Beispielhafte Szenarien
Was Device Intelligence verändert
Wie Engineering-Teams Device Identification, Bot Detection und Smart Signals gegen Betrug, Bots und Infrastrukturkosten einsetzen — anhand konkreter Szenarien durchgespielt.
Beispielhafte Szenarien, modelliert nach typischen Deployments — keine namentlich genannten Kundenprojekte. Die Zahlen beschreiben die Art von Ergebnis, auf die solche Deployments abzielen, nicht geprüfte Resultate. Echte Fallstudien werden veröffentlicht, sobald Kunden dem zustimmen.
Beispiel: Zahlungsplattform
Fintech · Profil Series B
Herausforderung
Eine Zahlungsplattform mit hohen Verlusten durch Kontoübernahmen, bei der WAF-Regeln nur einen Bruchteil der ausgefeilten ATO-Versuche abfangen und manuelle Prüfung nicht mit dem Wachstum skaliert.
Lösung
Device Identification und Bot Detection über die Login- und Zahlungsflows hinweg ausrollen. Device Identification erkennt wiederkehrende Geräte selbst nach dem Löschen von Cookies, während Bot Detection automatisiertes Testen von Anmeldedaten am Edge abfängt.
Was sich ändert
In diesem Szenario geht das Team vom Sichten hunderter Betrugswarnungen pro Tag zu einem Bruchteil dieses Volumens über, wobei weit weniger legitime Nutzer fälschlich markiert werden — die Art von Veränderung, die ein Support-Team meist zuerst bemerkt.
Beispiel: SaaS für Dateninfrastruktur
SaaS · Enterprise-Profil
Herausforderung
Eine SaaS-Plattform, getroffen von großangelegtem Credential Stuffing, das die bestehende WAF umgeht. Der Angriffs-Traffic verbraucht Infrastrukturressourcen und verschlechtert die Performance für echte Nutzer.
Lösung
Bot Detection am Edge ausrollen, um automatisierten Traffic abzufangen, bevor er die Anwendungsserver erreicht, und Smart Signals für serverseitige Sitzungsanalyse ergänzen, die ausgefeilte Bots erkennt, die menschliches Verhalten imitieren.
Was sich ändert
In diesem Szenario wird ein großer Teil der Infrastrukturausgaben zurückgewonnen, die zuvor in die Auslieferung von Bot-Traffic flossen, weil die meisten automatisierten Anfragen bereits am Edge abgewiesen werden, bevor sie die Anwendungsserver überhaupt erreichen.
Beispiel: Analytics-Anbieter
Analytics-Plattform · Wachstumsprofil
Herausforderung
Ein Analytics-Anbieter, der eine Migration weg von einem anderen Device-Intelligence-Anbieter prüft und Genauigkeitsparität validieren muss, bevor er den Wechsel vollzieht.
Lösung
Device Identification für einen Validierungszeitraum parallel zum bestehenden Anbieter betreiben, mit einem Side-by-Side-Vergleichs-Dashboard, das Genauigkeit, Latenz und Identifikationsstabilität vor dem Umstieg verfolgt.
Was sich ändert
In diesem Szenario lässt der Parallelbetrieb beider Systeme das Team bestätigen, dass Device Identification den bisherigen Anbieter über die von ihnen verfolgten Metriken hinweg erreicht oder übertrifft, sodass die Migrationsentscheidung auf ihren eigenen Daten beruht statt auf einem Versprechen.
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