디바이스 인텔리전스 용어집

브라우저 핑거프린팅, 봇 탐지, 사기 방지의 바탕이 되는 개념에 대한 명료하고 백과사전식 정의 — 각 용어의 의미, 작동 방식, 중요성을 설명합니다.

73개 용어 중 73개 표시

핑거프린팅

21

브라우저 핑거프린팅

브라우저 핑거프린팅은 웹 브라우저와 그 환경에서 관찰 가능한 여러 속성을 수집하고 결합해, 쿠키나 로컬 저장소 없이도 디바이스를 인식할 수 있는 하나의 식별자를 만드는 기법입니다. 각 속성은 조금씩의 정보만 담지만, 이를 결합하면 대개 수백만 개 중에서 하나의 브라우저를 특정할 만큼 충분히 변별력이 높아집니다.

Canvas 핑거프린팅

Canvas 핑거프린팅은 텍스트나 그래픽을 HTML5 canvas 요소에 렌더링한 뒤 그 결과 픽셀 데이터를 다시 읽어 디바이스별 식별자를 도출하는 기법입니다. GPU, 그래픽 드라이버, 폰트 래스터화, 안티에일리어싱의 미세한 차이로 인해 동일한 그리기 명령이 서로 다른 머신에서 미묘하게 다른 픽셀을 만들어 냅니다.

WebGL 핑거프린팅

WebGL 핑거프린팅은 WebGL API를 통해 디바이스의 GPU와 그래픽 드라이버에 질의하여 renderer 문자열, 벤더, 지원 확장, 셰이더 정밀도 같은 식별 메타데이터를 도출하는 기법입니다. 이 값들은 실제 그래픽 하드웨어와 드라이버 빌드를 반영하므로, WebGL 신호는 매우 안정적이며 같은 머신의 서로 다른 브라우저 사이에서도 잘 구별합니다.

Audio 핑거프린팅

Audio 핑거프린팅은 Web Audio API를 사용해 음향 신호를 생성하고 처리한 뒤 그 수치 출력을 측정하여 디바이스별 식별자를 도출하는 기법입니다. 디바이스 간 오디오 하드웨어, 디지털 신호 처리, 부동소수점 동작의 차이로 인해 동일한 합성 오디오가 미묘하게 다른 결과를 만들어 냅니다.

폰트 핑거프린팅

폰트 핑거프린팅은 디바이스에 어떤 폰트가 설치 또는 사용 가능하며 어떻게 렌더링되는지를 판별하여, 그 결과 목록과 지표를 식별 신호로 사용하는 기법입니다. 시스템의 특정 폰트 집합은 그 운영체제, 설치된 소프트웨어, 사용자 맞춤 설정을 반영하며, 이것들이 함께 폰트 프로필을 변별력 있게 만듭니다.

TLS 핑거프린팅

TLS 핑거프린팅은 HTTPS 연결을 맺는 소프트웨어를, 그 TLS 핸드셰이크의 매개변수, 특히 ClientHello 메시지를 검사하여 식별하는 기법입니다. 서로 다른 TLS 라이브러리와 클라이언트가 암호 스위트, 확장, 버전을 특징적인 방식으로 알리기 때문에, 핸드셰이크는 애플리케이션 수준 데이터가 전혀 없어도 기반 클라이언트를 드러냅니다.

JA4 핑거프린트

JA4 핑거프린트는 클라이언트의 TLS ClientHello에서 도출된 표준화된 식별자로, 그 암호 스위트, 확장, 프로토콜 버전을 요약하여 TLS 라이브러리 또는 클라이언트를 식별합니다. 그것은 JA3 방식의 후속으로, IP 주소 및 user agent와 독립을 유지하면서 더 견고하고 회피하기 어렵도록 설계되었습니다.

HTTP/2 핑거프린팅

HTTP/2 핑거프린팅은 클라이언트가 HTTP/2 프로토콜을 사용하는 특징적인 방식, 즉 settings 프레임, 헤더 순서, 스트림 우선순위, 윈도우 크기로 클라이언트를 식별하는 기법입니다. 이 저수준 프로토콜 동작은 클라이언트의 네트워킹 라이브러리에 의해 설정되며 진짜 브라우저와 자동화 도구 사이에서 다릅니다.

WebRTC 누출

WebRTC 누출은 사용자가 VPN이나 프록시 뒤에 있을 때조차 WebRTC API를 통해 디바이스의 실제 로컬 또는 공인 IP 주소가 노출되는 것입니다. 이는 WebRTC가 P2P 연결을 위해 네트워크 후보를 수집하며, 브라우저가 원래는 숨겨 둘 주소를 드러낼 수 있기 때문에 발생합니다.

