LLM-Verhaltensanalyse
Ein feinabgestimmtes Sprachmodell bewertet die Aktionssequenz jeder Session: Navigationsrhythmus, Verweildauer, Interaktionsentropie. Es liest Sessions so, wie ein Analyst es täte, nur im Maschinenmaßstab.
Phylaxa nutzt Verhaltensanalyse per Large Language Model, um in Echtzeit Menschen von automatisiertem Traffic zu unterscheiden. Die Erkennung blockiert Scraper, Credential Stuffing und Fake-Account-Betrug ohne CAPTCHAs und verursacht weniger als 5 ms zusätzliche Latenz.
In Minuten am Edge einsatzbereit · Keine Hürden für echte Nutzer · Kostenlos für Teams unter 100 000 Nutzern
Zeitlich begrenztes Startangebot
Vollständige LLM-Bot-Erkennung für $0 während des Starts. Von Ingenieuren geprüftes Onboarding, live in 1–2 Werktagen.
Moderne Bots imitieren Browser, rotieren Residential-IPs und knacken CAPTCHAs. Phylaxa begegnet ihnen mit einem Erkennungs-Stack, der Verhalten bewertet, statt bloß Signaturen abzugleichen.
Ein feinabgestimmtes Sprachmodell bewertet die Aktionssequenz jeder Session: Navigationsrhythmus, Verweildauer, Interaktionsentropie. Es liest Sessions so, wie ein Analyst es täte, nur im Maschinenmaßstab.
Über 300 passive Signale — von TLS und HTTP/2 über Canvas bis zum Laufzeitverhalten — entlarven Emulatoren, Headless-Frameworks und Replay-Sessions, ganz ohne invasive Skripte.
Echte Nutzer bekommen nie ein Rätsel zu sehen. Das Risiko wird lautlos im Hintergrund bewertet — Ihre Conversion bleibt unberührt, während Bots abgewiesen werden.
Jede Anfrage erhält am Edge in unter 5 ms eine Risikobewertung von 0 bis 100 — mit direkt inline durchgesetzten Aktionen: Zulassen, Beobachten, Drosseln oder Blockieren.
Die Erkennungsmodelle werden fortlaufend mit Angriffs-Traffic aus dem gesamten Netzwerk nachtrainiert. Ändern Bot-Betreiber ihre Taktik, schließt sich die Erkennungslücke sofort wieder.
Keine Drittanbieter-Cookies, kein Cross-Site-Tracking, regionale Datenresidenz und DSGVO/CCPA-konforme Verarbeitung als Standard.
Der vollständige Funktionsumfang zur Bot-Abwehr, von Anfang an um die LLM-Engine herum gebaut.
Klare Antworten darauf, wie Phylaxa Bots erkennt, sich bereitstellen lässt und die Privatsphäre schützt.
Phylaxa ist eine KI-native Bot-Management-Plattform. Sie schützt Websites, mobile Apps und APIs vor automatisiertem Missbrauch wie Web-Scraping, Credential Stuffing, Kontoübernahme und der Erstellung gefälschter Konten. Die Erkennung arbeitet mit Verhaltensanalyse per Large Language Model statt mit CAPTCHAs.
Phylaxa bewertet jede Session lautlos im Hintergrund. Dabei kommen ein feinabgestimmtes Sprachmodell, das das Session-Verhalten analysiert, und über 300 passive Geräte-, Netzwerk- und TLS-Signale zusammen. Echte Nutzer passieren ohne Rätsel, automatisierter Traffic wird gedrosselt, geprüft oder blockiert.
Die meisten Teams sind mit Phylaxa in unter einer Stunde startklar. Edge-Konnektoren gibt es für alle gängigen CDN- und Cloud-Plattformen, dazu schlanke Server-SDKs und einen JavaScript-Agent. Für die Evaluierung im Monitor-Modus ist weder eine DNS-Änderung noch eine Traffic-Umleitung nötig.
Die Inline-Scoring-Latenz liegt am Edge im Median unter 5 Millisekunden. Phylaxa läuft auf einem globalen Anycast-Netzwerk — Entscheidungen fallen also nah an Ihren Nutzern, ohne zusätzlichen Hop zu Ihrem Origin.
Ja. Phylaxa setzt konsequent auf Privacy by Design: keine Drittanbieter-Cookies, kein Cross-Site-Tracking, regionale Datenresidenz auf Wunsch und ausschließlich die Signale, die für die Erkennung nötig sind. Auftragsverarbeitungsverträge und Audit-Unterlagen stellen wir unter NDA bereit.
Klassische Bot-Manager setzen auf statische Regeln, IP-Reputation und JavaScript-Challenges — und moderne Bots umgehen sie zunehmend. Phylaxa ersetzt mühsames Regel-Tuning durch eine kontinuierlich nachtrainierte LLM-Erkennungs-Engine, die sich ganz ohne manuelle Signatur-Updates an neue Angriffstaktiken anpasst.
Starten Sie kostenlos während unseres Startangebots, oder sprechen Sie mit dem Vertrieb über die Pro- und Enterprise-Tarife.