Scenari illustrativi
Cosa cambia la device intelligence
Come i team di ingegneria mettono al lavoro Device Identification, Bot Detection e Smart Signals contro frodi, bot e costi dell'infrastruttura, spiegati come scenari concreti.
Scenari illustrativi modellati su implementazioni tipiche, non su collaborazioni con clienti nominati. Le cifre descrivono il tipo di risultato che queste implementazioni puntano a ottenere, non risultati verificati. I casi di studio reali saranno pubblicati man mano che i clienti li approveranno.
Esempio: piattaforma di pagamenti
Fintech · Profilo Series B
Sfida
Una piattaforma di pagamenti che subisce forti perdite da furto di account, in cui le regole del WAF intercettano solo una frazione dei tentativi di ATO sofisticati e la revisione manuale non scala con la crescita.
Soluzione
Implementare Device Identification e Bot Detection nei flussi di login e pagamento. Device Identification segnala i dispositivi che ritornano anche dopo la cancellazione dei cookie, mentre Bot Detection intercetta il test automatizzato delle credenziali all'edge.
Cosa cambia
In questo scenario, il team passa dal gestire centinaia di alert di frode al giorno a una frazione di quel volume, con un numero molto inferiore di utenti legittimi contrassegnati per errore: il tipo di cambiamento che un team di assistenza tende a notare per primo.
Esempio: SaaS di infrastruttura dati
SaaS · Profilo Enterprise
Sfida
Una piattaforma SaaS colpita da credential stuffing (riempimento di credenziali) su larga scala che aggira il suo WAF esistente. Il traffico dell'attacco consuma risorse di infrastruttura e degrada le prestazioni per gli utenti reali.
Soluzione
Implementare Bot Detection all'edge per intercettare il traffico automatizzato prima che raggiunga i server applicativi, e aggiungere Smart Signals per l'analisi delle sessioni lato server che individua i bot sofisticati che imitano il comportamento umano.
Cosa cambia
In questo scenario, una quota consistente della spesa di infrastruttura precedentemente destinata a servire il traffico dei bot viene recuperata, perché la maggior parte delle richieste automatizzate viene respinta all'edge prima ancora di raggiungere i server applicativi.
Esempio: fornitore di analitica
Piattaforma di analitica · Profilo Growth
Sfida
Un fornitore di analitica che valuta la migrazione da un altro fornitore di device intelligence e ha bisogno di convalidare la parità di accuratezza prima di impegnarsi nel passaggio.
Soluzione
Eseguire Device Identification in parallelo con il fornitore in uso per un periodo di validazione, utilizzando una dashboard di confronto affiancato che monitora accuratezza, latenza e stabilità dell'identificazione prima del passaggio definitivo.
Cosa cambia
In questo scenario, eseguire entrambi i sistemi in parallelo consente al team di confermare che Device Identification eguaglia o migliora il fornitore precedente sulle metriche che monitora, così la decisione di migrazione si basa sui loro dati anziché su una promessa.
Pronto a ottenere risultati simili?
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