Ang pagsasaling ito ay ginawa ng makina at naghihintay ng pagsusuri.Lumipat sa Ingles
Madilim
DashboardMakipag-ugnayan

Mula sa ebidensya tungo sa iyong desisyon.

Isang gabay na paglilibot sa engine sa likod ng score — kung paano binabasa ang browser, ginagawang naka-calibrate na pagbasa ng panganib, at ibinabalik sa iyong code. Sundan ito mula simula hanggang wakas: ang mga signal na sinusukat namin, mga banta na nahuhuli namin, at mga resulta sa likod ng bawat tawag.

Basahin ang docs

Bawat device ay may kuwento. Nahuhuli namin ang mga kasinungalingan.

Itigil ang pandaraya at mga bot nang hindi hinahamon ang mga customer na pinaghirapan mong makuha. Kumuha ng malinaw na pagbasa ng panganib sa bawat bisita — at magpasya kung ano ang gagawin dito.

Agentic na seguridad at risk intelligence, na ngayon ay ginawa para sa agentic web — patakbuhin ang iyong console gamit ang built-in na AI assistant, hayaang basahin ng iyong mga agent ang Noxtica sa read-only na MCP server, at beripikahin at obserbahan ang mga agent na nakikipag-ugnayan sa iyo.

ANG PAMPUBLIKONG MODELO

Mula ebidensya tungo sa desisyong pagmamay-ari ng customer

Inilalarawan ng Noxtica ang landas na ito bilang Interaction Risk Intelligence: unawain ang panganib ng kasalukuyang interaction nang hindi pinagsasama ang identity, ebidensya, patakaran, at pagkilos sa iisang hatol na black box.

  1. Kolektahin ang available na ebidensya

    Nagdudulot ng konteksto ang browser, network, device, gawi, at sinusuportahang pag-verify ng identity o agent. Nakadepende ang availability sa browser, deployment, naka-enable na module, at naaangkop na kontrol sa privacy o pahintulot.

  2. Basahin ang interaction

    Nagiging naipaliliwanag na pagbasa ng panganib ang available na ebidensya na may score, kumpiyansa, at mga dahilan. Inilalarawan nito ang panganib; hindi nito pinatutunayan ang identity, layunin, pandaraya, o kaligtasan.

  3. Ilapat ang iyong patakaran

    Pinagsasama ng iyong team ang pagbasa sa konteksto ng route, account, transaction, at authorization, pagkatapos ay pinipili kung pahihintulutan, oobserbahan, papataasin ang hakbang, susuriin, o iba-block.

  4. Panatilihing may hangganan ang tulong

    Tinutulungan ng AI Assistant at MCP ang mga kwalipikadong operator at workflow na basahin ang inaprubahang konteksto. Sinusunod ng opsyonal na browser enforcement ang patakarang na-configure ng customer; hindi ito awtomatikong muling nagsusulat nito.

Tuklasin ang Interaction Risk Intelligence

Subaybayan ang isang interaksyong may panganib mula ebidensya hanggang may pananagutang aksyon.

Ginagamit ng Noxtica ang Interaction Risk Intelligence upang ilarawan ang arkitekturang ito: tasahin ang magagamit na konteksto sa paligid ng pagkilos na may kaugnayan sa patakaran, magbalik ng naipaliliwanag na pagbasa ng panganib, at hayaang ang application o naka-configure na patakaran ng customer ang magpasya kung ano ang susunod na mangyayari.

Isang nasusubaybayan at pagmamay-ari-ng-customer na daloy ng pagpapasya

  1. INTERAKSYON

    Itali ang pagtatasa sa isang event ng negosyo.

    Kunin ang konteksto kung saan mahalaga ang kawalang-katiyakan—isang signup, login, checkout, pagbabago sa recovery, promosyon, o request ng agent—at panatilihin ang resulta kasama ng route at event na ipinapaalam nito.