화면 핑거프린팅

화면 핑거프린팅은 해상도, 색 심도, 픽셀 비율, 사용 가능한 화면 영역, 다중 모니터 배치 같은 디스플레이 특성을 식별 신호로 사용하는 기법입니다. 단일 화면 값은 흔하지만, 디바이스 픽셀 비율 및 뷰포트 세부 정보와의 조합은 디바이스 프로필에 유용한 엔트로피를 더합니다.

하드웨어 핑거프린팅

하드웨어 핑거프린팅은 GPU, CPU 코어 수, 메모리, 센서, 오디오 하드웨어 같은 디바이스의 물리적 구성 요소에 결부된 신호를 사용하여 안정적인 디바이스 식별자를 구축하는 것입니다. 하드웨어는 소프트웨어 구성보다 훨씬 덜 자주 바뀌므로, 이 신호들은 디바이스 인식을 위한 가장 지속적인 앵커 중 일부를 형성합니다.

시간대 및 로캘 핑거프린팅

시간대 및 로캘 핑거프린팅은 디바이스의 구성된 시간대, 언어 설정, 날짜 및 숫자 형식, 관련 지역 설정을 식별 및 뒷받침 신호로 사용합니다. 이 값들은 사용자가 디바이스를 어디서 어떻게 설정했는지를 반영하며, 네트워크 지오로케이션과의 불일치를 포착하는 데 특히 강력합니다.

엔트로피(핑거프린팅)

핑거프린팅에서 엔트로피는 하나의 신호 또는 신호 조합이 담고 있는 식별 정보의 양을 측정한 것으로, 디바이스를 구별하는 데 필요한 비트 수로 표현됩니다. 엔트로피가 높을수록 신호가 모집단을 더 많은 별개 그룹으로 나누며, 그래서 고엔트로피 신호를 결합하는 것이 핑거프린트를 고유하게 식별력 있게 만듭니다.

퍼지 매칭

퍼지 매칭은 정확한 일치를 요구하는 대신 유사도를 측정함으로써, 일부 신호 값이 다르더라도 두 핑거프린트를 같은 디바이스로 인식하는 기법입니다. 그것은 브라우저가 업데이트되고 구성이 변동하면서 발생하는 작고 예상되는 변화를 허용하여, 별개의 디바이스를 하나로 합치지 않으면서 거짓 부정을 줄입니다.

신호 안정성

신호 안정성은 하나의 핑거프린팅 신호가 같은 디바이스에 대해 시간이 지나도 일정하게 유지되는 정도입니다. GPU 메타데이터 같은 안정적인 신호는 장기 인식을 고정하는 반면, 정확한 브라우저 버전 같은 변동성 신호는 자주 바뀌므로 관용적으로 처리되어야 합니다.

다형성 코드

다형성 코드는 동작은 보존하면서 실행이나 배포마다 자신의 구조나 형태를 바꾸는 프로그램 코드입니다. 핑거프린팅과 사기의 맥락에서, 그것은 리버스 엔지니어링과 변조에 저항하기 위한 탐지 스크립트에 의해서도, 서명 기반 방어를 회피하기 위한 공격자에 의해서도 사용됩니다.

고급 매칭

고급 매칭은 브라우저 버전 업데이트 같은 작고 예상되는 신호 값의 변화를 허용하면서도 여전히 같은 디바이스를 인식하는 디바이스 인식 접근입니다. 정확한 매칭과 달리, 그것은 일상적 변동으로 인한 거짓 부정을 줄여, 환경이 진화하더라도 디바이스의 신원을 안정적으로 유지합니다.

신호 해싱

신호 해싱은 원시 핑거프린트 신호 값을 효율적인 비교와 저장을 위해 고정 길이 해시로 변환하는 빠른 단방향 해시 함수의 사용입니다. 해싱은 부피가 크거나 민감한 원시 값을, 원본 데이터를 보존하지 않고도 빠르게 매칭할 수 있는 간결한 다이제스트로 바꿉니다.

신호 고유성

신호 고유성은 하나의 신호가 얼마나 변별력 있는지를 측정한 것으로, 그것이 디바이스에 대해 얼마나 많은 식별 정보를 담는지를 반영합니다. canvas나 WebGL 출력처럼 매우 고유한 신호는, 대다수 사용자가 공유하는 플랫폼이나 언어 같은 흔한 신호보다 식별에 훨씬 더 많이 기여합니다.

