ShieldLabs是什么
ShieldLabs是一个专注于Web应用场景的欺诈检测平台，核心能力在于识别并拦截非人类或高风险的访问行为。平台不仅能检测传统自动化脚本和爬虫，还能区分由AI代理（如大模型驱动的智能体）产生的请求，同时评估真实用户的异常行为（如多开、滥用优惠、撞库等），从而保护业务逻辑和数据安全。
三大检测引擎
- 机器人检测：识别模拟浏览器、无头浏览器、脚本化请求等，基于指纹、行为模式与TLS握手特征。
- AI代理检测：针对GPT、Claude等大模型调用API时产生的非人类流量，通过请求特征与语义分析进行标记。
- 风险用户检测：分析用户操作路径、频率、设备环境等，发现薅羊毛、刷票、恶意注册等行为。
核心工作流程
- 集成SDK或API：前端注入JavaScript或后端接入REST接口，无侵入式部署。
- 实时评分：每次请求附带风险分数（0-100），低于阈值的请求允许通过，高风险自动拦截或进入二次验证。
- 数据反馈循环：支持人工标注误报/漏报，模型持续更新。
技术特点对比
| 特性 | 传统WAF | ShieldLabs |
|---|---|---|
| 检测对象 | 已知攻击签名 | 行为+指纹+AI代理 |
| 适应变化 | 需规则更新 | 自学习模型 |
| 对真实用户影响 | 可能误拦 | 低误报，动态豁免 |
典型应用场景
- 电商平台防抢购机器人与黄牛系统
- 社交社区防垃圾信息与AI灌水
- 金融系统防撞库与交易欺诈
- 内容平台防爬虫与数据采集
通过以上能力，ShieldLabs帮助开发者在不影响用户体验的前提下，精准过滤自动化风险。