  2. EBIDENSYA

    Basahin nang magkakasama ang panganib, kumpiyansa, at mga dahilan.

    Suriin kung aling sinusuportahang ebidensya ang magagamit at ibukod ang may score na resulta mula sa mga estadong na-suppress, nawawala, mababa ang kumpiyansa, o hindi magagamit. Ang opsyonal na mga signal at module ay nananatiling saklaw ng pagiging kwalipikado, pahintulot, at patakaran.

  3. PATAKARAN

    Itugma ang konteksto sa naaangkop na aksyon para sa customer.

    Pagsamahin ang pagbasa sa konteksto ng account, authentication, transaksyon, at journey, pagkatapos ay tukuyin kung kailan pahihintulutan, babantayan, hihingan ng karagdagang pag-verify, susuriin, o iba-block. Ang na-verify na pagkakakilanlan o ahente ay konteksto, hindi patunay ng ligtas na layunin.

  4. KINALABASAN

    Panatilihin ang bakas ng dahilan kasama ang panghuling resulta.

    Ihambing ang iminungkahi at panghuling mga aksyon sa kumpirmadong pang-aabuso, pagkumpleto ng hamon, pag-abandona, gawaing pagsusuri, mga apela, pagbabaligtad, at mga error state. Baguhin nang sinasadya ang mga threshold batay sa iyong naka-label na ebidensya.

Kung saan umaakma ang mga katabing tool sa workflow

Maaaring magkumpleto ang mga kategorya sa ibaba. Suriin ang paglilipat ng ebidensya, mga estado ng kabiguan, at may-ari ng patakaran sa halip na hilinging gawin ng isang produkto ang bawat trabaho.

Lookup na pagkakakilanlan lamang
Gamitin ang pagkilala at authentication upang patunayan ang mga claim na kailangan ng iyong journey. Magdagdag ng konteksto ng interaksyon kapag kailangan din ng kasalukuyang pagkilos ang panganib, kumpiyansa, mga dahilan, at tahasang landas para sa hindi alam.
Mga kontrol sa perimeter at bot
Panatilihin ang malalawak na kontrol sa edge o perimeter. Magpasok ng karagdagang konteksto sa mga route kung saan masyadong magaspang ang isang pare-parehong tuntunin para sa desisyon ng negosyo.
Analytics at replay tooling
Gamitin ang ebidensya ng journey at replay upang siyasatin ang naranasan ng mga user kung kwalipikado at may pahintulot ang mga kakayahang iyon. Ipares ito sa tala ng patakaran kapag kailangan mong suriin ang isinagawang pagkilos.

SURIIN ANG PAGLILIPAT

PANDARAYA AT PANGANIBMaipapaliwanag ba ng mga reviewer kung bakit nagbago ang pagbasa?
Suriin ang pagiging kapaki-pakinabang ng dahilan, paghawak sa hindi alam na estado, mga threshold na partikular sa route, at kung paano binabago ng pagbasa ang triage nang hindi itinuturing na patunay ang isang signal.
ENGINEERINGLigtas ba ang integration kapag may kabiguan?
Beripikahin ang mga estado ng browser, authenticated na pagbasa ng server, deadline, quota, availability ng module, at fallback para sa naka-block na koleksyon o mga error ng provider.
NEGOSYOPinapabuti ba ng patakaran ang kabuuang trade-off?
Timbangin ang nakumpirmang hindi gustong aktibidad kasama ng abala sa customer, bigat ng review at support, mga reversal, at pagmamay-ari sa pagpapatakbo. Hindi ang score lamang ang kinalabasan.

Mula signal hanggang desisyon.

Apat na yugto. Binabasa ang browser, ligtas na ipinapasa ang resulta sa backend mo, nakakakuha ang server mo ng malinaw na pagbasa sa panganib, at ang code mo ang nagpapasya.

Binabasa ng magaang script ang browser ng bisita sa sandaling dumating sila — nang tahimik, nang hindi pinapabagal ang page mo.

