エッジ防御

リスクデバイスフィンガープリンティング

企業

バッチ登録の背後には、エミュレータ、改造されたマシン、スクリプト ファームが存在し、暴利をむしり、不正な取引を行うことがよくあります。リスク デバイスの指紋識別は、クロスエンド環境の特性を収集し、リスク デバイス ライブラリと照合して、登録、ログイン、支払い時にリアルタイムで意思決定を行い、高リスク デバイスをブロックしながら実際のユーザーを誤って殺害するリスクを軽減します。

ミリ秒レベル

危険な決断

クロスエンド

機能の融合

億レベル

デバイスライブラリ

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業界の課題

現状では不十分な理由

  • ルールやリスク管理は簡単に回避されてしまう

    IP ローテーションと仮想マシンにより、従来のブラックリストが無効になります。

  • 過失致死は改宗に影響を与える

    乱暴な傍受により、通常のユーザーはトランザクションを完了できなくなります。

  • 端末間の ID を関連付けることが困難

    Web とアプリのデバイス ID システムは分離されています。

GCSA アプローチ

課題解決の方法

  • クロスエンドデバイスのポートレート

    ブラウザ、iOS、Android の多次元機能の融合。

  • リスクデバイスライブラリのマッチング

    既知のファーム、シミュレーター、詐欺リングの指紋を関連付けます。

  • リアルタイム意思決定エンジン

    シナリオごとにポリシーのリリース、異議申し立て、または拒否を出力します。

コア能力

製品能力モジュール

不正検知のための多次元デバイスフィンガープリンティングとリスクスコアリング

クロスプラットフォームデバイスプロファイリングリスクデバイス DB マッチングリアルタイム意思決定エンジンクロスプラットフォームデバイスプロファイリングリスクデバイス DB マッチングリアルタイム意思決定エンジン
導入プロセス

设备指纹反欺诈

注册/领券/支付节点埋点，识别 emulator、农场与多账号关联团伙。

<50ms风控查询 P99 延迟

  1. SDK 埋点接入

    注册、登录、领券、提现等高风险节点 SDK/API 集成。

    Web/iOS/Android/H5 四端 SDK

  2. 设备画像生成

    Canvas/WebGL/传感器/行为序列融合生成 stable device ID。

    跨浏览器指纹关联准确率 96%+

  3. 灰度策略调优

    结合转化率数据设定拦截阈值，A/B 灰度避免误伤正常用户。

    支持 challenge 验证码降级

  4. 团伙回溯分析

    多账号设备聚类，识别羊毛党与 fraud ring 关联图谱。

    开放 REST API 实时查询

  5. 模型持续迭代

    新欺诈模式样本入库，周度 retrain 更新 scoring 模型。

    可对接内部 BI 导出 ROI 报告

ユースケース

対象者と活用タイミング

インターネット金融と支払い

口座開設および送金プロセス中に不正なデバイスを特定します。

エキスパートコンサルティング

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