LattIQ
Builds machine learning models for fraud, risk, and marketing decisions using privacy-safe signals from ecosystem partners.
≈ 1визитов/мес
Набирает аудиторию · оценка, прочитано 2026-09-20
- Для кого
- Enterprise data teams making high-stakes decisions with first-party and ecosystem data
- Цена
- Цена не прочитана
- Активность
- Активно развиваетсяна сайте ничего датированного
- Компания
- год основания не известен
- Формат
- Без кода
- Build production machine learning models for fraud and risk decisioning
- Enrich customer profiles with privacy-safe signals from ecosystem partners
- Run decisioning workflows on proprietary data within your own cloud
- #8
Darktrace
Обнаруживает новые угрозы в сетях, электронной почте, облаке и на конечных точках с использованием анализа поведения.
68.5kне прочитано—2013 - #18
Varonis
Обнаруживает, классифицирует и мониторит конфиденциальные данные; выявляет и предотвращает утечки данных и атаки на основе идентификации.
137kне прочитано—2005 - #21
Abnormal Security
Обнаруживает атаки по электронной почте и угрозы идентификации с помощью поведенческого анализа AI паттернов пользователей и систем.
69не прочитано—2018 - #27
Kratikal Tech Limited
Выявляет и расставляет приоритеты уязвимостей безопасности в веб-приложениях, мобильных приложениях, API и облачной инфраструктуре.
780Живой— - #79
Strike48
Unifies logs and deploys AI agents to investigate security incidents, triage alerts, and automate compliance tasks.
99Живой—2025 - #115
Flarehawk
Analyzes security logs to detect bot attacks and group alerts into incidents with suggested fixes.
2ЖивойОт $749/мес
Что такое LattIQ?
Builds machine learning models for fraud, risk, and marketing decisions using privacy-safe signals from ecosystem partners.
Для кого LattIQ?
Enterprise data teams making high-stakes decisions with first-party and ecosystem data
Пользуются ли LattIQ?
Набирает аудиторию: ≈ 1 визитов в месяц · оценка, 2026-09.
LattIQ ещё развивают?
Активно развивается.
Чем заменить LattIQ?
В категории «Безопасность», по использованию: Darktrace, Varonis, Abnormal Security, Kratikal Tech Limited, Strike48, Flarehawk.
Как мы читаем инструмент
Без голосов, без отзывов, без заявлений вендора. Каждую неделю краулер читает собственный сайт инструмента и несколько публичных реестров, а слова на карточке - полосы над тем, что он прочитал.
- Использование: визиты на сайт (оценка), установки из npm и PyPI, присутствие в отчёте Chrome об использовании.
- Активность: последний релиз на GitHub, npm или PyPI; самая свежая датированная страница сайта; открытые вакансии на публичной доске.
- Цена: собственная страница цен вендора, прочитанная с датой. Число печатается, только если оно есть на той странице.
- Строку и сценарии пишем мы сами по главной странице, по одной на строку, и отбраковываем, когда они повторяют маркетинг вендора.
Как AI-ассистенты читают каждый сайт - чтение, о котором нас спрашивают вендоры, - на отдельной странице видимости каждого инструмента.