Smart Signals

Las Smart Signals son señales de enriquecimiento del lado del servidor calculadas a partir de huellas digitales del navegador, IP intelligence y análisis de comportamiento. Proporcionan un contexto profundo sobre cada visitante sin recopilar ninguna información de identificación personal.

Las Smart Signals —las señales enriquecidas de decisión, riesgo, red y bot— llegan a su servidor por dos vías: se le envían como webhooks (ver Webhooks) y pueden leerse bajo demanda a través de la Server API. Además se muestran en el dashboard. Los ejemplos siguientes consumen la forma del payload del webhook; los mismos campos aparecen al leer una sesión desde la API.

Referencia de señales

Una visita se resuelve en 35+ smart signals que abarcan red, navegador, dispositivo y análisis de comportamiento. La referencia siguiente nombra las que usará con más frecuencia, entre ellas:

Network Intelligence

Análisis del navegador

Análisis del dispositivo

Detecciones solo nativas. La detección de root, jailbreak, apps clonadas/duales y la instrumentación con Frida dependen de señales que solo un SDK móvil nativo puede recopilar. TRACIO distribuye SDK de navegador, así que no son efectivas en el agente web: apóyese en su lugar en los veredictos de automatización, headless, antidetección, emulador y comportamiento.

De comportamiento

Descripciones detalladas de las señales

Detección de VPN, proxy y Tor

Los indicadores de VPN, proxy, Tor y datacenter se resuelven en el lado del servidor a partir de la IP del visitante usando bases de datos comerciales de IP intelligence (IP2Location / MaxMind). El payload público del webhook muestra los resultados combinados como booleanos en el objeto network —network.vpn, network.proxy, network.tor, network.datacenter— sin desglose por método ni cadena de confianza. Ver IP Intelligence para más detalles.

Detección de incógnito

La navegación privada se infiere en Chromium, Firefox y Safari, y le llega como identification.incognito. No existe ninguna API del navegador que la informe, así que el veredicto surge de una votación ponderada sobre cómo se comporta el almacenamiento en una ventana privada: los errores del origin private file system, la durabilidad del almacenamiento y las peculiaridades de cada plataforma contribuyen cada una por su parte.

Es una señal probabilística, no una certeza: trátela como una entrada más entre varias, y no como un hecho sobre el que actuar por sí solo. Como las ventanas privadas también suprimen la cookie _vid_t, una visita en incógnito se identifica únicamente a partir de las señales, y su identification.confidence es correspondientemente más baja.

Manipulación del navegador (Browser Tampering)

El detector de tampering identifica a los visitantes que han modificado su navegador para tergiversar su identidad:

• Falsificación de User-Agent: coteja la cadena de UA con Client Hints, las propiedades del navigator y el comportamiento del motor de JavaScript
• Inyección de propiedades: detecta extensiones que modifican las propiedades de navigator comparando los prototipos de los getters
• Manipulación de plugins: verifica las cadenas de PluginArray.prototype y MimeType.prototype
• Sobrescritura de funciones nativas: comprueba si Function.prototype.toString, Object.getOwnPropertyDescriptor y otras funciones críticas han sido reemplazadas por Proxies

El anomalyScore (0.0-1.0) cuantifica el grado de inconsistencia. Los valores por encima de 0.5 indican una manipulación significativa.

Risk Score y Suspect Score

El objeto decision del webhook lleva el riesgo agregado de una solicitud: decision.riskScore (entero 0-100), decision.suspectScore (número) y decision.action (la acción recomendada). La puntuación agrega las salidas de las smart signals; las bandas siguientes describen cómo se mapea riskScore a los niveles de riesgo:

La puntuación agrega las salidas de las smart signals activas —principalmente IP intelligence (VPN/proxy/Tor/datacenter), el veredicto de bot y la manipulación del navegador—. La interacción humana confirmada (ratón/teclado) reduce la puntuación.

Detección de navegadores de privacidad

Se detectan cuatro configuraciones de navegador centradas en la privacidad:

Uso de las Smart Signals

Las Smart Signals llegan a su servidor a través del payload del webhook (ver Webhooks para la forma completa y la verificación de firmas) y al leer una sesión desde la Server API. Los ejemplos siguientes leen los campos directamente del payload del webhook; los nombres de los campos son los mismos en ambos casos.

Control de acceso basado en riesgo

// `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()

Pipeline de puntuación de fraude

// `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
}