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5.196.175.156

行为生物识别技术

通过用户移动方式验证用户身份的行为生物识别技术

捕捉超过 230 种被动行为信号,涵盖从用户注册、支付到高风险行为的各个环节,30 秒内即可做出决策。

实时会话评分卡——行为置信度评分 93/100,击键动态、指针轨迹、滚动节奏和会话计时信号
当证件和人脸检查结束时,行为才真正开始。

持续行为智能。为真实用户提供零摩擦体验。

> 95%
检测精度
230+
行为信号
2k +
企业信赖舒夫提
值得信赖 2000+ 客户
腰果 双子座 英雄游戏 Bitget IronFX 宾夕法尼亚国家 乐天 维泽尔 诺特里斯 银行
专为合规性而生:借助我们灵活的 API 和轻量级 SDK,几分钟即可上线运行。

单一API,无缝集成

构建完全可定制的验证流程,并实现无缝的后端集成。

  • 通过自定义端到端验证流程,获得完全控制权。
  • 与后端无缝集成,实现快速部署。
  • 设计灵活的验证流程,以满足用户需求。
浏览 API 文档
RESTful API 图片

几分钟内即可在您的移动应用中推出原生验证体验。

  • 在 iOS 或 Android 上几分钟内即可启动原生验证。
  • 使用现成的用户界面,具备摄像头、拍摄和实时反馈功能。
  • 自定义流程,使其与您的移动应用无缝集成。
浏览 SDK 文档
轻量级 SDK 镜像

为了最大限度地控制数据和保护隐私,请在您自己的功能相同的基础设施中运行 Shufti。

  • 所有敏感信息均应保存在公司内部,以满足严格的治理和数据驻留要求。
  • 务必将敏感信息完全保密,并妥善保管在公司内部。
  • 在监管严格的行业中部署,且不影响合规性。
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本地部署映像

通过安全、可自定义的网页链接快速启动身份验证,无需编写代码。 了解更多

  • 无需编写任何代码,即可立即开始验证用户身份。
  • 通过链接或嵌入式 iframe 提供一致的身份体验。
  • 通过安全链接或嵌入式 iframe 快速部署。
浏览 API 文档
品牌个性化形象

借助 KYC Journey Builder,无需编写任何代码即可创建个性化的验证流程。

  • 利用拖放功能,轻松定制您的旅程。
  • 立即查看您的验证流程对用户的实际效果。
  • 轻松连接托管验证,获得一致的品牌体验。
查看产品
本地部署映像

适用于各个行业

行为智能的应用场景。

账户盗用,动态检测

在登录、支付和账户变更等操作中,如果凭证和设备看起来合法,Shufti 会将用户的行为与用户的历史档案进行比对,并在行为模式出现偏差时立即发出账户盗用警报。

不要只听我们的一面之词,听听我们客户的评价吧。

客户对我们的信心

数字身份的未来取决于信任、互操作性和监管一致性,因此我们与 Shufti 的合作巩固了 DevCode Identity 致力于为全球客户提供当今最安全、一流、符合规范的身份验证解决方案的承诺。

将我们的转化驱动型合规协调平台与 Shufti 的全球 KYC 和 IDV 功能相结合,不仅能够帮助我们的客户应对复杂的监管要求,还能以最高的转化率保持无缝的客户注册体验。

马克·奈顿
DevCode全球联盟首席全球发展官

常見問題解答

行为生物识别技术和设备智能之间有什么区别?

设备智能分析的是机器的特征(浏览器、硬件、IP地址)。行为生物识别分析的是交互特征(用户的打字方式、移动方式、滚动方式、步态)。被盗设备会通过设备智能检测;在合法设备上被胁迫的用户也会通过设备智能检测。行为生物识别可以同时捕捉到这两种情况,Shufti 将设备智能作为行为评分中的十个信号层之一。

如果用户没有任何行为历史记录会发生什么?

新用户从首次会话开始,就会根据基于跨行业数据训练的群体级欺诈基准线进行评分。无冷启动延迟。个性化用户画像会在后续会话中自动构建。

如何衡量 AUC 0.93+ 和 FAR 0.9%?

AUC 值由内部团队使用标注的欺诈会话与真实会话数据进行评估,行业基准值为 0.80–0.88。FAR 值也使用相同的标注评估数据集进行评估,行业标准范围为 1–2%。行为模块的独立第三方验证已列入计划。

被动式还是主动式行为认证?

被动式。信号在用户正常交互时,于事件监听层捕获。无需验证码、手势,用户毫无察觉。合法用户不会受到任何干扰,欺诈者也无法选择退出。

Shufti 可以部署在私有云还是本地?

是的。信号提取在您自己的接口内部的事件监听器层运行,不依赖任何第三方数据源。部署支持区域云、私有云和本地部署,包括用于最高安全级别的物理隔离配置。

行为模型多久重新训练一次?

持续不断地对跨垂直领域标注的欺诈语料库进行分析。新的欺诈模式无需客户方干预即可传播到共享模型中。企业部署可进行客户特定的微调。

Shufti是如何解决人口统计偏差问题的?

模型特征是运动控制和交互时序信号,而非生物特征标识符。该模型不会学习种族、性别或年龄。区域准确率在预留的评估数据集上进行测试,并在每次重新训练周期中审查方差。偏差缓解措施已记录在欧盟人工智能法案合规包中。

Shufti 是否已为将于 2026 年 8 月 2 日生效的欧盟人工智能法案高风险制度做好准备?

该架构符合欧盟人工智能法案的要求:模型中没有个人身份信息或生物识别标识符,使用人类可读的原因代码以实现可解释性,通过后台控制台进行人工监督,并在企业入职包中提供支持一致性评估的技术文档。

集成如何运作?

提供用于完整流程编排的 REST API、用于事件级捕获的原生 iOS/Android/Web SDK 以及用于实时有效负载的 Webhook。5 分钟内即可完成沙盒部署,7 天免费试用,流量自有。Journey Builder 提供跨越所有五个验证层的无代码流程编排。

看看你的堆栈正在让哪些欺诈行为通过。

Shufti 会根据用户的行为进行评分。它持续捕获 230 多个被动信号,并实时评分。在注册、登录、支付和高风险操作等各个环节,都能有效识别机器人、账户盗用、虚假身份和洗钱者。一个 API,一条审计追踪。