従来の不正防止は、終わりのないモグラたたきのようです。Stytchは、シグナル収集、意思決定、実行、分析/フィードバックという4段階のフレームワークを導入しています。このフレームワークは、ユーザーアクティビティのデータを収集し、そのデータに基づいて意思決定を行い、セキュリティ対策を実施し、検出を反復的に改善します。この記事では、高度なクレデンシャルスタッフィング攻撃を例に、デバイスフィンガープリンティングがシグナル収集と意思決定をどのように向上させるかを示しています。Stytchのデバイスフィンガープリンティングは、シグナル収集と意思決定に焦点を当て、「ブラックボックス」アプローチを避け、ユーザーに柔軟な実行制御を与え、不正対策における信頼できるパートナーとしての役割を果たします。
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LLM駆動のエージェントは、疲れを知らないジュニア開発者になりつつあります。APIドキュメントを読み、リクエストを発行し、エラーを解析し、成功するまで何度も試行します。しかし、APIの開発者体験（DX）は非常に重要です。ドキュメントが不十分であるか、エラーメッセージが不明瞭なためにエージェントが停止した場合、人間の開発者も同様の問題に遭遇する可能性があります。APIドキュメントの改善、明確で詳細なエラーメッセージの提供、一貫性の確保により、DXが大幅に向上し、エージェントの効率が向上します。これは人間の開発者にも恩恵をもたらし、エージェントを自動テストツールとして使用して、早期に問題を検出することができます。
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OpenAIのOperatorのようなAIエージェントツールは、実際の人間のユーザーの行動を模倣でき、UXを向上させる一方で、悪用される可能性もあります。従来のボット検出方法（CAPTCHA、IPブロッキング、ユーザーエージェントのフィルタリング）は、実際のIPアドレス、ユーザーエージェント、マウスの動きをシミュレートする最新のAIエージェントには効果がありません。OpenAIとBrowserBaseのエージェントは、クラウドデータセンターで動作するため検出が容易ですが、Anthropicのエージェントはローカルで動作できるため、検出が困難です。RedditやYouTubeなどの一部のサイトはAIエージェントトラフィックをブロックしていますが、多くのサイトはまだ効果的な検出メカニズムを備えておらず、悪意のある攻撃の機会を生み出しています。将来の検出は、機械学習ベースのブラウザ「嘘発見器」に依存することになります。
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ChatGPTのようなAIエージェントは、アプリとのインタラクション方法に革命を起こしています。この記事は、ユーザーエクスペリエンス（UX）にのみ焦点を当てるのではなく、エージェントエクスペリエンス（AX）に重点を置く必要があると主張しています。これは、機械によるデータへのアクセスとアクションの実行が安全で、透明性があり、ユーザーの同意を得たものであることを強調しています。セキュアで制御されたエージェントへのアクセスを実現する鍵として、OAuthが提示されています。OAuthは、きめ細かい権限と取り消し機能を提供します。優れたAXのための重要な要素には、クリーンなAPI、容易なオンボーディング、摩擦のないエージェント操作、階層型認証などがあります。この記事は、競争上の優位性を保つために、すべてのアプリがOAuthプロバイダーになるべきだと結論づけています。
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