모든 상호작용은 흔적을 남깁니다
우리는 모든 디지털 상호작용이 흔적을 남긴다고 믿습니다. 그 흔적을 읽어내는 것이 우리의 일입니다.
우리의 이야기
tracio.ai는 2024년, 대규모 봇 관리 및 사기 탐지 시스템을 수년간 구축해 온 전직 Cloudflare 및 Stripe 엔지니어 팀이 설립했습니다. 우리는 같은 문제를 양쪽에서 목격했습니다. Cloudflare의 봇 관리 팀은 더 나은 디바이스 신호가 필요했고, Stripe의 사기 대응 팀은 브라우저 업데이트와 개인정보 설정에서도 실제로 작동하는 핑거프린팅이 필요했습니다.
기존 솔루션들은 방문자 데이터를 넘겨줘야 하는 폐쇄형 블랙박스이거나, Chrome이 업데이트될 때마다 망가지는 오픈소스 라이브러리였습니다. 우리는 더 나은 방법이 있다는 것을 알고 있었습니다 — 깊은 하드웨어 신호, AI 기반 세션 간 매칭, 그리고 모든 데이터를 여러분의 인프라에 유지하는 아키텍처 위에 구축된 시스템입니다.
우리는 Cloudflare와 Stripe에서 있었으면 했던 디바이스 인텔리전스 플랫폼으로 tracio.ai를 만들었습니다. 오늘날 우리는 4개의 데이터 센터에서 월 20억 건이 넘는 이벤트를 처리하며, 정밀성·속도·투명성이 선택 사항이 아닌 기반이라고 믿는 12명의 엔지니어로 구성된 팀이 함께하고 있습니다.
우리의 가치
정밀성
모든 신호가 중요합니다. 우리는 130개 이상의 각 신호에 대해 고유성, 안정성, 교차 검증 정확도를 측정합니다. 식별을 개선하지 못하는 신호는 제거합니다.
투명성
블랙박스는 없습니다. 클라이언트 SDK는 오픈소스입니다. 우리의 문서는 수집하는 모든 신호와 엔진이 내리는 모든 판단을 설명합니다.
속도
10ms 미만의 서버 측 처리, 50ms 미만의 클라이언트 측 수집. 우리는 지연 시간에 집착합니다. 지연되는 1밀리초는 여러분의 사기 방어가 눈을 감고 있는 1밀리초이기 때문입니다.
엔지니어링 탁월성
우리는 초당 5만 건의 이벤트를 처리하도록 설계된 프로덕션급 인프라를 제공합니다. 백엔드에는 Go와 Rust, 분석에는 ClickHouse, 스트리밍에는 Kafka를 사용합니다. 타협은 없습니다.
확장을 위해 설계되었습니다
규모에 맞게 설계됨
디바이스 식별 처리 인프라의 엔지니어링 목표치 — 플랫폼이 처리하도록 설계된 부하, 지연 시간, 가용성입니다.
실시간 프로덕션 측정값이 아니라 인프라 설계 목표치입니다.
우리가 다른 이유
대부분의 핑거프린팅 솔루션은 단순한 해시 연결에 의존합니다. 몇 가지 신호를 수집해 함께 해싱하고 결과가 안정적으로 유지되기를 바라는 방식입니다. 이 접근법은 브라우저가 업데이트되거나 사용자가 설정을 변경하거나 OS가 렌더링 엔진을 패치하는 순간 무너집니다.
Tracio는 근본적으로 다른 접근법을 취합니다. Device Identification 엔진은 신호를 안정성에 따라 분리합니다 — 거의 변하지 않는 하드웨어 수준의 신호가 핵심 신원을 형성하고, 변동성이 큰 신호는 예상되는 변화를 허용하는 AI 기반 매칭 알고리즘을 통해 처리됩니다.
자동화 탐지를 위한 Bot Detection, 서버 측 인텔리전스를 위한 Smart Signals, IP 분석을 위한 IP Intelligence와 결합하여, 우리는 전적으로 여러분의 인프라에서 실행되는 완전한 디바이스 인텔리전스 플랫폼을 제공합니다.
Device Identification
독자적인 식별 알고리즘과 AI 신뢰도 점수를 사용한 99.5% 정확도의 디바이스 식별.
Bot Detection
거의 제로에 가까운 오탐률로 15개 이상의 자동화 프레임워크를 식별하는 다중 탐지 방식.
Smart Signals
VPN, 시크릿 모드, 변조, VM 탐지를 위한 24개의 서버 측 인텔리전스 신호.
IP Intelligence
상용 IP 인텔리전스를 통한 VPN, 프록시, Tor 탐지와 속도(velocity) 추적.