在全球范围内实现无缝的数字业务

ThreatMetrix ID 是全世界第一款独特的匿名客户标识符,彻底改变了数字身份验证和防欺诈方式。其将在线属性和离线属性实时融合在一起,使组织能够创建客户的真实数字身份。

主要组成部分

独特
标识符

ThreatMetrix Digital Identity Network 中 14 亿个已识别用户中的每个用户的匿名字母数字标识符

图形
可视化

以与身份相关的所有设备、凭据、威胁和行为属性的Digital Identity Graph为基础的交互式可视化

置信度
分数

动态评分,用于评估当前事件与指定 ThreatMetrix ID 的关联度。

信任
分数

动态评分,反映特定交易的 ThreatMetrix ID 的信誉完整性

ThreatMetrix ID 背后的创新

 

Smart ID 是在云端计算的 HTTP 设备指纹,并针对标准的 PC 生命周期事件进行了持续性方面的优化。其可在不使用 cookies 的情况下工作,且采用实时测量的数百台设备属性进行计算。

Exact ID 是针对身份验证进行了优化的 HTTP 指纹。其依赖于各种标记,可在识别设备时提供 100% 的准确度。与 SmartID 类似的是,ExactID 也在云端计算,避免被盗、冒用或重播。

ThreatMetrix TrueIP 是一种代理穿透技术,使企业能够查看连接用户的实际 IP 地址,用一个数字来表示真实 IP 与代理 IP 的 IP 地址有多接近。TrueIP 检测传统的匿名代理以及僵尸网络使用的代理。

信任标签为可应用在不同组合的用户角色内的各实体的数字标签,以表明其可信度。因此,被信任的用户可以被快速识别并经历较少的障碍。

Persona ID 是一种基于规则的机制,通过与访问者、设备和连接相关联的属性矩阵,实现当前交易与相关交易的实时链接。其通过与相关历史活动的关联,实时揭示异常行为。

Persona DB 是一种可扩展的企业可访问数据库,允许组织私密安全地存储和检索与其用户和客户相关的识别属性、特征和行为。

智能规则为 ThreatMetrix 独特的“透明盒”机器学习提供助力。这些规则使组织可创建自定义变量、规则、模型和政策,以分析动态行为历史记录,从而以最小的误报率准确地检测复杂的欺诈模式。

智能学习是 ThreatMetrix 专有的机器学习方法,使企业不仅可以使用认知模型的输出,还可以洞悉模型的内在逻辑。通过这种清晰的方法,ThreatMetrix 可以深入洞悉机器为什么认为信息是好还是坏。

Strong Device ID 是一种方便且安全的机制,用于确定存疑的设备与最初通过加密 PKI 证书注册的设备是同一台设备。

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