สถานการณ์ตัวอย่าง
Device Intelligence เปลี่ยนอะไร
ทีมวิศวกรนำ Device Identification, Bot Detection และ Smart Signals มาใช้รับมือกับการฉ้อโกง บอต และต้นทุนโครงสร้างพื้นฐานอย่างไร — อธิบายผ่านสถานการณ์ที่เป็นรูปธรรม
สถานการณ์ตัวอย่างที่จำลองจากการใช้งานทั่วไป — ไม่ใช่กรณีลูกค้าที่ระบุชื่อ ตัวเลขต่าง ๆ อธิบายถึงรูปแบบผลลัพธ์ที่การใช้งานเหล่านี้มุ่งหวัง ไม่ใช่ผลลัพธ์ที่ผ่านการตรวจสอบ กรณีศึกษาจริงจะถูกเผยแพร่เมื่อลูกค้าอนุมัติ
ตัวอย่าง: แพลตฟอร์มการชำระเงิน
ฟินเทค · โปรไฟล์ระดับ Series B
ความท้าทาย
แพลตฟอร์มการชำระเงินที่เผชิญกับความสูญเสียหนักจากการยึดบัญชี ซึ่งกฎ WAF จับได้เพียงส่วนน้อยของความพยายาม ATO ที่ซับซ้อน และการตรวจสอบด้วยมือไม่สามารถขยายตามการเติบโตได้
โซลูชัน
ติดตั้ง Device Identification และ Bot Detection ครอบคลุมกระบวนการล็อกอินและการชำระเงิน Device Identification ทำเครื่องหมายอุปกรณ์ที่กลับมาแม้จะล้างคุกกี้แล้ว ขณะที่ Bot Detection สกัดการทดสอบข้อมูลรับรองแบบอัตโนมัติที่ edge
สิ่งที่เปลี่ยนไป
ในสถานการณ์นี้ ทีมเปลี่ยนจากการคัดกรองการแจ้งเตือนการฉ้อโกงหลายร้อยรายการต่อวัน มาเป็นเพียงเศษเสี้ยวของปริมาณนั้น โดยผู้ใช้ที่ถูกต้องถูกทำเครื่องหมายผิดพลาดน้อยลงมาก — เป็นความเปลี่ยนแปลงที่ทีมซัพพอร์ตมักสังเกตเห็นเป็นกลุ่มแรก
ตัวอย่าง: SaaS โครงสร้างพื้นฐานข้อมูล
SaaS · โปรไฟล์ระดับองค์กร
ความท้าทาย
แพลตฟอร์ม SaaS ที่ถูกโจมตีด้วย credential-stuffing ขนาดใหญ่ที่เลี่ยงผ่าน WAF ที่มีอยู่ ทราฟฟิกการโจมตีกินทรัพยากรโครงสร้างพื้นฐานและทำให้ประสิทธิภาพสำหรับผู้ใช้จริงลดลง
โซลูชัน
ติดตั้ง Bot Detection ที่ edge เพื่อสกัดทราฟฟิกอัตโนมัติก่อนที่จะถึงเซิร์ฟเวอร์แอปพลิเคชัน และเพิ่ม Smart Signals สำหรับการวิเคราะห์เซสชันฝั่งเซิร์ฟเวอร์ที่จับบอตซับซ้อนซึ่งเลียนแบบพฤติกรรมมนุษย์
สิ่งที่เปลี่ยนไป
ในสถานการณ์นี้ ค่าใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐานส่วนใหญ่ที่เดิมใช้ไปกับการรองรับทราฟฟิกบอตถูกเรียกคืนกลับมา เพราะคำขออัตโนมัติส่วนใหญ่ถูกปฏิเสธที่ edge ก่อนที่จะถึงเซิร์ฟเวอร์แอปพลิเคชัน
ตัวอย่าง: ผู้ให้บริการ analytics
แพลตฟอร์ม Analytics · โปรไฟล์ระยะเติบโต
ความท้าทาย
ผู้ให้บริการ analytics ที่กำลังพิจารณาย้ายจากผู้ให้บริการ device-intelligence รายอื่น โดยต้องยืนยันความเท่าเทียมด้านความแม่นยำก่อนตัดสินใจเปลี่ยน
โซลูชัน
รัน Device Identification คู่ขนานกับผู้ให้บริการเดิมในช่วงการตรวจสอบ โดยใช้แดชบอร์ดเปรียบเทียบแบบเทียบเคียงที่ติดตามความแม่นยำ ความหน่วง และความเสถียรของการระบุตัวตนก่อนการสลับ
สิ่งที่เปลี่ยนไป
ในสถานการณ์นี้ การรันทั้งสองระบบเทียบเคียงกันช่วยให้ทีมยืนยันได้ว่า Device Identification ทำได้เท่ากันหรือดีกว่าผู้ให้บริการเดิมในทุกเมตริกที่ติดตาม การตัดสินใจย้ายจึงอยู่บนพื้นฐานข้อมูลของตัวเองมากกว่าคำสัญญา
พร้อมที่จะเห็นผลลัพธ์ที่คล้ายกันแล้วหรือยัง?
พูดคุยกับทีมของเราเกี่ยวกับวิธีที่ tracio.ai ช่วยลดการฉ้อโกงและลดต้นทุนให้กับแพลตฟอร์มของคุณ