크로스 디바이스 추적: 로그인 없이 세션 연결하기

사용자가 아침에는 노트북으로, 오후에는 휴대폰으로 사이트를 방문하면, 대부분의 분석 플랫폼은 이를 완전히 별개의 두 방문자로 인식합니다. 우리의 디바이스 식별 알고리즘은 신호 중첩을 분석하고 디바이스 그래프를 구축함으로써, 로그인을 요구하지 않고도 이러한 세션을 확률적으로 연결할 수 있습니다.

크로스 디바이스 문제

전통적인 fingerprinting은 브라우저 인스턴스마다 고유한 ID를 생성합니다. 노트북의 Chrome은 하나의 ID를 만들고, iPhone의 Safari는 또 다른 ID를 만듭니다. 같은 기기에서도 브라우저마다 user agent가 다르고, 지원하는 기능이 다르며, 렌더링 특성이 다르기 때문에 서로 다른 fingerprint가 생성됩니다.

하지만 사용자는 브라우저 단위로 생각하지 않습니다. 그들은 세션 단위로 생각합니다. 점심시간에 휴대폰으로 구매를 시작하고, 집에서 노트북으로 마무리합니다. 태블릿으로 제품을 조사하고, 데스크톱으로 구매합니다. 부정 탐지와 개인화의 관점에서, 이러한 세션들이 같은 사람에게 속한다는 사실을 이해하는 것은 매우 중요합니다.

확률적 신호 매칭

우리의 크로스 디바이스 연결은 세 종류의 노드를 갖는 사람 그래프를 중심으로 구성됩니다. 방문자(하나의 브라우저 프로필), 기기(여러 브라우저 프로필 아래에 있는 실제 머신), 그리고 여러분의 애플리케이션이 우리에게 전달하는 서명된 이메일 주소나 전화번호에서 파생된 해시 식별자입니다. 두 세션을 한 사람으로 잇는 것은 바로 이 노드들 사이의 엣지입니다.

이 목록에서 의도적으로 빠진 것이 있습니다. IP 주소와 ASN입니다. 공유 네트워크는 솔깃하지만 잘못된 신호입니다. 사무실, 대학 캠퍼스, carrier-grade NAT는 서로 무관한 수천 명을 하나의 주소 뒤에 모으므로, IP를 기반으로 한 엣지는 되돌리는 데 가장 큰 비용이 드는 종류의 잘못된 연결을 그대로 만들어냅니다. 우리가 실제로 사용하는 결정적 엣지, 즉 동일한 기기, 동일한 해시 식별자, 동일한 정규 방문자 루트는 공유 네트워크가 거짓으로 만들어낼 수 없는 것들입니다.

그 위에 범위가 제한된 확률적 요소가 얹힙니다. 방문자의 확인된 행동 쌍은 방문자당 소수로 상한이 걸린 상태에서, 그리고 신뢰도 하한을 넘는 경우에만 연결 후보로 고려될 수 있습니다. 이는 결정적 엣지가 이미 고정해 둔 클러스터를 넓힐 뿐이며, 스스로 클러스터를 시작하지는 않습니다.

디바이스 그래프 구성

확인되었거나 높은 확률로 연결된 세션 간의 각 링크는 디바이스 그래프에 엣지를 만듭니다. 그래프는 브라우저 인스턴스를 디바이스 노드에, 디바이스 노드를 사람 노드에 연결합니다. 시간이 지나 더 많은 세션이 쌓일수록 그래프는 점점 더 정확해집니다.

그래프 구성은 보수적인 접근을 취합니다. 결정적 엣지, 즉 두 브라우저 프로필 아래에서 동일하게 해석된 기기 또는 두 계정에 대해 제공된 동일한 해시 식별자는 곧바로 링크를 만듭니다. 그보다 약한 것은 링크가 아니라 후보로 취급되어 신뢰도 하한을 넘어야 하며, 한 방문자가 끝없이 커지는 클러스터를 끌고 오지 못하도록 상한이 걸립니다. 격리 중인 방문자나 브리지는 의심만으로 병합되지 않고 아예 건너뜁니다.

부정 탐지 활용

크로스 디바이스 연결은 부정 탐지에서 특히 강력합니다. 여러 브라우저 프로필에 걸쳐 계정을 운영하는 사기꾼은, 그 프로필들이 아래에서 동일한 기기로 해석되거나 동일한 서명된 식별자가 두 계정 뒤에서 나타날 때 식별됩니다. 카드 소유자의 디바이스 그래프와 한 번도 연관된 적이 없는 기기에서 도난당한 신용카드가 사용되면 즉각적인 경보가 발생합니다.

우리는 한 명의 운영자가 수십 대의 가상 머신을 돌려 가짜 계정을 만드는 fraud ring을 목격한 적이 있습니다. 각 VM은 서로 다른 브라우저 fingerprint를 내보이지만, 이들은 모두 동일한 물리 하드웨어 위에서 구동되며, 이들을 다시 하나의 머신으로 모아 주는 것이 바로 기기 해석입니다. 이 공유된 기기 노드가 그래프를 세우는 엣지입니다. 공유 주소에 기대지 않고도, 탐지된 단 하나의 계정으로부터 전체 ring을 드러냅니다.

프라이버시 보호 설계

크로스 디바이스 연결은 정당한 프라이버시 우려를 낳습니다. 우리의 접근 방식은 몇 가지 설계 결정을 통해 이를 완화합니다. 첫째, 이 계층은 기본값이 비활성입니다 — 배포와 함께 딸려 오는 것이 아니라 워크스페이스마다 의도적으로 켜지며, 그전까지는 사람 그래프가 전혀 만들어지지 않습니다. 둘째, 연결은 서버 측에서 처리되며 브라우저에 노출되지 않으므로, 연결 그래프를 클라이언트에서 읽을 수 없고 동작 모드도 페이지가 보낼 수 있는 값이 아니라 우리 쪽에서 설정됩니다. 셋째, 식별자 엣지는 여러분의 애플리케이션이 서명된 이메일이나 전화번호를 제공하기로 선택한 경우에만 존재하며, 우리가 방문자로부터 이를 유도해 내지는 않습니다. 넷째, 사용자에게는 여러분의 프라이버시 인터페이스를 통해 연결된 기기에 대한 투명성을 제공할 수 있습니다.

정확도 지표

이 트레이드오프는 의도적이며 recall보다 precision을 우선합니다. 우리는 잘못된 링크를 만드느니 링크를 놓치는 편을 택합니다. 이 선호는 눈에 띄는 숫자가 아니라 설계에 드러납니다 — 링크를 만드는 것은 결정적 엣지이고, 약한 신호는 이미 고정된 클러스터를 넓힐 뿐이며, 격리된 브리지는 건너뛰고, 모든 클러스터에는 상한이 있습니다. 놓친 링크의 대가는 나중에 다른 수단으로 잡았을 부정 패턴 하나입니다. 반면 잘못된 링크는 실재하는 두 고객을 한 사람으로 합쳐 버리고, 그 오류는 이후에 내려지는 모든 판단으로 전파됩니다.

의존하기 전에 여러분의 실제 트래픽에서 직접 측정해 보십시오. 크로스 디바이스 recall은 애초에 얼마나 많은 사용자가 인증을 하는지에 달려 있습니다 — 식별자 엣지는 사용할 수 있는 가장 강력한 엣지이지만, 여러분의 애플리케이션이 그것을 제공하는 곳에서만 존재합니다.