HUMAN Security 通过 Sightline 网络诈骗防御扩展代理可见性,实现由人工智能驱动的数字互动
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人类安全公司(HUMAN Security, Inc.),在代理信任领域的领导者,已升级其Sightline网络欺诈防御平台,以增强营销和商务团队的代理可视性。此次更新将人工智能驱动的流量洞察与Adobe体验平台等工具整合,使组织更好地理解人工智能对数字互动的影响。随着基于AI的搜索和自主代理不断改变客户交互方式,传统分析工具难以捕捉这些动态。人类安全的解决方案能区分人类、机器人和AI代理行为,提供关于AI驱动用户旅程的详细洞察。这帮助团队制定有效的AI访问策略,并优化包括大型语言模型和问答引擎的策略。通过结合行为和网络智能,Sightline构建了一层信任层,既支持安全又推动业务增长。这一进步使企业能够更好地管理人工智能在搜索、广告和商务中的日益扩展的角色,提供更强的可视性和控制力。纽约,2026年4月21日(环球新闻社)—— HUMAN Security公司,全球在代理信任(Agentic Trust)领域的领军企业——即管理人在网上与机器人和人工智能代理之间互动的技术平台——今日宣布在其Sightline网络诈骗防御平台中扩展代理可见性(Agentic Visibility)。此次升级将其优势从安全和防欺诈团队延伸至市场营销和商务组织,提供前所未有的洞察,展示人工智能如何重塑数字互动。作为Adobe的官方技术合作伙伴,HUMAN将这些代理可见性洞察直接集成到Adobe Experience Platform及其他顶级分析工具中,将AI驱动的流量情报融入日常绩效评估和决策流程。 随着消费者行为越来越多地受到由AI驱动的搜索助手和自主代理的影响,企业面临理解AI如何发现、评估和与数字资产互动的挑战。从网络爬虫和搜索代理到AI驱动的点击和新兴的代理商务活动,AI活动已开始改变流量、互动和转化率,往往难以被传统分析工具捕捉。 HUMAN的2026年AI现状报告显示,自动化增长速度是人工流量的八倍,促使企业从单纯的机器人防护转向建立一种信任框架,区分有益的AI代理与不真实的活动。HUMAN的Sightline网络诈骗防御,旨在提供对复杂的人类和代理驱动的数字互动的细粒度可见性,现在支持市场营销、商务及数字体验团队。它能识别和分类代理类型及信任等级,区分代理与真人流量,并提供代理行为路径的洞察——帮助企业保护品牌信号,适应不断变化的AI互动模式,从而影响客户行为。 HUMAN Security的首席策略官John Searby表示:“为了在以AI为驱动力的互联网中竞争,企业需要具备可见性。市场营销和商务团队必须适应客户与品牌互动的深刻变革,但缺乏理解这些变化的工具。Sightline提供了这种透明度,让团队可以制定策略、执行控制,并把握由AI驱动的机会。” 利用Sightline网络诈骗防御,HUMAN现可帮助市场营销和商务团队实现: - 测量网站上的AI驱动流量和互动。 - 精准区分真人、机器人和AI代理行为。 - 了解AI系统如何访问、解读和与数字内容互动。 - 制定管理AI访问的策略——允许、限制、阻止或引导。 - 通过大语言模型(LLM)优化、答案引擎优化(AEO)和代理商务等策略,实现AI驱动的发现与互动最大化。 - 监控关键流程中的代理活动,包括产品发现、结账和忠诚度计划。 不同于以人为用户为主要对象的传统分析工具,HUMAN Sightline网络诈骗防御利用深入的行为、技术及网络情报,从而分类活动、评估可信度,并在人工与AI驱动的互动中提供可操作的洞察。 此次扩展弥合了安全和增长团队之间的差距,推动在AI迅速改变搜索、广告和商务的背景下实现数字互动的统一管理。 随着AI继续重塑互联网,关键问题是企业是否能真正洞察其在自身数字生态中的影响。HUMAN邀请感兴趣的企业开始免费试用,并获得个性化的代理可见性评估,揭示当前分析工具可能遗漏的内容。 关于HUMAN HUMAN Security在代理信任领域居于领先,引导人与机器人、人工智能代理在网络上的互动。拥有超过十年的大规模自动化流量风险缓解经验,HUMAN保护主要品牌、广告平台和商务网络。如今,它帮助企业和数字生态系统验证互动、建立信任,从首次广告曝光到最终交易全链条提供保障。凭借全球最大的行为信号网络之一,HUMAN每年分析超过一千万亿次数字交互,以区分合法与欺诈、滥用或操纵行为。 HUMAN为代理时代提供了统一的信任层——在安全、营销和媒体之间架起桥梁,通过共享的可见性、治理和信心,让人类与人工智能代理协同工作。了解更多信息,请访问humansecurity. com。 联系方式: 玛莎·克雷洛娃,传播主管 press@humansecurity. com 相关图片请访问:https://www. globenewswire. com/NewsRoom/AttachmentNg/808b1042-ede0-49bf-8e38-bac9acb2a999
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