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ShieldLabs

为数字产品团队提供欺诈与滥用检测,通过设备、浏览器和网络信号识别风险流量、机器人及账户滥用。

shieldlabs.ai 安全与隐私 / 反欺诈与验证

AI 竞品立项评估
桌面端
移动端
月访问
<5K
2026 年 9 月
公开收入
未公开
暂无公开收入证据
入门价
$79/月
高于同类 83% 的产品同类中位数 $19/月
创作者
Jeff Milligan
@shieldlabs_ai· 9 关注另有 2 位创作者
首次发布
4 个月前
2026-07-30 · 估算

访问

近 12 个月
月访问数据截至 2026 年 9 月 · 2026 年 10 月待更新
事件6 个营销动作

营销动作

发布、搜索与内容、引荐、促销
  • 在 LaunchIgniter 发布(8 票)发布

    ShieldLabs — Fraud detection with traffic quality scoring

    9 月 21 日 · 54 天前发布页

    当时 月访问 <5K访问:之后 1 个月 +472%同期还有 1 个动作
  • 在 BetaList 发布发布

    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 个月前发布页

    当时 月访问 <5K访问:之后 1 个月 +472%同期还有 3 个动作
  • 在 DevHunt 发布发布

    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 个月前发布页

    当时 月访问 <5K同期还有 4 个动作
  • 在 Microlaunch 发布(#61 · 2 票 · 1 评论)发布

    ShieldLabs — $1f

    8 月 16 日 · 3 个月前发布页

    当时 月访问 <5K同期还有 4 个动作
  • 在 Uneed 发布(#14)发布

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

    7 月 31 日 · 4 个月前发布页

第三方评测与案例拆解

获客渠道拆解、工程师评测与开源档案
Fazier
2026-07-30查看原文
核心亮点评测:
-&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
适用人群:
-&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

流量来源

2026 年 9 月

访问构成

渠道

  • 直接访问36%
  • 自然搜索31%
  • 外部引荐12%
  • 社交媒体7%
  • 其他15%

国家/地区

  • 印度71%
  • 美国29%

搜索

站点权重 —域名注册 2025-09-08

关键词月搜索量
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

流量数据:Vaneform

定价

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

试用:未提供 · 3 档付费($79–$799) · 观察于 2026-11-03 · 原定价页

入门价 $79/月,高于同类 83% 的产品;「反欺诈与验证」中位数 $19/月。查看定价基准

页面与变化

开始记录于 2026-07-31

关键页面

每周快照

变化

开始记录以来,定价、套餐与定位都没有变化。

问题与证据

ShieldLabs 的价格是多少?
Starter: $79/月(按年付); Growth: $319/月(按年付); Scale: $799/月(按年付); Free: 未知. 观察于 2026-11-03。 当前计费条件、用量限制与税费以来源页面为准。来源
ShieldLabs 的网站访问量是多少?
Vaneform 估算 2026-09 网站访问量为 <5K。访问量包含重复访问,付费客户数与收入需分别查看对应证据。来源
ShieldLabs 是什么产品,支持哪些平台?
ShieldLabs 归属「反欺诈与验证」赛道:ShieldLabs 为数字产品团队提供欺诈与滥用检测,通过设备、浏览器和网络信号识别风险流量、机器人及账户滥用。。 支持平台包括:开放 API。

同分类研究对象

安全与隐私 / 反欺诈与验证

这些产品属于同一目录分类。选型时请进一步核对客户任务、功能与部署要求。