零點打擾
一點即過
企業正在面對不斷進化的攻擊者。隨著圖像識別技術的普及,傳統的圖片驗證碼已經不能保障網站的安全了。行為驗證通過對用戶的行為特征進行分析,并連接龐大的數據庫,構建防模擬、防偽造、防暴力三角防護的機器學習模型。能夠在抵御網絡攻擊的同時,不斷調整模型自我進化,有效的去應對新的網絡危害。
安全驗證的同時,降低用戶的操作難度。行為驗證開創的全新無感驗證,在一點即過的背后有著強大AI和龐大的數據,通過學習人類的行為方式,區分人與機器的區別。驗證不僅僅是答案,更重要的是過程。
極驗的可視化管理后臺,從多方面多維度來量化您的網站安全數據,您不僅能看到您網站的驗證安全詳情,更能根據您的需求進行設置和改變。
行為驗證能有效阻絕機器刷票現象,讓每一次投票都來自真實客戶
行為驗證能夠防止撞庫攻擊、暴力破解所引起的用戶利益受損
行為驗證能防止注冊機帶來的每天成千上萬的無效垃圾注冊,從源頭規范操作
行為驗證能防止不斷惡意采集網站數據的行為,有效阻止網站的重要數據遭到竊取
行為驗證能防止網站 UGC 內容生態遭到批量垃圾互動信息的破壞
行為驗證能夠防止網站核心內容資源被惡意爬蟲爬取,從而被他人快速復制
行為驗證能徹底阻絕機器刷票現象,讓每一次投票都來自真實客戶
行為驗證能夠防止撞庫攻擊、暴力破解所引起的用戶利益受損
行為驗證能防止注冊機帶來的每天成千上萬的無效垃圾注冊,從源頭規范操作
根據用戶行為軌跡以及其他安全策略,給用戶呈現對應的驗證形式。滑動行為驗證和點選行為驗證均有一定概率出現,也有概率直接通過。
根據用戶行為軌跡以及其他安全策略,給用戶呈現對應的驗證形式。滑動行為驗證和點選行為驗證均有一定概率出現,也有概率直接通過。
驗證的過程中會收集用戶拖動滑塊的行為軌跡和用戶設備信息等多維度信息,實時分析這些信息來進行人機識別。
收集用戶行為軌跡信息和設備信息作為人機判別依據,同時利用神經網絡進行快速圖片風格遷移。保證人的可識別性,讓機器的識別難度呈指數型增長。
驗證的形式只是一個過程,我們更注重的是驗證過程中的行為數據
更多驗證形式零點打擾
一點即過
第三方獨立
數據安全
上線部署
全程跟蹤
宕機回滾
穩定保障
7*24 小時監測
服務快速響應
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