デバイスインテリジェンスの仕組み
デバイスインテリジェンスはクライアント側で始まります。そこではスクリプトが数十の属性を収集します。canvasやWebGLのレンダリング結果、インストール済みのフォント、画面やハードウェアの特性、タイムゾーンとロケール、そしてブラウザのJavaScript環境の形状などです。これらの生のシグナルは、訪問者に何かを求めることなく受動的に収集され、利用者本人ではなくデバイスそのものを記述します。
次にシグナルはサーバーへ送信され、そこでクライアントには見えない、あるいはクライアントが正直に報告するとは信頼できないデータで拡充されます。IPレピュテーション、ネットワークの種類、位置情報、リクエストをまたいだ履歴などです。サーバー側での拡充が重要なのは、執拗な攻撃者はクライアント側の値を偽装できても、自分のトラフィックが実際にどのようにインターネットへ到達するかについてははるかに制御しにくいからです。
最後に、統合された全体像は安定した識別子とスコアへと凝縮されます。識別レイヤーはセッションをまたいで持続する訪問者識別子を生成し、一方でリスクスコアと信頼度スコアは、特定の訪問がどれほど信頼でき、どれほど識別可能かを数値化します。後段のシステムはこれらの出力を利用して、トラフィックを許可・チャレンジ・ブロックします。
不正防止においてデバイスインテリジェンスが重要な理由
不正防止は、ユーザーが消去したりブロックしたりするCookieや、ファネルの入口では乏しくプライバシー法にも制約される個人データに、ますます依存できなくなっています。デバイスインテリジェンスはそのギャップを埋め、アカウントが作成される前、支払いが試みられる前、プロモーションが請求される前に、再訪デバイスを認識し異常なデバイスをフラグ付けします。これにより、アカウント乗っ取り、決済不正、不正利用の検知にとって基盤となるレイヤーになります。
TRACIOでの扱い方
TRACIOはデバイスインテリジェンスを、連携する4つの製品にまとめています。Identification（安定した訪問者識別子）、Bot Detection、Smart Signals（サーバーで計算される拡充）、そしてIP Intelligenceです。プラットフォームは130+のデバイスシグナルを分析し、社内ベンチマークで99.5%の識別精度と50ms未満のP95レイテンシを報告しています。そのため、拡充された判定は、判断が必要となるまさにその瞬間にリアルタイムで利用できます。