Smart Signals

Smart Signals sind serverseitige Anreicherungssignale, die aus Browser-Fingerprints, IP-Intelligence und Verhaltensanalyse berechnet werden. Sie liefern tiefgehenden Kontext zu jedem Besucher, ohne dabei personenbezogene Daten zu erheben.

Smart Signals — die angereicherten Entscheidungs-, Risiko-, Netzwerk- und Bot-Signale — erreichen Ihren Server auf zwei Wegen: Sie werden Ihnen als Webhooks zugestellt (siehe Webhooks) und lassen sich bei Bedarf über die Server API abrufen. Zusätzlich werden sie im Dashboard dargestellt. Die folgenden Beispiele verarbeiten die Form des Webhook-Payloads; dieselben Felder erscheinen beim Lesen einer Session über die API.

Signal-Referenz

Ein Besuch löst sich in 35+ Smart Signals aus den Bereichen Netzwerk, Browser, Gerät und Verhaltensanalyse auf. Die folgende Referenz nennt jene, zu denen Sie am häufigsten greifen werden, darunter:

Network Intelligence

Browser Analysis

Device Analysis

Native-only-Erkennungen. Root-, Jailbreak-, Clone-/Dual-App- und Frida-Instrumentierungs-Erkennung hängen von Signalen ab, die nur ein natives Mobile-SDK erfassen kann. TRACIO liefert Browser-SDKs, daher sind diese Erkennungen im Web-Agenten nicht wirksam — stützen Sie sich stattdessen auf die Verdikte zu Automatisierung, Headless, Antidetect, Emulator und Verhalten.

Behavioral

Ausführliche Signal-Beschreibungen

VPN-, Proxy- & Tor-Erkennung

VPN-, Proxy-, Tor- und Datacenter-Flags werden serverseitig aus der IP des Besuchers aufgelöst, unter Verwendung kommerzieller IP-Intelligence-Datenbanken (IP2Location / MaxMind). Der öffentliche Webhook-Payload stellt die kombinierten Ergebnisse als Booleans auf dem network-Objekt dar — network.vpn, network.proxy, network.tor, network.datacenter — ohne Aufschlüsselung nach Methode oder Konfidenz-String. Details siehe IP Intelligence.

Incognito-Erkennung

Privates Surfen wird in Chromium, Firefox und Safari abgeleitet und erreicht Sie als identification.incognito. Es gibt keine Browser-API, die es meldet, daher entsteht das Verdikt aus einer gewichteten Abstimmung darüber, wie sich der Speicher in einem privaten Fenster verhält — Fehler des Origin Private File System, die Beständigkeit des Speichers und plattformspezifische Eigenheiten tragen jeweils dazu bei.

Es ist ein probabilistisches Signal, keine Gewissheit: Behandeln Sie es als eine von mehreren Eingaben und nicht als Tatsache, auf die Sie allein reagieren. Da private Fenster außerdem das Cookie _vid_t unterdrücken, wird ein Incognito-Besuch ausschließlich anhand von Signalen identifiziert, und seine identification.confidence fällt entsprechend niedriger aus.

Browser-Manipulation (Tampering)

Der Tampering-Detektor identifiziert Besucher, die ihren Browser modifiziert haben, um ihre Identität falsch darzustellen:

• User-Agent-Spoofing: Gleicht den UA-String mit Client Hints, Navigator-Eigenschaften und dem Verhalten der JavaScript-Engine ab
• Property-Injektion: Erkennt Extensions, die navigator-Eigenschaften modifizieren, durch Vergleich der Getter-Prototypen
• Plugin-Manipulation: Verifiziert die Prototyp-Ketten von PluginArray.prototype und MimeType.prototype
• Native Function Override: Testet, ob Function.prototype.toString, Object.getOwnPropertyDescriptor und andere kritische Funktionen durch Proxies ersetzt wurden

Der anomalyScore (0.0–1.0) quantifiziert den Grad der Inkonsistenz. Werte über 0.5 weisen auf erhebliche Manipulation hin.

Risk- und Suspect-Score

Das Webhook-Objekt decision trägt das aggregierte Risiko einer Anfrage: decision.riskScore (Ganzzahl 0–100), decision.suspectScore (Zahl) und decision.action (die empfohlene Aktion). Der Score aggregiert die Ausgaben der Smart Signals; die folgenden Bänder beschreiben, wie riskScore auf Risikostufen abbildet:

Der Score aggregiert die aktiven Smart-Signal-Ausgaben — vorrangig IP-Intelligence (VPN/Proxy/Tor/Datacenter), das Bot-Verdikt und Browser-Manipulation. Bestätigte menschliche Interaktion (Maus/Tastatur) senkt den Score.

Privacy-Browser-Erkennung

Vier datenschutzorientierte Browser-Konfigurationen werden erkannt:

Smart Signals verwenden

Smart Signals erreichen Ihren Server über den Webhook-Payload (siehe Webhooks für die vollständige Form und die Signaturprüfung) sowie beim Lesen einer Session über die Server API. Die folgenden Beispiele lesen die Felder direkt aus dem Webhook-Payload; die Feldnamen sind in beiden Fällen dieselben.

Risikobasierte Zugriffssteuerung

// `payload` is the webhook delivery body (/docs/webhooks)
const score = payload.decision.riskScore
const isVPN = payload.network.vpn
const isBot = payload.bot.result === "bot"

if (isBot) {
  return block("Automated access")
}

if (score > 60) {
  return requireMFA()
}

if (isVPN && score > 30) {
  return requireCaptcha()
}

return allow()

Fraud-Scoring-Pipeline

// `payload` is the webhook delivery body (/docs/webhooks)
function computeFraudRisk(payload: WebhookPayload): string {
  let risk = "low"

  if (payload.decision.riskScore > 60) risk = "high"
  else if (payload.decision.riskScore > 30) risk = "medium"

  // Escalate when multiple network signals agree
  if (payload.network.vpn && payload.network.proxy) risk = "high"
  if (payload.network.tor) risk = "high"
  if (payload.bot.result === "bot") risk = "high"

  return risk
}