Ogni interazione lascia una traccia
Crediamo che ogni interazione digitale lasci una traccia. Il nostro compito è leggerla.
La nostra storia
tracio.ai è stata fondata nel 2024 da un team di ingegneri ex Cloudflare ed ex Stripe che hanno trascorso anni a costruire sistemi di gestione dei bot e di rilevamento delle frodi su larga scala. Abbiamo visto lo stesso problema da entrambi i lati: il team di bot management di Cloudflare aveva bisogno di segnali di dispositivo migliori e il team antifrode di Stripe aveva bisogno di un fingerprinting che funzionasse davvero attraverso gli aggiornamenti del browser e le impostazioni sulla privacy.
Le soluzioni esistenti erano o scatole nere closed-source che pretendevano di farsi consegnare i dati dei visitatori, oppure librerie open-source che si rompevano ogni volta che Chrome pubblicava un aggiornamento. Sapevamo che esisteva un modo migliore: un sistema costruito su segnali hardware profondi, corrispondenza cross-sessione basata sull'IA e un'architettura che mantiene tutti i dati sulla sua infrastruttura.
Abbiamo costruito tracio.ai per essere la piattaforma di intelligence dei dispositivi che avremmo voluto avere in Cloudflare e Stripe. Oggi elaboriamo oltre 2 miliardi di eventi al mese in 4 data center, con un team di 12 ingegneri convinti che precisione, velocità e trasparenza non siano facoltative: sono le fondamenta.
I nostri valori
Precisione
Ogni segnale conta. Misuriamo unicità, stabilità e accuratezza di validazione incrociata per ciascuno dei nostri oltre 130 segnali. Se un segnale non migliora l'identificazione, lo rimuoviamo.
Trasparenza
Nessuna scatola nera. Il nostro SDK client è open source. La nostra documentazione spiega ogni segnale che raccogliamo e ogni decisione presa dal nostro motore.
Velocità
Elaborazione lato server sotto i 10 ms. Raccolta lato client sotto i 50 ms. Siamo ossessionati dalla latenza, perché ogni millisecondo di ritardo è un millisecondo in cui la sua difesa antifrode è cieca.
Eccellenza ingegneristica
Rilasciamo infrastruttura di livello produttivo, progettata per gestire 50.000 eventi al secondo. Go e Rust sul backend, ClickHouse per l'analitica, Kafka per lo streaming. Nessuna scorciatoia.
Costruita per scalare
Costruito per la scala
Obiettivi ingegneristici per l'infrastruttura di elaborazione di Device Identification: il carico, la latenza e la disponibilità che la piattaforma è progettata per gestire.
Obiettivi di progettazione per la nostra infrastruttura, non rilevazioni di produzione in tempo reale.
Cosa ci rende diversi
La maggior parte delle soluzioni di fingerprinting si basa su una semplice concatenazione di hash: raccogliere alcuni segnali, farne l'hash insieme e sperare che il risultato rimanga stabile. Questo approccio crolla nel momento in cui un browser si aggiorna, un utente cambia un'impostazione o un sistema operativo aggiorna un motore di rendering.
Tracio adotta un approccio fondamentalmente diverso. Il nostro motore Device Identification separa i segnali per stabilità: i segnali a livello hardware, che cambiano raramente, formano l'identità di base, mentre i segnali volatili vengono elaborati tramite algoritmi di corrispondenza basati sull'IA che tollerano la deriva prevista.
Combinato con Bot Detection per il rilevamento dell'automazione, Smart Signals per l'intelligence lato server e IP Intelligence per l'analisi degli IP, offriamo una piattaforma completa di intelligence dei dispositivi che gira interamente sulla sua infrastruttura.
Device Identification
Identificazione dei dispositivi accurata al 99.5% grazie ad algoritmi di identificazione proprietari e a un punteggio di confidenza basato sull'IA.
Bot Detection
Molteplici metodi di rilevamento che identificano oltre 15 framework di automazione con falsi positivi prossimi allo zero.
Smart Signals
24 segnali di intelligence lato server per il rilevamento di VPN, incognito, manomissioni e macchine virtuali.
IP Intelligence
Rilevamento di VPN, proxy e Tor da IP intelligence commerciale, oltre al monitoraggio della velocity.
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