Cyberabwehr und sonstigen Sicherheitsbehörden.
Cyber Threat Investigation
Personenerkennung
Polizeiliche Ermittlungen
Lagebilderstellung
Steuerbetrug
Cyber Threat Investigation
Angriffsmuster erkennen, Cybercrime bekämpfen
Cyberangriffe auswerten, Akteure enttarnen
In der sich rasch entwickelnden Welt der Cyberbedrohungen stehen Analyseteams vor enormen Herausforderungen. Sie müssen große Datenmengen aus verschiedenen Quellen effizient verarbeiten, relevante Informationen schnell extrahieren und klassifizieren. Dabei gilt es, Angriffsmuster, Kompromittierungsindikatoren und Malware-Signaturen spezifischen AkteurInnen oder Kampagnen zuzuordnen. Um diese Aufgaben zu bewältigen, sind innovative Ansätze in der Datenanalyse unerlässlich.
Ganzheitliches Tool für die strategische Analyse
rola stellt sich den Herausforderungen mit der innovativen Software rsShadow. Sie sammelt, verknüpft und analysiert Informationen aus verschiedenen Quellen, damit Analyseteams die dynamische Bedrohungslage im Cyberraum besser verstehen und gezielt darauf reagieren können. Die Plattform vereint Aufgabenmanagement, Suche, Analyse und Berichterstattung zu einem nahtlosen, ganzheitlichen Werkzeug für die strategische Bekämpfung von Cyberbedrohungen.
Innovative Datenanalyse gegen digitale Bedrohungen
In der digitalen Ära geraten staatliche Organisationen und private Unternehmen immer häufiger ins Visier von Cyberangriffen. Im Jahr 2023 stieg die Zahl der Attacken aus dem Ausland laut offiziellen Angaben um 28 Prozent, wobei die Dunkelziffer vermutlich um ein Vielfaches höher ist. Cyberkriminelle nutzen dabei modernste Technologien, einschließlich künstlicher Intelligenz, und verfeinern ihre Angriffsmethoden kontinuierlich. Der wirtschaftliche Schaden durch Cyberkriminalität hat mittlerweile immense Ausmaße erreicht. Zudem wird der Cyberraum zunehmend zum Schauplatz geopolitischer Spannungen, wie etwa im Zusammenhang mit Wahlmanipulationen.
Objekt- und Personenerkennung
Gefahren präzise identifizieren, Krisensituation meistern
Details schnell erkennen, Maßnahmen gezielt einleiten
Die frühzeitige Erkennung von Großgefahrenlagen erfordert eine präzise und sofortige Auswertung aller verfügbaren Informationen. Nur so können relevante Personen, Symbole oder Objekte rechtzeitig identifiziert und in die Ermittlungen einbezogen werden. Dabei müssen gewaltige Mengen an Video- und Bildmaterial aus öffentlichen Quellen, Echtzeit-Lagebildern und bestehenden Datenpools in kürzester Zeit durchforstet und analysiert werden. Besonders in Krisensituationen ist die manuelle Sichtung und Auswertung dieser enormen Datenmengen zeitlich und personell nicht realisierbar.
Datengestützte Gefahrenprävention
Für die effektive Früherkennung von Gefahrenlagen, bietet rola innovative Lösungen. rsNetMAn durchsucht systematisch und automatisiert umfangreiche Datenmengen aus eigenen Datenpools sowie föderierten und öffentlichen Quellen wie Nachrichten, Blogs, Postings oder Foren. Alle definierten Suchparameter werden aufgegriffen und analysiert. Ein Alarmsystem informiert die Ermittlungsteams umgehend über relevante Treffer. Wichtige Informationen können für weitere Ermittlungen gespeichert werden. Bei der gezielten Personen- und Gesichtssuche, auch bei relevanten vermummten Personen, unterstützt rsObIn mit einer KI-gestützten und datengeschützten Bild- und Videoanalyse. So lassen sich aus den gesicherten Daten zusätzliche Erkenntnisse für die Ermittlungsarbeit gewinnen.
Großgefahrenlagen erfassen und analysieren
In der heutigen, eng vernetzten Welt sehen sich Sicherheitsbehörden mit besonderen Herausforderungen konfrontiert, insbesondere bei Großveranstaltungen und Ereignissen mit erhöhtem Gefahrenpotenzial. Ob es sich umgeplante Störaktionen, erwartete Ausschreitungen, mögliche Anschlagsszenarien oder grenzüberschreitende Konflikte handelt – die Planung und Organisation solcher Aktivitäten verlagert sich zunehmend in die sozialen Medien und auf diverse Online-Plattformen. Hier ist es von entscheidender Bedeutung, Gefahrenpotenziale frühzeitig zu erkennen und präzise zu analysieren.
Intelligentes Case Management
Daten analysieren, Fakten schaffen
Zusammenhänge bei komplexen Ermittlungen erkennen
AnalystInnen sammeln bei komplexen Ermittlungen große Datenmengen aus verschiedenen Quellen und werten sie unter enormem Zeitdruck aus. Sie verknüpfen Informationen aus internen und externen Datenbanken, um Zusammenhänge zwischen TäterInnen, Taten und anderen relevanten Erkenntnissen zu identifizieren. Die Kommunikation verläuft behördenübergreifend, sowohl national als auch international, wobei extrem hohe Datenschutzanforderungen zu beachten sind.
Effiziente Fallbearbeitung in einer vernetzten Welt
rola stärkt die moderne Polizeiarbeit mit innovativem Case Management. Unsere Software vereinfacht die Fallbearbeitung, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen intelligent verknüpft. Die Funktion zur Fallanalyse unterstützt bei der Rekonstruktion von Tathergängen und der Erstellung von Verdächtigenprofilen. Dank ihrer modularen Struktur passt sich die Softwarelösung flexibel an alle Verbrechenstatbestände an. Sie schützt sensible Daten zuverlässig und ermöglicht zugleich eine sichere Zusammenarbeit zwischen Behörden – auch über Landes- und Ländergrenzen hinweg.
Kriminalpolizeiliche Fallbearbeitung
Ermittlungsteams der Kriminalpolizei stehen vor immer größeren Herausforderungen. Straftaten werden komplexer, kriminelle Aktivitäten überschreiten zunehmend Landes- und Ländergrenzen, und die Informationsflut wächst stetig. Um diesen Herausforderungen effektiv zu begegnen, brauchen sie innovative Softwarelösungen, die ein effizientes Case Management ermöglichen und speziell auf die Anforderungen komplexer polizeilicher Ermittlungen zugeschnitten sind.