社交电商

DataVisor帮助世界上最大的社交和电商平台在最早期提前发现并防范各种大规模的欺诈攻击。 传统的解决方案通常孤立检测每个账户的活动,与此不同,DataVisor无监督机器学习引擎可同时分析所有账户和事件,来识别可疑的账户和行为集群。DataVisor无监督机器学习引擎无需训练数据, 能在发生攻击之自动发现新的、未知的欺诈和滥用。

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通过无监督机器学习阻止欺诈和滥用

大规模注册

DataVisor的无监督技术能有效帮助平台实时检测犯罪团伙批量创建的大量虚假账户,避免平台产生损失

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薅羊毛和促销欺诈

识别坏用户利用平台业务规则漏洞来获益,如首次注册用户福利、虚拟货币套利、跨地区非法虚拟物品倒卖等

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垃圾信息和假评论

实时阻止恶意用户发送各种垃圾信息、广告内容、虚假评论、和虚假点赞,维护平台信誉和内容可信度

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盗号

提前检测被盗取账户的最早期隐蔽测试活动,防止用户个人信息泄露和侵权,保护在线用户权益和健康平台生态

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交易欺诈

在欺诈交易的数小时或数天前,提前检测并发掘整个犯罪团伙,较传统反欺诈解决方案减少50%以上的金融欺诈损失

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了解客户如何从我们的方案中获益

客户引言

“DataVisor的用户分析技术是我们垃圾信息检测系统的重要组成部份。在我们的商业运作中,他们的技术帮助我们预防和阻止了欺诈用户对正常用户的影响和骚扰。”

– Jim Blomo
吉姆 布罗默 | 技术总监 | Yelp

网上研讨会

了解Yelp如何通过DataVisor阻止虚假用户

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视频

了解Pinterest如何通过DataVisor阻止欺诈攻击

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客户案例

相比内部解决方案,DataVisor能为在线支付平台提供50%以上被盗账户检测增益

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客户案例

Momo使用DataVisor的解决方案来检测虚假注册和账户被盗

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客户案例

DataVisor帮助大型社交应用程序预防新用户促销欺诈,减少数百万的经济损失。

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DataVisor解决方案的主要优势

90%
提前检测

通过分析所有事件类型(而不仅是攻击事件),在潜伏期账户被唤醒和实施攻击前将其检测出来

50%+
额外覆盖率

通过分析帐户之间的隐藏连接来检测新型的未知攻击。

99%
的检测精度

将所有恶意用户进行关联分析,以99%以上的准确率发掘出整个犯罪团伙

阅读简介

DataVisor检测方案

无监督机器学习引擎

运用业内最先进的无监督学习技术,同时分析数以亿计的账户和事件,无需标签或训练数据, 预测新型未知威胁。

有监督机器学习引擎

使用行业领先的有监督机器学习算法,结合客户提供的标签来增强检测,与无监督机器学习检测形成互补。

自动规则引擎

自动迭代规则,降低维护成本并使结果更易理解。

DataVisor全球信誉库

汇总并分析来自各行业数十亿用户的信息来计算最广泛的各类数字指纹和信号。

DataVisor能自动发掘恶意账号间的相似性和关联性来检测整个恶意账号群组

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社交电商行业欺诈攻击动态

博客

如何轻松注册百万虚假用户

虚假用户注册问题目前比以往更为严峻。在众多安全技术之上,为什么该问题还是如此普遍? 最近研究显示,社交网站上高达约10%用户是虚假帐户。 其他报道更为尖锐:Instagram在2014年12月对假账户的打击暴露出了1890万(29%)的Instagram官方账户的粉丝为假粉账号。

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利用GPS定位系统实现对你的spam攻击

社交垃圾早不是新鲜事物。 我们都收到过莫名而来的评论,垃圾好友请求,网络钓鱼链接,虚假评论和引诱点击。随着在线服务引入新功能,使得交流与共享变得比以往更容易,社交垃圾内容正迅速以新的方法和形式呈现。

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信息图片集:欺诈者的工具台

DataVisor发布了一个新的信息图片集,突出了欺诈者用来构建攻击的不同工具。 从他们的电子邮件地址,到他们使用的云服务,让我们了解他们在发起攻击时都采取了那些策略。

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