→ Basahin ang dokumentasyon: buong daloy ng integrasyon

Isang pagbasa ng panganib. Nakalakip ang mga dahilan.

87

Mababang panganib — payagan

Halimbawang ilustrasyon — hindi live na trapiko.

Bakit hindi namin sinasabing 'ito ay bot.'

Sinasabi ng karamihan ng tool ang gusto mong marinig: bot o tao. Malinis, simple, at madalas mali — nang walang paraan upang makita kung paano sila nakarating doon. Magtitiwala ka sa sagot o hindi.

Maaaring magmukhang nakakagulat na magkatulad ang mga tunay na customer at tunay na umaatake. Ang kapaki-pakinabang na tanong ay hindi 'bot ba ito' — kundi 'gaano kaiba ang bisitang ito, at gaano kahirap pekein ang mga kahina-hinalang bahagi?' Iyan ang sinasagot namin.

// Hindi lang namin sinasabing 'ito ay bot.'

// Binibigyan ka namin ng malinaw na pagbasa sa panganib — at ang mga dahilan.

// Ikaw ang magpapasya.

Kapag na-flag ang isang tunay na customer, maipapaliwanag ito ng team mo — sa legal, sa product, sa customer. May mga dahilan ang bawat desisyon, kaya walang kailangang paniwalaan nang walang patunay at walang hindi mo mai-tune.

Hindi ka makakakuha ng black-box na oo/hindi. Makakakuha ka ng malinaw na pagbasa sa panganib, antas ng kumpiyansa, at mga dahilan sa likod ng dalawa — ang resibo. Sa iyo ang huling pasya, dahil ang team mo lang ang nakaaalam ng nakataya.

Karamihan sa mga tool ay nagbibigay sa iyo ng oo/hindi at itinatago kung paano nila nakuha iyon. Nagbibigay kami sa iyo ng malinaw na pagbasa sa panganib, kasama ang mga dahilan — at hinahayaan ang team mo na magpasya.

→ Basahin ang docs: bakit calibrated na pagbasa

Ano ang sinusukat namin.

Apat na bagay ang binabasa namin tungkol sa bawat bisita — ang browser, network, device, at kilos ng tao. Magkasama nilang ibinubukod ang tunay na customer sa matalinong peke.

  • Totoo ba ang browser?

    Katalinuhan ng browser

    Mahuli ang automated traffic, masked browser, at synthetic visitor sa sandaling dumating sila — bago makarating sa signup, login, o checkout mo. Nakakadaan ang tunay na customer. Hindi ang peke.

  • Ligtas ba ang network?

    Mga signal ng network

    Matukoy ang kahina-hinalang pinagmulan at high-risk na imprastraktura nang hindi pinaparusahan ang lehitimong traffic. Malugod na tinatanggap ang remote worker, VPN user, at corporate network. Nafo-flag ang mga pinagmumulan ng malawakang panloloko.

  • Totoo ba ang device?

    Pagberipika ng hardware

    I-verify ang tunay na device sa likod ng session — hindi lang ang software na tumatakbo rito. Madaling nakakadaan ang mga tunay na user sa tunay na device. Agad na lumilitaw ang mga bot na tumatakbo sa shared, pansamantalang imprastraktura.

  • Totoo ba ang user?

    Mga fingerprint ng asal

    Ihiwalay ang tunay na tao sa script ayon sa ritmo ng pakikipag-interaksyon nila sa page. Nag-aalangan, nagwawasto, at nagsisiyasat ang tao. Kumilos ang automation nang may halatang katumpakang hindi nito maitago.

At isang bina-verify namin: Know Your Agent

Sinusukat ng apat na layer na ito ang mga bisita. Iba ang mga AI agent at bot — kailangan mong beripikahin ang kanilang pagkakakilanlan at obserbahan ang kanilang aktibidad. Ginagawa ito ng Know Your Agent sa bawat tenant sa pamamagitan ng JWK thumbprint o Signature-Agent host, na isinama sa Web Bot Auth verification. Nasa roadmap ang enforcement.

