Fraud detection Typical Application Solutions

欺诈行为检测防御解决方案

Background

背景

常见的欺诈行为有网络爬虫，自动化机器程序、Bots、黑灰产（代理 IP 和黑卡），不仅对企业造成金钱损失，破坏企业信誉，面临着很高的威胁。如通过爬虫来创建虚假的优惠活动页面，以骗取用户的个人信息或进行欺诈性交易；运用自动化机器程序来对优惠活动进行自动化操作，模拟多个正常用户，以获取虚假的优惠或折扣；使用 Bots 来进行恶意登录尝试，尝试破解密码或获取未经授权的访问权；通过代理 IP 和黑卡在活动过程中隐藏身份、模拟不同地理位置、匿名支付和洗钱，增加了欺诈活动的隐蔽性和难以追踪性。

在反欺诈方面，由于通过实时的动态进行行为操作检测，同时拥有不通级别不同难度的验证码（滑动验证码、文字点选验证码、图形点选验证码、图标点选验证码、3D 空间推理验证码）变化，同时检测浏览器的 js 信息（采集用户端设备信息）、拥有代理 ip 库（每日两百万活跃更新）、ssl 指纹库（数千条白名单、黑客工具、自动化工具指纹库）、拥有黑灰产手机号库（数千万活跃级别）和黑灰产 / 虚拟邮箱库（全网）。以及下一代身份安全的智能 AI 防 Bots 引擎，集成了目前流行的 AI 行为式验证码与智能身份威胁检测与响应技术，他可以在任何业务系统交互场景中进行人机行为检测与响应。采集到设备指纹、网络 IP、客户端指纹及账户信息，通过强大的后台并结合反欺诈的威胁情报库，可以根据用户灵活的策略与深度多维的模型、以及智能身份威胁检测与响应技术策略来进行判断。

Challenges

挑战

1、

如何掌握实战化的反欺诈和黑灰产攻击手段技术、以及各种黑灰产攻击资源；

2、

如何面对爬虫技术的滥用导致的信息泄露和优惠获取；

3、

如何有效全面的检测自动化机器程序和 Bots 等自动工具；

4、

拥有的代理 IP 和黑卡数据库大小，以及能否准确进行检测 ;

Advantages

优势

深度的身份欺诈检测

使用下一代身份安全的智能 AI 防 Bots 引擎，集成目前流行的 AI 行为式验证码与智能身份威胁检测与响应技术，他可以在任何业务系统交互场景中进行人机行为检测与响应。采集到设备指纹、网络 IP、客户端指纹及账户信息，通过强大的后台并结合反欺诈的威胁情报库，可以根据用户灵活的策略与深度多维的模型、以及智能身份威胁检测与响应技术策略来进行判断

AI 人机智能交互模型

通过深度学习 AI、智能行为验证码、智能采集引擎、业务威胁情报、智能黑白名单等能力对身份认证功能涉及到的网络（IP 地址、地理位置、精准定位、VPN 行为真实 IP 对抗、实时代理 IP 威胁情报）、账号（用户名、邮箱、手机号、社交平台、多因素）、设备（访问工具客户端指纹、自动化、黑客等工具指纹）、情报（黑卡、黑邮箱威胁情报、黑灰产设备指纹库）和 AI 模型（ PC/ 移动设备指纹、行为式智能验证码）进行综合分析

威胁情报能力

拥有黑灰产设备指纹库（数百万）、拥有实时代理 ip 库（每日两百万活跃更新）、ssl 指纹库（数千条白名单、黑客工具、自动化工具指纹库）、拥有黑灰产手机号库（数千万活跃级别）和黑灰产 / 虚拟邮箱库（全网）

Application Scenarios

应用场景

互联网活动级交易系统

电子商务、web3 的数字藏品、抢红包、项目订阅、优惠卷发放等金融类、订单类交易系统，面对互联网海量用户需要便捷性的身份认证，更需要符合高安全性的身份反欺诈技术，如：禁止网络爬虫，阻断自动化机器程序、防 Bots、拦截黑灰产代理，降低运营活动的成本，保护活动的有效真实性

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