교차 디바이스 추적

교차 디바이스 추적은 전화기, 노트북, 태블릿 같은 한 사람의 여러 디바이스에 걸친 활동을 하나의 프로필로 연결하는 관행입니다. 그것은 공유 로그인이나 식별자를 사용하는 결정론적일 수도, 공유 네트워크, 행동, 상관된 신호로부터 연결을 추론하는 확률적일 수도 있습니다.

쿠키리스 추적

쿠키리스 추적은 브라우저 쿠키에 의존하지 않고, 보통 디바이스 핑거프린팅과 서버 측 신호를 사용하여 재방문하는 디바이스나 사용자를 인식하는 것입니다. 브라우저가 서드파티 쿠키를 제한하고 사용자가 이를 일상적으로 지우거나 차단하면서 그 중요성이 커졌습니다.

봇 및 자동화

12

봇 탐지

봇 탐지는 행동 패턴, 브라우저 API의 불일치, 환경 신호를 분석하여 자동화된 스크립트, 헤드리스 브라우저, 기타 비인간 트래픽을 식별하는 과정입니다. 실제 사람 방문자와 이를 사칭하는 소프트웨어 에이전트를 구분합니다.

헤드리스 브라우저

헤드리스 브라우저는 보이는 창이나 그래픽 인터페이스 없이 실행되며 전적으로 코드로 제어되는 실제 브라우저 엔진입니다. 테스트와 렌더링에 정당하게 사용되지만, 스크래핑과 봇 공격에도 흔히 쓰이는 도구입니다.

안티디텍트 브라우저

안티디텍트 브라우저는 여러 계정이나 세션이 서로 다른, 관련 없는 디바이스에서 온 것처럼 보이도록 자신의 지문을 위조하거나 무작위화하기 위해 만들어진 특수 브라우저입니다. 멀티 계정, 프로모션 남용, 디바이스 기반 사기 통제 회피의 핵심 도구입니다.

CDP 탐지

CDP 탐지는 많은 자동화 도구가 Chromium을 구동하는 데 사용하는 저수준 인터페이스인 Chrome DevTools Protocol을 통해 제어되는 브라우저를 식별하는 것입니다. 그 존재는 세션이 사람이 아니라 스크립트로 구동됨을 강하게 나타내는 지표입니다.

WebDriver 탐지

WebDriver 탐지는 Selenium 같은 도구의 배후에 있는 인터페이스인 W3C WebDriver 표준을 통해 제어되는 브라우저를 식별하는 것입니다. 대표적인 신호는 navigator.webdriver 속성이지만, 견고한 탐지는 그 너머를 훨씬 폭넓게 살핍니다.

주거용 프록시

주거용 프록시는 소비자 인터넷 제공업체가 실제 가정에 할당한 IP 주소를 통해 트래픽을 라우팅하여, 자동화된 요청이 평범한 사용자에게서 출발한 것처럼 보이게 합니다. 공격자가 IP 기반 차단과 평판 검사를 회피하는 데 사용하는 네트워크 계층입니다.

데이터센터 프록시

데이터센터 프록시는 소비자 ISP가 아니라 호스팅 및 클라우드 제공업체가 소유한 IP 주소를 통해 트래픽을 라우팅합니다. 저렴하고 대용량인 익명성을 제공하지만, 그 주소가 주거용 네트워크에 속하지 않기 때문에 비교적 알아보기 쉽습니다.

CAPTCHA 팜

CAPTCHA 팜은 저임금 사람 작업자나 자동화된 해결기를 통해 대규모로 CAPTCHA를 푸는 서비스로, 봇이 자신을 막기 위해 설계된 챌린지를 우회할 수 있게 합니다. 이는 CAPTCHA를 장벽에서 요청당 값이 매겨진 작은 비용으로 바꿔 놓습니다.

웹 스크래핑

웹 스크래핑은 페이지를 요청하고 그 콘텐츠를 대규모로 파싱하는 프로그램에 의한 웹사이트 데이터의 자동 추출입니다. 무해한 색인화부터 가격, 콘텐츠, 개인 데이터의 악용적 수집까지 그 범위가 다양합니다.

크리덴셜 스터핑 봇

크리덴셜 스터핑 봇은 도난당한 사용자 이름과 비밀번호 쌍의 대규모 목록을 로그인 엔드포인트에 대해 시도하여 동일한 자격 증명을 재사용하는 계정을 찾는 자동화입니다. 다른 서비스에서 유출된 침해 데이터를 대상에 대한 계정 탈취로 전환합니다.