→ Basahin ang dokumentasyon: mga signal sa pagtukoy

Ang aming nahuhuli.

Ang mga bantang may gastos sa iyo — automation, pandaraya, at pang-aabuso — ay nahuhuli nang hindi maling hinahamon ang totoong mga customer.

Hindi iisang pagsusuri ang paghuli ng pandaraya. Pinagsasama ng pang-aabuso sa tunay na mundo ang automated na trapiko, kahina-hinalang pinagmulan, at asal na hindi nagtutugma. Ginagawa namin ang lahat ng ito bilang uri ng pasyang talagang ginagawa ng inyong team — i-block, hamunin, payagan, obserbahan.

  • Mga bot at automated na trapiko

    Mga headless browser, framework para sa browser automation, at scripted na pang-aabuso — kabilang ang mga “stealth” variant na idinisenyong umiwas sa pagtukoy. Nahuhuli ang mabilis at mabagal na landas.

    Kilalanin ang automated na trapiko bago ito makarating sa login, signup, o checkout.

  • Mga sesyong itinatago ang tunay na pagkakakilanlan

    Mga sesyon kung saan nagsisinungaling ang browser tungkol sa sarili nitong fingerprint. Spoofed na canvas output, minanipulang runtime API, at anti-fingerprint extension na nagpapatakbo ng agresibong countermeasure.

    Ipakita ang mga sinasadyang pagtatangkang umiwas nang hindi bina-block ang tapat na pagpili sa privacy.

  • Kahina-hinalang pinagmulan

    Trapikong nagmumula sa mga datacenter, anonymizing proxy, hindi na ginagamit na protocol, at kilalang masamang range. Fina-flag namin ang mga pattern nang hindi bina-block ang totoong user na gumagamit ng corporate VPN.

    Tukuyin ang signal ng malawakang pandaraya — nang hindi nagkakamali sa mga remote worker.

  • Mga user ng privacy, patas na tinatrato

    Tor, Brave Strict, Firefox-RFP, LibreWolf — kinikilala at tinatrato nang may naaangkop na pagluwag. Malugod na tinatanggap ang mga user na may malasakit sa privacy; hindi ang mga bot na nagtatago sa likod ng privacy browser.

    Malugod na tanggapin ang lehitimong mga user ng privacy habang nahuhuli pa rin ang mga aktor na nagtatago sa kanila.

  • Peke at pansamantalang mga device

    Tumingin kami lampas sa browser tungo sa device mismo, kaya hindi makapagpapanggap na totoong hardware ang mga emulator at pansamantalang virtual machine. Nahuhuli rito ang mga bot na lumalampas sa browser-only na pagsusuri.

    Beripikahing ang device ay kung ano ang sinasabi nito — hindi lamang ang browser na tumatakbo rito.

  • Aktibidad na hindi kumikilos na parang tao

    Ibang-iba sa script ang paraan ng paggalaw, pag-type, at pag-scroll ng isang tao. Nag-aalinlangan at nag-e-explore ang totoong tao; inilalantad ng automation ang sarili nito sa kapansin-pansing katumpakan.

    Mahuli ang mga sesyong mukhang tao sa papel ngunit hindi kumikilos na parang tao.

Binabasa ang kahilingan ng bisita sa lahat ng banta na nahuhuli namin, na pinagsasama sa iisang malinaw na pagbasa ng panganib.

  1. Kahilingan ng browser
  2. Malinaw na pagbasa ng panganib
  3. Iyong pasya

Bawat isa ay nagbibigay sa iyo ng malinaw na pagbasa ng panganib at antas ng kumpiyansa — hindi isang payak na oo/hindi. Sa inyong team ang huling pasya. Tinitiyak lamang naming tapat ang batayan ng inyong pagkilos.

