Kirvano, un startup brazilian care oferă soluții de plată și management al vânzărilor pentru creatorii de conținut digital, anunță un parteneriat cu SHIELD, o platformă de informații despre fraude axată pe identificarea dispozitivelor.
Echipa Kirvano a implementat SHIELD Device Intelligence pentru a elimina frauda de plată și încercările de preluare a conturilor pe conturile de utilizator.
Lorram Felix, CEO al Kirvano, a declarat: „Cu SHIELD Device Intelligence, am reușit să distingem cu exactitate clienții autentici de fraudatori. Parteneriatul nostru cu SHIELD este esențial pentru asigurarea securității și stimularea creșterii afacerii pentru creatorii de conținut digital care au încredere în platforma noastră de profil.
Condusă de amprentarea dispozitivelor și de cei mai recenti algoritmi de învățare automată și AI, soluția SHIELD oferă informații despre dispozitive în timp real pentru echipa Kirvano. elimină frauda root prin identificarea unică a fiecărui dispozitiv fizic care accesează platforma. cu ajutorul caracteristicii, este posibil, de exemplu, să detectați cu precizie mai multe conturi accesate de pe un singur dispozitiv sau dacă au existat mai multe încercări de conectare pe un singur cont din locații geografice diferite, semne clare de tentative de fraudă.
În plus, soluția monitorizează fiecare sesiune de dispozitiv, returnând semnale de risc în timp real pentru a oferi o vizualizare completă a activității utilizatorului pe platformă, identificând chiar și momentul exact în care un utilizator afișează semne de comportament fraudulos. Această caracteristică permite detectarea dispozitivelor care activează instrumente rău intenționate, cum ar fi emulatorii și ecranele, adesea folosite în atacurile de preluare a conturilor.
“Suntem bucuroși să avem oportunitatea de a proteja ecosistemul Kirvano și utilizatorii săi de fraudă. prin implementarea soluției noastre, Kirvano rămâne înaintea amenințărilor noi și emergente, consolidând încrederea și securitatea pe platforma sa.” a adăugat Justin Lie, CEO al SHIELD.