Détection et prévention de la fraude pour les applications web | ShieldLabs

ShieldLabs est une plateforme de détection et de prévention de la fraude conçue pour les applications web. Elle aide les entreprises à identifier les utilisateurs à risque, à améliorer la qualité du trafic et à détecter les abus tels que le multi-comptage, le partage de comptes, la prise de contrôle de comptes et le trafic frauduleux. En analysant les signaux de l'appareil, du navigateur, du réseau et de l'identité, ShieldLabs fournit un score de risque pour chaque visiteur, aidant les équipes à prendre de meilleures décisions basées sur l'activité réelle des utilisateurs plutôt que sur un trafic anonyme ou suspect.

1. Évaluation de la qualité du trafic

ShieldLabs évalue chaque visite et convertit le comportement du trafic en un score de qualité du trafic. Cela aide les entreprises à comprendre les niveaux de trafic anonyme, à identifier les sources à risque et à améliorer la précision des analyses marketing et utilisateur.

2. Identification des visiteurs avec plus de 300 signaux

La plateforme crée des identités de visiteurs persistantes en utilisant des signaux liés à l'appareil, au navigateur, au réseau et à l'IP. Elle peut continuer à reconnaître les visiteurs même après la suppression des cookies, les changements d'IP ou les sessions incognito.

3. Détection de la fraude et des abus

ShieldLabs détecte des scénarios d'abus en ligne courants, y compris :

• Multi-comptage
• Partage de comptes
• Prise de contrôle de comptes
• Abus de promotions et de bonus
• Abus d'essai gratuit
• Fraude publicitaire et de trafic

4. Évaluation des risques et signaux explicables

Chaque visiteur reçoit un score de risque de 0 à 100 avec des indicateurs de risque associés. Les entreprises peuvent examiner des signaux tels que l'utilisation de VPN, les connexions proxy, les IP de centre de données, les navigateurs anti-détection et l'activité suspecte avant de prendre des mesures.

5. Surveillance des événements à haut risque

ShieldLabs connecte les utilisateurs, les appareils et les adresses IP pour identifier des modèles suspects. Les événements de détection incluent des niveaux de confiance et peuvent être personnalisés pour différents besoins de prévention de la fraude.

6. Intégration conviviale pour les développeurs

La plateforme fournit un extrait JavaScript, une API et des webhooks. Selon le site web, l'installation peut être complétée avec un extrait JS et est conçue pour fonctionner avec divers frameworks, plateformes CMS et constructeurs sans code.

7. Analyse du trafic

L'analyse du trafic aide les entreprises à mesurer les risques de trafic par canal, référent et source UTM. Cela permet aux équipes d'identifier les sources d'acquisition de faible qualité et de mieux comprendre le comportement de l'audience.

1. Ajoutez l'extrait JavaScript de ShieldLabs à votre site web pour commencer à collecter des signaux de visiteurs.

2. Examinez les identifiants de visiteurs générés, les scores de risque et les signaux de risque via l'API ou le tableau de bord.

3. Configurez des actions en arrière-plan en fonction des niveaux de risque, telles que la vérification supplémentaire ou le blocage d'activités suspectes.

4. Surveillez régulièrement les sources de trafic pour identifier les canaux avec un trafic anonyme ou suspect élevé.

5. Utilisez les signaux de détection de fraude ensemble au lieu de vous fier uniquement à des indicateurs individuels comme l'adresse IP ou les cookies.

Qu'est-ce que ShieldLabs ?

ShieldLabs est un outil de détection et de prévention de la fraude qui aide les sites web à identifier les utilisateurs à risque et le trafic suspect. Il se concentre sur la détection de problèmes tels que le multi-comptage, le partage de comptes, la prise de contrôle de comptes et la fraude au trafic.

Comment fonctionne ShieldLabs ?

ShieldLabs collecte des signaux d'appareil, de navigateur et de réseau des visiteurs et crée une identité de visiteur. Il fournit ensuite un score de risque et des signaux associés via l'API et les webhooks.

Quels types de fraude ShieldLabs peut-il détecter ?

ShieldLabs est conçu pour détecter plusieurs types d'abus, y compris les faux comptes, l'utilisation répétée d'essais gratuits, l'abus de bonus, les connexions suspectes, la fraude publicitaire et le partage de comptes.

ShieldLabs propose-t-il un accès API ?

Oui. Le site web indique que l'API et les webhooks sont disponibles dans tous les plans, permettant aux développeurs d'intégrer des informations sur les risques dans leurs propres systèmes.

ShieldLabs propose-t-il un plan gratuit ?

Oui. ShieldLabs propose un niveau gratuit avec 5 000 identifications gratuites selon le site web. Des plans payants sont disponibles pour des volumes d'identification plus élevés.

ShieldLabs propose un niveau gratuit et des plans payants basés sur les identifications mensuelles.

Le site web mentionne également des options de mise à l'échelle personnalisées pour des volumes de trafic plus élevés.

1. ShieldLabs fournit une solution ciblée pour les entreprises qui ont besoin de détection de fraude, d'identification des visiteurs et d'analyse de la qualité du trafic. La combinaison de l'évaluation des risques, de l'intelligence des appareils et des signaux réseau la rend adaptée aux sites web traitant des abus de comptes ou des sources de trafic peu fiables.

2. La configuration orientée développeur est un avantage pratique. L'extrait JavaScript, l'API et le support des webhooks peuvent aider les équipes à intégrer des signaux de fraude dans les flux de travail existants sans construire un système de détection à partir de zéro.

3. Une limitation potentielle est que les entreprises doivent encore définir leurs propres stratégies de réponse après avoir reçu des scores de risque. La plateforme identifie les comportements suspects, mais les décisions finales telles que le blocage des utilisateurs ou l'ajout d'étapes de vérification nécessitent des règles spécifiques à l'entreprise.

4. Dans l'ensemble, ShieldLabs est positionné comme un outil spécialisé de prévention de la fraude pour les SaaS, fintech, e-commerce, jeux et d'autres industries où la qualité de l'identité des utilisateurs et la fiabilité du trafic sont importantes. Son efficacité dépendra de la manière dont les organisations configurent et appliquent les informations sur les risques fournies.