识别异常登录，保护账号安全
很多人可能遇到过这样的提示：‘检测到非常用设备登录，需要短信验证’。这背后就是网络行为分析在起作用。系统通过记录用户常登录的时间、地点、设备类型，一旦发现凌晨三点从异地IP尝试登录，就会触发风控机制。比如某银行App就利用这种模型，成功拦截了不少盗号尝试。
电商平台防刷单
双十一期间，总有些店铺销量突然暴涨，但评价寥寥无几。这时候平台就会调用网络行为数据，分析购买路径是否异常。正常用户会浏览多个商品，加入购物车，再下单；而刷单机器人往往直奔目标，几分钟内完成批量下单。通过点击流和页面停留时间分析，系统能快速标记可疑订单。
企业内网监控员工操作
不少公司会在办公网络中部署行为审计工具。比如财务人员频繁访问外部邮箱并上传大文件，系统会自动记录并告警。这不是为了监视谁，而是防止敏感数据外泄。某科技公司曾靠这类日志发现员工私自导出客户资料，及时阻断了信息泄露。
教育平台打击作弊
在线考试时，监考系统不仅盯着摄像头，还会分析你的操作节奏。如果答题速度远超平均水平，或者鼠标频繁切换窗口，后台就能判断可能存在代考或搜题行为。有高校期末考就用这套逻辑抓出了组团作弊的学生群组。
广告投放精准匹配
你刚搜完手机，转头就在视频里看到同款广告，这可不是巧合。广告系统通过分析你在不同网站的浏览轨迹、点击偏好，构建用户画像。比如经常看汽车评测的人，会被打上‘潜在购车者’标签，之后推送的广告自然更贴近需求。这种基于行为序列的推荐，比单纯按年龄性别划分精准得多。