ShieldLabs 是一款用于欺诈检测与预防的平台，主要面向数字产品，帮助其在收入受损之前发现并阻止账号滥用和机器人行为。
主要用途
ShieldLabs 的核心目标是保护产品免受滥用。它可以检测多种风险用户、访客和机器人，无论对方采用何种伪装手段，从而在以下方面发挥作用：
- 保护收入：在重复试用注册、奖金滥用和账号共享侵蚀利润之前将其捕获。
- 保护广告预算：识别风险流量和虚假注册，使获客支出流向真实用户。
- 信任指标：了解哪些用户和流量来源值得信赖，让增长决策反映真实情况。
- 减少人工审核：将访客历史、关联用户和具名风险信号汇集在一起，使审核有清晰证据。
主要能力
平台整合了识别、风险信号、账号滥用检测和流量质量分析：
- 精准识别：即使用户清除 cookie、使用无痕模式或更换 IP 地址，也能识别回访访客；发现使用不同邮箱的关联用户。官方称识别准确率达 99.9%。
- 高风险事件检测：开箱即用地自动识别关联用户，无需训练欺诈模型；提供自动化、伪装和欺骗的现成检测，每个结果背后都有具名风险信号。默认检测阈值为每个访客 3 个账号，可在仪表板调整。
- 机器人与 AI 流量检测：检测机器人、脚本和浏览器自动化，区分有用的机器人与 AI 流量和滥用行为。
- 设备指纹：通过指纹识别设备，辨别浏览器、操作系统和设备类型，检测无头浏览器和篡改行为。
- IP 与网络情报：揭示伪装背后的真实 IP 地址和地理位置，检测 VPN、代理和私有中继。
- 流量质量评分与风险分析：为所有流量提供一个评分，并按来源、渠道、引荐和 UTM 活动提供现成的质量结果。
- 风险评分：对每次访问进行 0 到 100 的评分，并分类为可信、可疑或危险，同时展示评分背后的信号。
使用方式
- 集成：官方称 5 分钟即可集成，通过单一 API 完成识别、检测和评分。风险数据通过 API 响应和 webhook 返回，可将选定数据点集成到业务逻辑中。
- 仪表板：从流量质量概览开始，然后调查单个用户或访问；在仪表板中探索风险信号、关联身份、访问历史和来源归因。
- 免费试用：提供 5,000 次免费识别，无需信用卡。免费层允许先集成产品并查看检测结果，再选择付费方案。可在 ShieldLabs 网站开始免费使用。
适用场景
适用于需要防止账号滥用、机器人行为和虚假流量的数字产品，例如：
- 防止同一人用不同邮箱创建多个账号以领取相同福利。
- 检测账号共享和账号接管。
- 识别异常登录地点（impossible travel）。
- 评估广告和获客渠道的流量质量。
- 减少人工审核工作量。
检测范围与限制
- ShieldLabs 检测 VPN、代理、Tor、Apple Private Relay、反检测浏览器、浏览器自动化、机器人、AI 代理，以及操作系统与时区不匹配等风险信号。
- 多账号检测通过将账号活动与访客、设备和网络上下文关联来实现，包括跨不同邮箱的活动；结果是一个多账号发现，而非关联注册的报告。
- 流量风险评估结合设备、浏览器、操作系统、IP 地址和网络的 300 多项信号，每个检测到的风险信号按名称返回，风险评分以 0–100 概括该次访问，评分保持可解释。
- 官方称风险信号检测准确率为 99.9%。
- 关于支持的平台、具体价格、合规认证、数据保留政策等，资料中暂未提供。