→ Basahin ang dokumentasyon: mga kategorya ng pagtukoy

Tingnan ang nahuhuli namin.

Anim na pattern ng pag-atake, bawat isa ay hinango mula sa kategorya ng banta sa itaas — ni-replay upang ipakita ang naka-calibrate na pagbasa ng panganib at ang desisyong dulot nito.

  • Baha ng headless automation

    94/ 100 panganib

    HINARANGbinasa sa loob ng 410ms

    Isang alon ng headless at scripted na session na sabay-sabay tumatama sa login.

  • Session na may pekeng fingerprint

    78/ 100 panganib

    STEP-UPbinasa sa loob ng 470ms

    Isang browser na nagsisinungaling tungkol sa sarili nitong canvas output at runtime API.

  • Pinagmulan ng datacenter proxy

    86/ 100 panganib

    HINARANGbinasa sa loob ng 350ms

    Isang kahilingang dinaan sa anonymizing datacenter range.

  • Bisita sa privacy browser

    24/ 100 panganib

    PAYAGANbinasa sa loob ng 340ms

    Isang totoong tao sa hardened privacy browser — pinayagang makaraan.

  • Itinatapong virtual machine

    90/ 100 panganib

    HINARANGbinasa sa loob ng 520ms

    Isang emulated device na nagpapanggap na totoong consumer hardware.

  • Pattern ng interaksyong hindi tao

    71/ 100 panganib

    STEP-UPbinasa sa loob ng 430ms

    Isang form na pinunan nang may palatandaang katumpakan na hindi kayang i-type ng tao.

Mga halimbawang pattern na hinango mula sa mga kategorya sa itaas — hindi data ng customer. Nasa parehong 0–100 scale ang mga score na ginagamit ng iyong policy.

Pinanatili ang depensa laban sa pandaraya. Pinatuloy ang mga customer.

Mga numero mula sa rollout ng isang maagang design partner — ibinahagi nang hindi pinapangalanan

  • 47%mga chargeback na nabawasan ng isang design partner sa unang 90 araw nila
  • 99.6%ng mga tunay na customer na pinadaan nang walang abala sa rollout na iyon
  • ~500 mslatency ng hatol para sa cached na pagsusuri
  • $ noxtica use-case --marketplace

    Marketplace

    Ginagamit ng mga marketplace ang Noxtica upang mahuli ang magkakaugnay na mga ring ng pekeng account bago nila ilibing sa pekeng review ang mga tapat na seller. Magkaibang login, magkaibang address — ngunit ibinubunyag sila ng parehong automated setup.

    Nahuhuli ang mga ring ng pekeng account bago nila ilibing ang iyong tapat na mga seller.

  • $ noxtica use-case --financial

    Mga serbisyong pinansyal

    Ginagamit ng mga card-not-present merchant ang Noxtica upang magdagdag ng mabilis na dagdag na pagsusuri lamang kapag mukhang galing sa bagong lugar ang isang bayad. Walang nararamdaman ang mga tunay na customer; tumatama sa pader ang mga fraud ring sa bawat pagtatangka.

    Dagdag na pagsusuri lamang kapag kailangan. Walang nararamdaman ang mga tunay na customer.

  • $ noxtica use-case --identity

    Mga platform na sensitibo sa pagkakakilanlan

    Ginagamit ng mga passwordless at magic-link platform ang Noxtica upang tiyaking ang taong nagbukas ng link ay siya ring humiling nito. Napipigilan sa pinto ang mga phishing kit na nagre-relay ng link sa iba.

    Nagbubukas lamang ang magic link para sa taong humiling nito. Dito humihinto ang phishing.

→ Basahin ang docs: buong mga use case

Apat na audience. Isang signal.

Ang agentic na seguridad at risk intelligence ay bihirang para lamang sa isang team. Ang parehong signal ay humuhubog ng mga resulta para sa mga negosyo, platform, at mga taong gumagamit ng mga ito.