AI 에이전트 (자동 브라우징)

브라우징 의미에서의 AI 에이전트는 언어 모델로 구동되는 자율 프로그램으로, 페이지를 해석하고 자신의 행동을 결정하여 웹사이트를 탐색하고 작업을 완수합니다. 고정된 스크립트를 따르는 대신 목표에 대해 추론하기 때문에 봇과 사람 사이의 경계를 흐립니다.

자동화 프레임워크

자동화 프레임워크는 Selenium, Playwright, Puppeteer처럼 브라우저를 프로그램적으로 제어하는 소프트웨어 라이브러리 또는 툴킷입니다. 이러한 도구는 정당한 테스트를 구동하지만, 대부분의 정교한 봇의 토대이기도 합니다.

사기 유형

15

계정 탈취(ATO)

계정 탈취(ATO, account takeover)는 공격자가 정상 사용자의 계정에 대한 무단 통제권을 획득해 이를 절도, 추가 사기 또는 재판매에 이용하는 사기의 한 형태입니다. 일반적으로 새로운 가짜 계정을 만드는 것이 아니라 로그인 자격 증명이 탈취되는 데서 비롯됩니다.

결제 사기

결제 사기는 탈취, 위조 또는 조작된 결제 정보를 사용해 재화, 서비스 또는 금전을 허가 없이 취득하는 모든 거래를 말합니다. 카드 부재(card-not-present) 사기, 탈취된 계정을 통한 구매, 결제 흐름의 조작을 아우릅니다.

카딩

카딩은 탈취된 신용카드 번호를 테스트하고 사용해 어느 것이 유효한지 확인한 뒤 그로부터 가치를 뽑아내는 행위입니다. 보통 카드가 더 큰 사기에 쓰이기 전에 이를 검증하는 자동화된 소액 거래로 시작합니다.

지불 거절 사기

지불 거절 사기는 정상적인 청구를 되돌리고 받은 재화나 서비스를 그대로 챙기기 위해 결제 분쟁 절차를 악용하는 것입니다. 탈취된 카드 거래에 대한 범죄적 분쟁과 실제 고객이 제기하는 부정직한 분쟁을 모두 포함합니다.

프로모션 악용

프로모션 악용은 프로모션 혜택, 할인, 쿠폰을 의도된 조건을 넘어 이용하는 것으로, 보통 가짜 또는 중복 신원을 통해 반복적으로 사용합니다. 진짜 고객을 끌어들이기 위한 마케팅 인센티브를 손실의 원천으로 바꿔버립니다.

다중 계정

다중 계정은 한 사람이나 조직이 단일 계정으로는 얻을 수 없는 이점을 얻기 위해 많은 계정을 운영하는 행위입니다. 반복적인 프로모션 사용부터 담합, 차단 회피, 플랫폼 조작에 이르는 악용의 바탕이 됩니다.

무료 체험 악용

무료 체험 악용은 새 계정을 만들어 유료 제품을 무기한 무료로 얻기 위해 무료 체험 혜택을 반복적으로 이용하는 것입니다. 단일 사용자가 유료 구독으로 전환하는 대신 체험 가치를 거듭 소비하게 만듭니다.

환불 사기

환불 사기는 재화를 챙기거나 정당한 사유 없이 돈을 되돌려받기 위해 판매자의 반품·환불 절차를 악용하는 것입니다. 개별 구매자의 허위 주장부터 수수료를 받고 환불을 보장하는 조직화된 서비스까지 이릅니다.

광고 사기

광고 사기는 광고주와 광고 네트워크로부터 돈을 훔치기 위해 부정 노출, 클릭, 설치, 전환 같은 가짜 광고 활동을 고의로 생성하는 것입니다. 디지털 광고가 위조될 수 있는 측정 이벤트에 대해 비용을 지급한다는 사실을 악용합니다.

클릭 사기

클릭 사기는 광고주의 예산을 소진시키거나 퍼블리셔로서 부당한 수익을 얻기 위해 클릭당 지불 광고에 가짜 클릭을 생성하는 것입니다. 클릭 이벤트에 초점을 맞춘, 광고 사기의 특정하고 파급력이 큰 형태입니다.

