產品

ShieldLabs

ShieldLabs 為數位產品團隊提供欺詐與濫用檢測,通過設備、瀏覽器和網路訊號識別風險流量、機器人及帳戶濫用。

shieldlabs.ai 安全與隱私 / 反欺詐與驗證

AI 競品立項評估
電腦版
行動端
每月造訪次數
<5K
2026 年 9 月
公開營收
未公開
暫無公開營收證據
入門價
$79/月
高於同類 83% 的產品同類中位數 $19/月
創作者
Jeff Milligan
@shieldlabs_ai· 9 追蹤另有 2 位創作者
首次發布
4 個月前
2026-07-30 · 估算

訪問

近 12 個月
每月造訪次數資料截至 2026 年 9 月 · 2026 年 10 月待更新
事件6 個行銷動作

行銷動作

發布、搜尋與內容、引薦、促銷
  • 在 LaunchIgniter 發布(8 票)發布

    ShieldLabs — Fraud detection with traffic quality scoring

    9 月 21 日 · 54 天前發布頁

    當時 每月造訪次數 <5K訪問:之後 1 個月 +472%同期還有 1 個動作
  • 在 BetaList 發布發布

    ShieldLabs BOOSTED – Assess traffic quality, detect anonymity, and stop multi-accounting — Assess traffic quality, detect anonymity, and stop multi-accounting

    9 月 5 日 · 2 個月前發布頁

    當時 每月造訪次數 <5K訪問:之後 1 個月 +472%同期還有 3 個動作
  • 在 DevHunt 發布發布

    ShieldLabs — Fraud detection and prevention with traffic quality scoring, using visitor identification and anonymity detection with up to 99% accuracy. Stops multi-accounting, account sharing, fake signups and ad fraud.

    8 月 18 日 · 3 個月前發布頁

    當時 每月造訪次數 <5K同期還有 4 個動作
  • 在 Microlaunch 發布(#61 · 2 票 · 1 評論)發布

    ShieldLabs — $1f

    8 月 16 日 · 3 個月前發布頁

    當時 每月造訪次數 <5K同期還有 4 個動作
  • 在 Uneed 發布(#14)發布

    ShieldLabs — Anonymous visitor detection and risk scoring for fraud and abuse prevention

