Comment Tracio atteint
99,5 % de précision
Une décomposition technique complète de l'architecture, des signaux et de l'analyse comportementale derrière chaque identification. Écrit pour les CTO et les ingénieurs qui ont besoin de comprendre exactement ce qu'ils intègrent.
LE PROBLÈME
Pourquoi les solutions gratuites échouent
Les bibliothèques de fingerprinting open-source ont une faille fondamentale : une fois le code public, les attaquants peuvent lire exactement ce que vous mesurez — et le falsifier.
Algorithmes prévisibles
Quand le code source est public, les attaquants savent quels paramètres de navigateur vous collectez — et lesquels vous ne collectez pas. Des extensions de navigateur dédiées exploitent cela pour générer de fausses empreintes en quelques millisecondes.
Open source = surface d'attaque ouverteFaible précision (~60 %)
Les bibliothèques gratuites collectent 15–25 paramètres de navigateur. Les navigateurs anti-détection commerciaux les usurpent tous. Les appareils mobiles partagent la plupart de leurs paramètres entre des millions d'utilisateurs.
60–70 % vs nos 99,5 %Aucune validation serveur
Uniquement côté client — l'attaquant contrôle l'environnement d'exécution. Le résultat peut être intercepté et remplacé avant d'atteindre votre serveur. Vous faites confiance à un bot pour vous dire qu'il n'est pas un bot.
Côté client = non fiableARCHITECTURE
Quatre couches qui la rendent inviolable
Code fermé et dynamique
Contrairement aux bibliothèques open-source, le code de l'agent Tracio est généré dynamiquement. Les signaux collectés, les algorithmes de hachage et les schémas d'obfuscation changent régulièrement — rendant le reverse-engineering pratiquement inutile. Ce qu'un attaquant apprend aujourd'hui est obsolète demain.
Le code change toutes les quelques heures300+ signaux d'appareil
Empreinte canvas, moteur de rendu WebGL, sous-système audio, cœurs CPU, pression mémoire, métriques de polices, anomalies de fuseau horaire, physique de l'orientation de l'écran — plus des dizaines de signaux propriétaires que nous ne documentons pas publiquement. La combinaison produit un identifiant stable en navigation privée, après effacement des cookies et mises à jour du navigateur.
99,5 % de précision d'identificationValidation côté serveur
Chaque requête d'identification est signée cryptographiquement et validée sur nos serveurs. L'agent côté client ne peut être ni remplacé ni usurpé — des recoupements détectent les incohérences internes qu'aucun attaquant ne peut falsifier sans accès aux clés privées de Tracio.
Modèle zéro confiance clientModèle de menaces mis à jour en continu
Notre recherche en détection ne s'arrête jamais. Nouveaux frameworks d'automatisation, nouvelles versions de navigateurs anti-détection, nouvelles plages de proxy et de centres de données — chacun de ces éléments est analysé et livré sous forme de mise à jour de détection à chaque espace de travail, de sorte que vous êtes protégé contre des attaques que vous n'avez pas encore rencontrées. Ce qui reste privé, ce sont vos données : les identifiants visiteur sont limités à votre espace de travail, et le même appareil qui visite deux clients Tracio produit deux identifiants différents.
Défenses partagées, données isoléesANALYSE COMPORTEMENTALE
La couche que les bots ne peuvent pas imiter
Une empreinte peut être usurpée. Un cookie peut être supprimé. Mais la façon dont une main humaine déplace une souris — régie par la physique neuromusculaire — ne peut être reproduite par aucun script ni aucun algorithme.
- ›Vélocité et variance du mouvement
- ›Changements de direction par 100px
- ›Jitter neuromusculaire (±1–3px)
- ›Courbure de la trajectoire (loi de Fitts)
- ›Profil d'accélération et de décélération
- ›Durée de maintien des touches (dwell time)
- ›Temps de vol inter-touches
- ›Matrice de timing des bigrammes
- ›Chevauchement des touches (rollover)
- ›Schémas de correction d'erreurs
- ›Variance de la vélocité de défilement
- ›Fréquence des changements de direction
- ›Corrélation des pauses de lecture
- ›Physique de l'inertie de défilement
- ›Analyse du ratio haut/bas
RÉPONSE API
Chaque réponse en détail
Un seul événement porte tout : un visitor ID stable, un score de bot, une décision avec son score de risque et une confiance d'identification. Utilisez autant ou aussi peu que votre cas d'usage l'exige.
visitorIdStable en navigation privée, après effacement des cookies et mises à jour du navigateur. Survit aux changements de VPN et d'IP.
bot.scoreScore numérique de 0 à 100, toujours présent. Il côtoie bot.result, le label d'automatisation sûr côté client.
decision.actionLe label de décision de la visite, livré avec decision.riskScore sur la même échelle de 0 à 100.
identification.confidenceCertitude de 0.0 à 1.0. Faible confiance = collecter plus de signaux ou renvoyer vers une revue manuelle.
Voyez-la en action
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