Eine stabile Besucher-ID über Sitzungen, VPNs, gelöschte Cookies und Browser-Updates hinweg — aufgebaut auf 300+ Gerätesignalen mit 99,5 % Genauigkeit, in Echtzeit.
Canvas-, WebGL-, Audio-, Schrift- und Netzwerkattribute werden über Browser-, Geräte- und Netzwerkebene hinweg erfasst — der Rohstoff hinter jeder stabilen ID.
Eine Besucher-ID, die Sitzungsgrenzen, Inkognito-Tabs, gelöschte Cookies und Versions-Upgrades des Browsers übersteht.
ML-Modelle weisen jeder Identifikation ein dynamisches Konfidenzgewicht auf Basis von Signalqualität, Aktualität und Einzigartigkeit zu.
Signale werden in Hardware-, Browser- und flüchtige Stufen aufgeteilt — fängt geringfügige Abweichungen ab und bewahrt zugleich die Genauigkeit der Identifikation.
Der gewichtete Ähnlichkeitsabgleich verbindet wiederkehrende Besucher erneut, selbst wenn sich einzelne Signale zwischen Sitzungen ändern.
Verschlüsselte First-Party-Cookies, abgesichert durch einen localStorage-Fallback für maximale sitzungsübergreifende Persistenz.
Unser leichtgewichtiges SDK erfasst 300+ Browser-Signale asynchron — ohne Auswirkung auf das Nutzererlebnis.
Die serverseitige Engine analysiert die Signale, führt den gewichteten Ähnlichkeitsabgleich aus und berechnet Konfidenzwerte.
Erhalten Sie eine stabile Besucher-ID, Ergebnisse der Bot-Erkennung, Smart Signals und IP Intelligence in einer einzigen API-Antwort.
Ein paar Zeilen Code, eine API-Antwort mit allem, was Sie brauchen.
import { Tracio } from '@tracio/sdk';const tracio = Tracio.init({ publicKey: '5ca175fc...' });const result = await tracio.getResult();console.log(result.visitorId); // "X7fh2Hg9Lk..."console.log(result.bot.detected); // falseconsole.log(result.bot.confidence); // 2 (0-100)Unser Identifikationssystem teilt 300+ Signale in drei Stabilitätsstufen auf. Stufe 1 (Hardware-Signale wie Canvas-, WebGL- und Audio-Fingerabdrücke) bildet die Kernidentität und ändert sich selten. Stufe 2 (Signale auf Browser-Ebene wie Feature-Erkennung und CSS-Abfragen) ändert sich mit Browser-Updates, wird aber über den gewichteten Ähnlichkeitsabgleich wieder verbunden. Stufe 3 (flüchtige Signale wie User-Agent und Zeitzone) wird für die Konfidenzbewertung genutzt, unterbricht die Identifikation aber nie. Dieser gestufte Ansatz erhält stabile Besucher-IDs über Browser-Updates hinweg, die einfachere Hash-basierte Systeme sprengen.
Wenn ein wiederkehrender Besucher leicht veränderte Signale zeigt (z. B. nach einem Chrome-Update), berechnet unsere serverseitige Engine einen Ähnlichkeitswert mithilfe der gewichteten Hamming-Distanz über die Signalstufen hinweg. Signale auf Hardware-Ebene haben das Vierfache des Gewichts flüchtiger Signale. Übersteigt die zusammengesetzte Ähnlichkeit den Konfidenzschwellenwert (standardmäßig 0.85), wird dieselbe Besucher-ID zurückgegeben. Das beseitigt die Identitätsfragmentierung, unter der statische Fingerprinting-Lösungen leiden.
Besucher-IDs überstehen Inkognito-Sitzungen, gelöschte Cookies, VPN-Wechsel und sogar Browserwechsel auf derselben Hardware. Signale auf Hardware-Ebene — Canvas-Rendering, WebGL-Parameter, Audio-DSP-Merkmale — bleiben unabhängig von den Datenschutzeinstellungen konstant. Der serverseitige Profilabgleich verbindet den Besucher dann in Szenarien erneut, in denen rein Cookie-basierte Lösungen die Spur vollständig verlieren.
Jede Identifikationsantwort enthält einen Konfidenzwert zwischen 0 und 1. Dieser Wert spiegelt die Wahrscheinlichkeit wider, dass der aktuelle Signalsatz zum identifizierten Besucher gehört, und berücksichtigt dabei die erwartete Signalabweichung, die Zahl der übereinstimmenden Signale und die Einzigartigkeit der übereinstimmenden Signale. Werte über 0.95 deuten auf eine nahezu sichere Übereinstimmung hin; Werte zwischen 0.85 und 0.95 auf eine wahrscheinliche Übereinstimmung mit einigen Signaländerungen; Werte unter 0.85 lösen die Vergabe einer neuen Besucher-ID aus.
Browser-Manipulation hat sich 2025 auf 4,4 % nahezu verdoppelt. 13 % der Desktop-Sitzungen laufen inzwischen auf virtuellen Maschinen.
Fingerprint Device Intelligence Report, 2026
Sehen Sie, wie Teams Device Identification nutzen, um reale Probleme zu lösen.
Erkennen Sie wiederkehrende Betrüger über Sitzungen, VPNs und den Inkognito-Modus hinweg.
Mehr erfahrenMarkieren Sie Anmeldeversuche von nicht erkannten Geräten, bevor Angreifer Zugriff erlangen.
Mehr erfahrenErkennen Sie, wenn eine Person mehrere Konten auf demselben Gerät anlegt.
Mehr erfahrenIn wenigen Minuten startklar. Keine Weitergabe von Daten an Dritte, volles Dateneigentum, komplette Kontrolle.
14-tägige kostenlose Testphase · Voller Plattformzugang · 5-minütige Integration