すべてのインタラクションは痕跡を残す
私たちは、あらゆるデジタルインタラクションが痕跡を残すと考えています。それを読み解くことが私たちの仕事です。
私たちのストーリー
tracio.aiは2024年、大規模なボット管理と不正検知システムの構築に長年携わってきた元Cloudflare・元Stripeのエンジニアチームによって設立されました。私たちは同じ問題を両側から見てきました。Cloudflareのボット管理チームはより優れたデバイスシグナルを必要とし、Stripeの不正対策チームは、ブラウザの更新やプライバシー設定をまたいでも実際に機能するフィンガープリンティングを必要としていました。
既存のソリューションは、訪問者データの引き渡しを求めるクローズドソースのブラックボックスか、Chromeが更新されるたびに壊れるオープンソースのライブラリのどちらかでした。私たちは、より良い方法があると確信していました。深いハードウェアシグナル、AIによるセッションをまたいだマッチング、そしてすべてのデータを自社インフラ内にとどめるアーキテクチャの上に構築されたシステムです。
私たちは、CloudflareとStripeで手にしたかったデバイスインテリジェンスプラットフォームとして、tracio.aiを構築しました。現在では、4つのデータセンターで月間20億件を超えるイベントを処理しており、精度・速度・透明性は選択肢ではなく基盤であると信じる12人のエンジニアがチームを支えています。
私たちの価値観
精度
すべてのシグナルが重要です。私たちは130+のシグナルそれぞれについて、一意性・安定性・クロス検証の精度を測定しています。識別の向上に寄与しないシグナルは削除します。
透明性
ブラックボックスはありません。私たちのクライアントSDKはオープンソースです。ドキュメントでは、収集するすべてのシグナルと、エンジンが下すすべての判定を説明しています。
速度
サーバー側処理は10ms未満。クライアント側の収集は50ms未満。私たちがレイテンシに徹底的にこだわるのは、1ミリ秒の遅延が、不正防御が何も見えなくなる1ミリ秒だからです。
エンジニアリングの卓越性
私たちは50K events/secondを処理できるように構築された、プロダクショングレードのインフラを提供します。バックエンドにはGoとRust、分析にはClickHouse、ストリーミングにはKafka。妥協はありません。
スケールするための設計
スケールのために構築
Device Identification処理インフラのエンジニアリング目標 — プラットフォームが処理するよう設計された負荷、レイテンシ、可用性。
本番環境のリアルタイム計測値ではなく、インフラの設計目標です。
私たちが違う理由
ほとんどのフィンガープリンティングソリューションは、単純なハッシュの連結に依存しています。いくつかのシグナルを収集し、まとめてハッシュ化し、その結果が安定していることを願うだけです。このアプローチは、ブラウザが更新された瞬間、ユーザーが設定を変更した瞬間、あるいはOSがレンダリングエンジンにパッチを当てた瞬間に破綻します。
Tracioは根本的に異なるアプローチを取ります。私たちのDevice Identificationエンジンは、シグナルを安定性で分類します。めったに変化しないハードウェアレベルのシグナルがコアとなるアイデンティティを形成し、変動しやすいシグナルは、想定されるドリフトを許容するAIマッチングアルゴリズムで処理されます。
自動化検知のためのBot Detection、サーバー側インテリジェンスのためのSmart Signals、IP分析のためのIP Intelligenceと組み合わせることで、完全に自社インフラ上で動作する、包括的なデバイスインテリジェンスプラットフォームを提供します。
Device Identification
独自の識別アルゴリズムとAI信頼度スコアリングを用いた、99.5%の精度のデバイス識別。
Bot Detection
複数の検知手法により、15+の自動化フレームワークをほぼゼロの誤検知で識別。
Smart Signals
VPN、シークレットモード、改ざん、VM検知のための24のサーバー側インテリジェンスシグナル。
IP Intelligence
商用IPインテリジェンスによるVPN・プロキシ・Tor検知に加え、速度トラッキング。