보너스 악용

보너스 악용은 가입 보너스, 입금 매칭, 리워드 인센티브를 의도된 조건을 넘어 이용하는 것으로, 대개 여러 계정을 통해 이뤄집니다. 보너스가 직접적인 현금 등가 가치를 지니는 iGaming, 베팅, 핀테크에서 특히 흔합니다.

프렌들리 사기

프렌들리 사기는 진짜 고객이 재화나 서비스를 챙기면서 돈을 되돌려받기 위해 정상적인 청구를 은행에 분쟁 제기하는 것입니다. 범죄적 사기와 달리 실제 카드 소유자가 저지르기 때문에 특히 탐지하기 어렵습니다.

합성 신원 사기

합성 신원 사기는 실제 정보와 조작된 개인정보를 결합해 가공의 신원을 만들어 검증을 통과하고 계정을 여는 것입니다. 그 신원이 단일한 실제 피해자에 대응하지 않기 때문에, 전통적인 신원 확인을 오랫동안 회피할 수 있습니다.

SIM 스와핑 사기

SIM 스와핑 사기는 범죄자가 피해자의 전화번호를 자신이 통제하는 SIM으로 이전해 통화와 문자를 가로채는 공격입니다. 일회용 비밀번호와 계정 복구 메시지를 가로채는 데 쓰여, SMS 기반 인증을 무력화하고 계정 탈취를 가능하게 합니다.

신규 계정 사기

신규 계정 사기는 처음부터 사기를 저지르기 위해 탈취, 가짜 또는 합성 신원을 사용해 계정을 만드는 것입니다. 기존 계정을 탈취하는 계정 탈취와 달리, 악용의 수단으로 새 계정을 지어냅니다.

위험 및 탐지

17

디바이스 인텔리전스

디바이스 인텔리전스는 디바이스 신호를 수집·분석·보강하여 방문자를 식별하고, 사기를 탐지하며, 위험을 평가하고, PII나 쿠키에만 의존하지 않고 경험을 개인화하는 실무 전반을 말합니다. 원시 브라우저 및 네트워크 속성을 요청의 배후에 누가 또는 무엇이 있는지에 대한 실행 가능한 그림으로 바꿉니다.

방문자 ID

방문자 ID는 디바이스의 핑거프린트 신호에서 파생된 안정적이고 고유한 토큰으로, 세션 간에 재방문 방문자를 식별합니다. 쿠키와 달리 디바이스에 저장되는 것이 아니라 디바이스로부터 계산되기 때문에 시크릿 모드, 쿠키 삭제, 브라우저 재시작을 거쳐도 유지됩니다.

신뢰도 점수

신뢰도 점수는 식별 시스템이 현재 방문자가 이전에 본 신원과 일치한다고 얼마나 확신하는지를 나타내는 0에서 1 사이의 수치 값입니다. 값이 높을수록 현재 신호와 알려진 디바이스 프로필 간의 상관관계가 강함을 의미합니다.

위험 점수

위험 점수는 특정 방문자, 세션 또는 거래가 사기일 가능성이 얼마나 되는지를 요약하는 단일 수치 값입니다. 여러 기저 신호를 하나의 수치로 압축하여, 사기 시스템이 임계값과 비교해 어떤 작업을 허용, 챌린지 또는 차단할 수 있게 합니다.

Suspect Score

suspect score는 봇 신호, IP 평판, 환경 이상, 행동 지표를 단일 값으로 집계하는 0에서 100 척도의 복합 위험 점수입니다. 점수가 높을수록 방문자가 사기이거나 자동화되었을 가능성이 크다는 뜻입니다.

판정 엔진

판정 엔진은 원시 신호와 위험 점수를 허용, 거부 또는 검토 같은 구체적인 결과로 바꾸는 의사결정 계층입니다. 측정이 끝나고 행동이 시작되는 지점으로, 방문자에 대해 수집된 증거에 정책을 적용합니다.

속도 검사

속도 검사(velocity checks)는 같은 엔티티가 시간 창 안에서 어떤 작업을 얼마나 자주 수행하는지를 측정하는 사기 규칙입니다. 한 디바이스가 여러 계정을 만들거나 한 카드가 몇 분 안에 여러 거래를 시도하는 것처럼, 속도와 양으로 드러나는 악용을 포착합니다.

디바이스 그래프

디바이스 그래프는 디바이스, 식별자, 계정을 그들 사이에서 관찰된 관계로 연결하는 데이터 구조입니다. 여러 계정이 한 디바이스를 공유하거나 한 사람이 여러 디바이스에서 활동하는 것처럼, 단일 방문 관점으로는 놓칠 연결을 드러냅니다.