  • Para sa mga kumpanya

    Mga fraud team, security engineer, platform PM. Ang mga team na nagbabayad kapag tumama ang pandaraya at ang mga team na nagbabayad kapag umaalis ang mga tunay na customer.

    • Bawasan ang mga chargeback sa pamamagitan ng paghuli sa mga pekeng signup bago ka nila pagastusin
    • Matukoy ang account takeover bago makapasok ang umaatake
    • Mga trail na handa para sa audit para sa SOC 2, ISO 27001, at GDPR

  • Para sa mga platform

    Mga marketplace, social network, multi-sided platform. Ang tiwala sa pagitan ng mga user ang buong negosyo — at ang pagpigil sa mga pekeng account sa malaking saklaw ang iyong moat.

    • Hulihin ang pang-aabuso sa duplicate account nang hindi na-lock out ang mga tunay na user
    • Bawasan ang moderation load sa pamamagitan ng pagpapakita lamang ng mga account na mukhang kahina-hinala
    • Pigilan ang mga paid-review farm at review-bombing ring sa signup

  • Para sa mga tao

    Mga end-user. Ang stakeholder na madalang talakayin. Ang mga taong mali ang pagkaka-challenge, na-block, o hinihilingang lutasin ang CAPTCHA dahil gumagamit sila ng Brave.

    • Walang CAPTCHA maliban kung may tunay na mukhang kahina-hinala
    • Mananatiling malugod na tinatanggap ang mga tunay na tao sa privacy browser, hindi pinaparusahan
    • Walang personal na data na kinokolekta. Walang tracking cookie. Walang cross-site na pagkakakilanlan.

  • Para sa AI at mga agent

    Ang agentic web. Beripikahin at obserbahan ang mga agent gamit ang Know Your Agent, patakbuhin ang console gamit ang built-in na AI assistant, at hayaang basahin ng sarili mong mga agent ang Noxtica sa read-only na MCP integration.

→ Basahin ang docs: mga use case ayon sa audience

Tatlong tapat na paraan kung paano kami agentic.

Madalas gamitin ang “agentic.” Narito ang eksaktong ibig sabihin nito sa Noxtica — tatlong kakayahang available ngayon, na walang autonomous na pagbabago sa iyong mga system.

  • Pinapatakbo namin ang console

    Isang naka-built-in na AI assistant — pinapagana ng Claude, na may mga opsyon para sa OpenAI, Gemini, at xAI — ang tumatakbo sa server-side sa ilalim ng sesyon ng operator upang basahin para sa iyo ang mga patakaran, rule, domain, at distribusyon ng panganib, na may per-tenant na limitasyon sa badyet at ganap na audit logging.

    Paano gumagana ang assistant →

  • Binabasa ng iyong mga agent ang Noxtica

    Hinahayaan ng opt-in at read-only na Model Context Protocol (MCP) server ang sarili mong mga AI agent na magbasa ng mga patakaran, rule, alerto, at distribusyon ng panganib sa JSON-RPC, gamit ang mga scoped, rate-limited, audited bearer token na ikaw ang lumikha — read access lamang, hindi kailanman write.

    Basahin ang dokumentasyon ng MCP →

  • Pamahalaan ang agentic na web

    Bineberipika at inoobserbahan ng Know Your Agent (KYA) ang mga AI agent at bot bawat tenant sa pamamagitan ng JWK thumbprint o Signature-Agent host, na isinama sa beripikasyon ng Web Bot Auth. Nasa roadmap ang pagpapatupad ng patakaran.

    Galugarin ang Know Your Agent →
Kung saan kami patungo

Nagbubuo kami tungo sa self-calibration at mga feedback loop; ngayon, itinatakda ng mga operator ang mga patakaran at threshold nang may ganap na kontrol.

Ginawa upang pumasa sa security review.

Ang security posture na itinatanong ng mga reviewer — anim na kontrol na maaari mong suriin mismo, hindi basta paniwalaan.

