Come Tracio raggiunge
un'accuratezza del 99,5%
Un'analisi tecnica completa dell'architettura, dei segnali e dell'analisi comportamentale dietro ogni identificazione. Scritta per CTO e ingegneri che hanno bisogno di comprendere esattamente ciò che stanno integrando.
IL PROBLEMA
Perché le soluzioni gratuite falliscono
Le librerie di fingerprinting open-source hanno un difetto fondamentale: una volta che il codice è pubblico, gli attaccanti possono leggere esattamente ciò che si misura — e falsificarlo.
Algoritmi prevedibili
Quando il codice sorgente è pubblico, gli attaccanti sanno quali parametri del browser si raccolgono — e quali no. Estensioni del browser dedicate sfruttano questo per generare fingerprint falsi in millisecondi.
Open source = superficie di attacco apertaBassa accuratezza (~60%)
Le librerie gratuite raccolgono 15–25 parametri del browser. I browser anti-rilevamento commerciali li falsificano tutti. I dispositivi mobili condividono la maggior parte dei parametri tra milioni di utenti.
60–70% contro il nostro 99,5%Nessuna validazione server
Solo client-side — l'attaccante controlla l'ambiente di esecuzione. Il risultato può essere intercettato e sostituito prima di raggiungere il suo server. Si sta fidando di un bot che le dice di non essere un bot.
Client-side = inaffidabileARCHITETTURA
Quattro livelli che la rendono inviolabile
Codice chiuso e dinamico
A differenza delle librerie open-source, il codice dell'agent di Tracio è generato dinamicamente. I segnali raccolti, gli algoritmi di hashing e i pattern di offuscamento ruotano regolarmente, rendendo il reverse-engineering praticamente inutile. Ciò che un attaccante apprende oggi è obsoleto domani.
Il codice ruota ogni poche ore300+ segnali del dispositivo
Fingerprint del canvas, renderer WebGL, sottosistema audio, core della CPU, pressione sulla memoria, metriche dei font, anomalie del fuso orario, fisica dell'orientamento dello schermo — più decine di segnali proprietari che non documentiamo pubblicamente. La combinazione produce un identificatore stabile attraverso la modalità incognito, la cancellazione dei cookie e gli aggiornamenti del browser.
99,5% di accuratezza nell'identificazioneValidazione server-side
Ogni richiesta di identificazione è firmata crittograficamente e validata sui nostri server. L'agent client-side non può essere sostituito o falsificato: i controlli incrociati rilevano incoerenze interne che nessun attaccante può falsificare senza accesso alle chiavi private di Tracio.
Modello a zero fiducia nel clientModello delle minacce sempre aggiornato
La nostra ricerca sul rilevamento non si ferma mai. Nuovi framework di automazione, nuove release dei browser anti-rilevamento, nuovi intervalli di proxy e datacenter — ognuno viene analizzato e distribuito come aggiornamento del rilevamento a ogni workspace, così è protetto anche dagli attacchi che non ha ancora visto. Ciò che resta privato sono i suoi dati: gli ID visitatore sono limitati al suo workspace e lo stesso dispositivo che visita due clienti Tracio produce due ID diversi.
Difese condivise, dati isolatiANALISI COMPORTAMENTALE
Il livello che i bot non possono falsificare
Un fingerprint può essere falsificato. Un cookie può essere cancellato. Ma il modo in cui una mano umana muove il mouse — governato dalla fisica neuromuscolare — non può essere replicato da alcuno script o algoritmo.
- ›Velocità e varianza del movimento
- ›Cambi di direzione per 100px
- ›Jitter neuromuscolare (±1–3px)
- ›Curvatura della traiettoria (legge di Fitts)
- ›Profilo di accelerazione e decelerazione
- ›Durata di pressione dei tasti (dwell time)
- ›Tempo di volo tra i tasti
- ›Matrice di temporizzazione dei bigrammi
- ›Rollover dei tasti (sovrapposizione)
- ›Pattern di correzione degli errori
- ›Varianza della velocità di scroll
- ›Frequenza dei cambi di direzione
- ›Correlazione con le pause di lettura
- ›Fisica del momento di scroll
- ›Analisi del rapporto su/giù
RISPOSTA API
Ogni risposta nel dettaglio
Un singolo evento porta tutto: un ID visitatore stabile, un bot score, una decisione con il suo punteggio di rischio e una confidenza di identificazione. Usi quanto o quanto poco richiede il suo caso d'uso.
visitorIdStabile attraverso la modalità incognito, la cancellazione dei cookie e gli aggiornamenti del browser. Sopravvive ai cambi di VPN e agli avvicendamenti di IP.
bot.scorePunteggio numerico da 0 a 100, sempre presente. Sta accanto a bot.result, l'etichetta di automazione sicura per il client.
decision.actionL'etichetta di decisione per la visita, recapitata insieme a decision.riskScore sulla stessa scala da 0 a 100.
identification.confidenceCertezza da 0.0 a 1.0. Confidenza bassa = raccolga più segnali o rimandi alla revisione manuale.
Lo guardi in azione
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