Fraude e abuso
Contas e promoções exploradas em escala por quem conhece as brechas do fluxo.
A Sonarprint observa cada interação e devolve um Trust Score contínuo e fácil de explicar, com a ação recomendada para o seu time de risco: permitir, desafiar ou bloquear. Tudo sobre uma rede colaborativa, com privacidade por design.
O problema
Aumentar a segurança sem quebrar a experiência de quem é de bem.
Contas e promoções exploradas em escala por quem conhece as brechas do fluxo.
Acesso ilegítimo logo depois que uma credencial vaza ou é repassada.
Antifraude agressivo demais barra o usuário legítimo e gera custo de suporte.
Pedir verificação a cada ação cansa o usuário e derruba a conversão.
O insight
Padrões de proximidade e de comportamento têm uma assimetria a nosso favor: são baratos de observar e caríssimos de forjar em volume. É isso que nos deixa enriquecer decisões, reduzir falsos positivos e agir sem pedir nada ao usuário.
A camada de confiabilidade
DeviceKey, identidade no app e sinais de contexto se combinam em um único score: contínuo, fácil de explicar e ajustável por política. Por trás de cada pilar, a camada avalia inúmeros sinais.
Uma identidade própria e estável que o app cria para cada aparelho, independente de quem está logado. Resiste a logout, reinstalação e troca de chip, sem expor identificadores sensíveis do aparelho nem dados pessoais.
Endereço de dia e de noite, presença de aparelhos próximos e deslocamentos impossíveis. Tudo organizado por região, nunca como coordenada exata.
Um código anônimo do usuário já autenticado, que o parceiro envia e nós ligamos ao DeviceKey para enriquecer a análise, sem revelar quem ele é.
Um score de 0 a 100, contínuo e fácil de explicar, com alertas de risco e a ação recomendada: permitir, desafiar ou bloquear.
01
Sinais de proximidade, de posse e do ambiente do aparelho, lidos com leveza e sem pesar no dispositivo.
02
Cruza pontos de proximidade confiáveis e organiza o contexto por região, sem usar a localização exata.
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Endereço de dia e de noite, a constância dos hábitos e fugas da rotina viram sinais para cada aparelho.
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O resultado é um Trust Score e a ação recomendada para aquela interação.
Como a camada decide
A camada Sonarprint encaixa nos seus fluxos sem precisar mudar nada de estrutura. Ela acompanha o contexto, avalia o risco e orienta a decisão de acesso. Não substitui o seu MFA: evita acioná-lo quando a confiança é alta e o reforça exatamente quando aparece um sinal de risco. Menos desafios para quem é de bem, mais barreira para quem não é.
Aparelho conhecido, usuário reconhecido e local de acordo com a rotina. O fluxo segue sem fricção.
Sinais ambíguos, como aparelho novo, viagem ou algo fora da rotina. A ação é enviada para o MFA do próprio parceiro.
Aparelho já bloqueado, identidade usada em muitos lugares ou padrão claro de fraude. A ação é recusada e fica registrada.
Cada decisão fica registrada (aparelho, identidade, sinais e ação), pronta para auditoria nos sistemas do parceiro.
A API de confiança
Uma API rápida devolve um Trust Score contínuo e os sinais que o sustentam. Em vez de uma caixa-preta, o seu time de risco recebe explicabilidade suficiente para auditar e ajustar políticas.
Uma chamada por decisão, com resposta em milissegundos.
De 0 a 100, recalculado a cada interação relevante.
Endereço de dia e de noite, estabilidade da rotina e padrões por região.
Cada decisão vem com os fatores que mais pesaram e a política aplicada.
{
"device_key": "identidade estável do aparelho",
"user_ref": "código anônimo do usuário",
"flow": "login | pagamento | cadastro",
"trust_score": 0-100,
"decision": "permitir | desafiar | bloquear",
"signals": ["endereço noturno", "co-localização", "desvio de rotina"],
"policy_id": "versão da política aplicada",
"timestamp": "hora do servidor"
} Por que a Sonarprint
Uma rede colaborativa de sinais que não se recria do zero.
Proximidade e contexto físico não se forjam em escala como uma credencial.
Quanto mais a rede observa, mais preciso fica o score, aparelho por aparelho.
Sem dados pessoais e sem localização exata, integrar a camada não cria novo risco regulatório.
O que medimos com você
Vamos desenhar um piloto no seu ambiente e medir o impacto em fraude, falso positivo e conversão.