  • Nako-configure na data residency

  • Handa para sa GDPR

  • Nakadokumentong integration

  • Mga kontrol sa privacy

  • Suriin gamit ang iyong trapiko

  • Malinaw na pagbasa, hindi mahika

Maaaring personal na data ang fingerprint at metadata ng server. Suriin ang napiling mga module, legal na batayan, pahintulot kung kinakailangan, at mga setting ng redaction at retention para sa iyong deployment.

Partner, hindi pahina ng presyo.

Lahat ng kailangan mo para mag-release nang may kumpiyansa — at wala nang hindi mo kailangan.

Ano ang kasama

  • Transparent na pagpepresyo — inilalathala, hindi ikinukubli sa demo
  • Hands-on na onboarding mula sa mga tunay na engineer
  • Sumusunod sa GDPR, nako-configure ang data residency, handa sa SOC 2
  • Direktang suporta ng tao — walang sales sequence

Nakita mo na kung paano ito bumabasa.

Tingnan kung ano ang nababasa nito sa iyong trapiko — labinlimang minuto, walang deck.

Makipag-ugnayan

Mga tanong na unang itinatanong ng mga team.

Mga bagay na gustong malaman agad ng mga buyer at engineer. Ang buong teknikal na FAQ — laki ng bundle, API, iframe, threshold — ay nasa docs.

Mali ba nitong ma-block ang mga tunay kong customer?

Iyan mismo ang pinagdidisenyuhan namin. Bihirang bumalik ang na-block na customer, kaya maingat ang mga default: mas gugustuhin naming makalusot ang bot kaysa maling mapigilan ang totoong tao. Makakakuha ka ng malinaw na pagbasa sa panganib at ikaw ang magpapasya kung gaano kahigpit — maaari mo itong higpitan o luwagan habang natututuhan mo ang sarili mong traffic.

Gumagana ba ito para sa mga user na pinahahalagahan ang privacy — Brave, Tor, LibreWolf?

Oo, at mananatili silang malugod na tinatanggap. Hindi nasisira ng mga privacy browser ang anuman; kinikilala lang namin ang mga ito at patas silang tinatrato sa halip na tahimik na parusahan ang taong nasa likod nito. Kung para sa sensitibong audience ang produkto mo, maaari mong bigyan ng dagdag na luwag ang mga user na iyon.

Paano kung magka-outage ang Noxtica?

Patuloy na gagana ang site mo. Kung hindi kami maabot ng pagsusuri sa oras, makakakuha ka ng ligtas na default upang maayos na makapag-fallback ang code mo — challenge sa halip na block, halimbawa — sa halip na ma-lock out ang sinuman. Nangangako kami ng 99.95% uptime at naglalathala ng pampublikong status page.

Kailangan ba namin ng mga engineer para patakbuhin ito?

Kaunti lang. May maliit na script na ilalagay sa site mo at isang pagsusuri ang nangyayari sa server mo kapag gusto mong magpasya. Walang kailangang i-host, walang kailangang patuloy na patakbuhin, at nasa amin ang mabigat na gawain. Karamihan ng team ay live sa loob ng isang hapon — nasa docs ang sunod-sunod na gabay.

Compliant ba ito — GDPR, CCPA, data sa EU?

Oo. Kinokolekta lamang namin ang mga signal na kailangan ng isang pagsusuri, iniimbak ang mga fingerprint bilang one-way hash at walang raw IP bilang default, at pinananatili ang data sa EU. Pipirma kami ng kasunduan sa pagproseso ng data, susuporta sa hard-delete kapag hiniling, at ilalathala ang listahan ng aming subprocessor. Makakakuha ang iyong privacy at legal team ng direktang sagot, hindi pag-iwas.

Higit pa sa docs — laki ng bundle, API, iframe, pag-tune ng threshold, at buong teknikal na Q&A.→ Basahin ang docs: buong teknikal na FAQ