    7 月 31 日 · 4 個月前發布頁

第三方評測與案例拆解

客戶來源管道拆解、工程師評測與開源檔案
Fazier
2026-07-30查看原文
核心亮點評測:
-&nbsp; Identification :&nbsp;recognises&nbsp;a&nbsp;returning&nbsp;visitor&nbsp;through&nbsp;cleared&nbsp;cookies,&nbsp;incognito&nbsp;and&nbsp;IP&nbsp;rotation -&nbsp; Network&nbsp;Intelligence :&nbsp;detects&nbsp;VPN,&nbsp;proxy,&nbsp;Tor,&nbsp;Privacy&nbsp;Relay&nbsp;and&nbsp;datacenter&nbsp;IP -&nbsp; Device&nbsp;Intelligence :&nbsp;detects&nbsp;anti-detect&nbsp;browsers,&nbsp;browser&nbsp;automation&nbsp;and&nbsp;OS&nbsp;mismatch -&nbsp; Risk&nbsp;score :&nbsp;every&nbsp;visit&nbsp;scored&nbsp;0&nbsp;to&nbsp;100&nbsp;with&nbsp;the&nbsp;named&nbsp;signals&nbsp;that&nbsp;produced&nbsp;it -&nbsp; Patterns :&nbsp;correlation&nbsp;across&nbsp;accounts&nbsp;and&nbsp;devices,&nbsp;pointing&nbsp;to&nbsp;multi-accounting&nbsp;and&nbsp;account&nbsp;takeover -&nbsp; Traffic&nbsp;analytics :&nbsp;risk&nbsp;bands&nbsp;and&nbsp;traffic&nbsp;quality&nbsp;by&nbsp;channel,&nbsp;referrer&nbsp;and&nbsp;UTM -&nbsp; Setup :&nbsp;one&nbsp;JavaScript&nbsp;snippet,&nbsp;then&nbsp;REST&nbsp;API&nbsp;and&nbsp;webhooks
適用人群:
-&nbsp; Multi-accounting :&nbsp;one&nbsp;person&nbsp;running&nbsp;many&nbsp;accounts&nbsp;to&nbsp;farm&nbsp;a&nbsp;benefit -&nbsp; Free-trial&nbsp;abuse :&nbsp;endless&nbsp;new&nbsp;trials&nbsp;from&nbsp;the&nbsp;same&nbsp;person -&nbsp; Bonus&nbsp;abuse :&nbsp;signup&nbsp;bonuses&nbsp;claimed&nbsp;repeatedly&nbsp;by&nbsp;the&nbsp;same&nbsp;person -&nbsp; Promo&nbsp;abuse :&nbsp;discount&nbsp;codes&nbsp;redeemed&nbsp;far&nbsp;beyond&nbsp;intent -&nbsp; Referral&nbsp;fraud :&nbsp;self-referrals&nbsp;and&nbsp;fake&nbsp;invitees -&nbsp; Loyalty&nbsp;fraud :&nbsp;points&nbsp;and&nbsp;rewards&nbsp;farmed&nbsp;illegitimately -&nbsp; New-account&nbsp;fraud :&nbsp;fraudulent&nbsp;signups&nbsp;at&nbsp;registration -&nbsp; Account&nbsp;takeover :&nbsp;someone&nbsp;else&nbsp;logging&nbsp;into&nbsp;a&nbsp;real&nbsp;user's&nbsp;account -&nbsp; Account&nbsp;sharing :&nbsp;one&nbsp;subscription&nbsp;used&nbsp;by&nbsp;many&nbsp;people -&nbsp; Ban&nbsp;evasion :&nbsp;banned&nbsp;users&nbsp;returning&nbsp;under&nbsp;new&nbsp;identities -&nbsp; Paywall&nbsp;bypass :&nbsp;reading&nbsp;paid&nbsp;content&nbsp;without&nbsp;paying -&nbsp; Payment&nbsp;fraud :&nbsp;fraudulent&nbsp;transactions -&nbsp; Ad&nbsp;fraud :&nbsp;paid&nbsp;traffic&nbsp;that&nbsp;is&nbsp;not&nbsp;real&nbsp;people -&nbsp; Location&nbsp;spoofing :&nbsp;faked&nbsp;geography&nbsp;to&nbsp;reach&nbsp;restricted&nbsp;content&nbsp;or&nbsp;pricing -&nbsp; Sybil&nbsp;attack :&nbsp;many&nbsp;fake&nbsp;identities&nbsp;to&nbsp;sway&nbsp;a&nbsp;system,&nbsp;common&nbsp;in&nbsp;crypto&nbsp;and&nbsp;Web3 -&nbsp; Returning&nbsp;visitor&nbsp;recognition :&nbsp;the&nbsp;positive&nbsp;side,&nbsp;recognising&nbsp;a&nbsp;good&nbsp;customer&nbsp;instead&nbsp;of&nbsp;asking&nbsp;them&nbsp;to&nbsp;prove&nbsp;who&nbsp;they&nbsp;are&nbsp;again

流量來源

2026 年 9 月

訪問構成

管道

  • 直接訪問36%
  • 自然搜尋31%
  • 外部引薦12%
  • 社交媒體7%
  • 其他15%

國家/地區

  • 印度71%
  • 美國29%

搜尋

站點權重 —網域名稱註冊 2025-09-08

關鍵字月搜尋量
explain what is sound fingerprint120
shield webhook110
"how to detect anti-detect browsers70
best system to detect multiple accounts on my platform50
a tool to detect atni detect broser40

流量資料:Vaneform

定價

Starter
$79/月(按年付)
25,000 identifications / month
Growth
$319/月(按年付)
150,000 identifications / month
Scale
$799/月(按年付)
500,000 identifications / month
Free
未知
5,000 identifications · one domain

試用:未提供 · 3 檔付費($79–$799) · 觀察於 2026-11-03 · 原定價頁

入門價 $79/月,高於同類 83% 的產品;「反欺詐與驗證」中位數 $19/月。查看定價基準

頁面與變化

開始記錄於 2026-07-31

關鍵頁面

每週快照

變化

開始記錄以來,定價、方案與定位都沒有變化。

問題與證據

ShieldLabs 的價格是多少?
Starter: $79/月(按年付); Growth: $319/月(按年付); Scale: $799/月(按年付); Free: 未知. 觀察於 2026-11-03。 當前計費條件、用量限制與稅費以來源頁面為准。來源
ShieldLabs 的網站造訪次數是多少?
Vaneform 估算 2026-09 網站造訪次數為 <5K。造訪次數包含重複訪問,付費客戶數與收入需分別查看對應證據。來源
ShieldLabs 是什麼產品,支援哪些平台?
ShieldLabs 歸屬「反欺詐與驗證」市場領域:ShieldLabs 為數位產品團隊提供欺詐與濫用檢測,通過設備、瀏覽器和網路訊號識別風險流量、機器人及帳戶濫用。。 支援平台包括:開放 API。

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安全與隱私 / 反欺詐與驗證

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