传统的反欺诈方法如同“打地鼠”游戏，难以应对不断演变的攻击手段。Stytch提出了一种四阶段反欺诈框架：信号收集、决策、执行和分析反馈。该框架通过收集用户行为信息，做出决策，执行相应的安全措施，并通过分析反馈不断改进。文章以身份盗窃攻击为例，说明了如何利用设备指纹技术改进信号收集和决策，从而有效应对攻击。Stytch设备指纹技术专注于信号收集和决策，避免成为“黑盒”，并为用户提供灵活的决策和执行控制，成为反欺诈的可靠伙伴。
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大型语言模型驱动的AI代理正逐渐成为不知疲倦的初级开发人员。它们可以解读API文档、发出请求、解析错误并反复尝试，直到成功。然而，API的开发者体验（DX）至关重要。如果AI代理因文档不完善或错误信息模糊而停滞，那么人类开发者也会遇到同样的问题。通过改进API文档、提供清晰详细的错误信息以及保持一致性，可以显著提升开发者体验，并使AI代理更高效地工作。这不仅能改善人类开发者的使用体验，还能通过AI代理作为自动化测试工具，提前发现问题。
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AI代理工具（如OpenAI的Operator）能够模拟真实用户行为，带来用户体验提升的同时也带来了滥用风险。传统的机器人检测方法（验证码、IP封锁、用户代理过滤）对新型AI代理无效，因为它们能模拟真实的IP地址、用户代理和鼠标行为。OpenAI和BrowserBase的代理易于检测，因为它们运行在云端数据中心；而Anthropic的代理可以在本地运行，更难检测。一些网站（如Reddit和YouTube）已开始阻止AI代理流量，但许多网站仍然缺乏有效的检测机制，这为恶意攻击提供了可乘之机。未来，基于机器学习的浏览器“测谎仪”将成为关键的检测手段。
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随着AI代理（如ChatGPT）的兴起，应用交互方式正在变革。文章指出，我们需要从单纯的用户体验（UX）设计转向代理体验（AX）设计，重点关注机器如何安全、透明且在用户许可下访问数据和执行任务。OAuth协议成为安全、可控地授权代理访问的关键，因为它能够提供精细的权限控制和撤销机制。文章强调了构建良好AX的关键要素：清晰的API、简单的用户引导、无摩擦的代理操作和分级认证。最终，文章呼吁所有应用都应成为OAuth提供商，以构建开放的AX生态系统，从而在竞争中保持优势。
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