Smart Signals

smart signals는 봇 신뢰도, VPN 탐지, 시크릿 모드 탐지, suspect 점수 산정 같은 영역을 아우르며 방문에 위험 및 신원 맥락을 더하는, 서버에서 계산되는 보강 신호입니다. 이들은 서버 측에서 계산되므로 원시 브라우저 값처럼 클라이언트가 위조할 수 없습니다.

IP Intelligence

IP intelligence는 VPN, 프록시, Tor, 데이터센터 호스팅, 주거용 프록시를 탐지하고 지리적·네트워크 위험 맥락을 더하기 위해 IP 주소를 서버 측에서 보강하는 것입니다. 헐벗은 IP 주소를, 트래픽이 어떻게 여러분에게 도달하고 얼마나 신뢰해야 하는지에 대한 평가로 바꿉니다.

VPN 탐지

VPN 탐지는 IP 평판, 시간대 불일치, WebRTC 누출 분석, DNS 패턴 같은 신호를 사용해 가상 사설망을 통해 트래픽을 라우팅하는 방문자를 식별하는 것입니다. 사용자의 겉보기 네트워크 위치가 암호화된 터널로 가려지고 있을 때를 드러냅니다.

Tor 탐지

Tor 탐지는 알려진 출구 노드 목록, 네트워크 특성, Tor Browser 구성 패턴을 근거로 Tor 익명 네트워크를 통해 도착하는 트래픽을 식별하는 것입니다. 방문자가 사용할 수 있는 가장 강력한 네트워크 익명화 형태 중 하나를 표시합니다.

프록시 탐지

프록시 탐지는 IP 평판, 타이밍 분석, HTTP 헤더 검사를 사용해 프록시, VPN 또는 기타 익명화 도구를 통해 트래픽을 라우팅하는 방문자를 식별하는 것입니다. 요청이 사용자의 디바이스에서 직접 오지 않고 중개자를 통해 중계되고 있을 때를 드러냅니다.

ASN (Autonomous System Number)

ASN, 즉 Autonomous System Number는 단일 라우팅 정책 아래 IP 주소 블록을 제어하는 네트워크 운영자에게 할당된 전역 고유 식별자입니다. IP를 그 ASN에 매핑하면 트래픽이 가정용 ISP, 클라우드 제공업체, 호스팅 회사 등 어느 조직에 속하는지가 드러납니다.

시크릿 모드 탐지

시크릿 모드 탐지는 저장소 API의 동작과 비공개 모드에서 달라지는 기타 브라우저 특성으로부터 추론하여, 비공개 또는 시크릿 창에서 탐색하는 방문자를 식별하는 것입니다. 사용자가 사기 통제가 흔히 의존하는 지속 상태를 비활성화했을 때를 드러냅니다.

식별 알고리즘

식별 알고리즘은 신호를 안정성 계층으로 분리하고, 각 계층에 해시를 적용하며, 이를 가중된 신뢰도로 결합함으로써 원시 디바이스 신호를 안정적인 방문자 식별자로 바꾸는 방법입니다. 개별 신호의 일상적인 변동에도 불구하고 시간이 지나도 같은 디바이스를 인식하도록 설계되었습니다.

전송 암호화

전송 암호화는 신호 데이터가 브라우저에서 서버로 이동하는 동안 전송 중에 읽히거나 변조될 수 없도록 보호하는 것입니다. 디바이스 인텔리전스에서는 보통 표준 TLS를, 페이로드가 페이지를 떠나기 전 애플리케이션 계층의 추가 변환과 결합합니다.

개인정보 보호 및 컴플라이언스

8

GDPR

GDPR(일반 데이터 보호 규정)는 2018년 5월부터 시행된 유럽연합의 포괄적인 데이터 보호법으로, 조직이 EU 및 EEA 내 개인의 개인정보를 어떻게 수집·처리·저장하는지를 규율합니다.

PII (개인 식별 정보)

PII(개인 식별 정보)는 단독으로 또는 다른 정보와 결합하여 특정 개인을 식별·위치 파악·연락하는 데 사용될 수 있는 모든 데이터를 말합니다.

퍼스트파티 데이터

퍼스트파티 데이터는 기업이 자사 웹사이트, 앱, 시스템을 통해 자체 사용자, 고객, 방문자로부터 직접, 그들과의 직접적인 관계에 기반하여 수집하는 정보입니다.

동의

데이터 보호에서 동의란, 개인이 정해진 목적을 위한 자신의 개인정보 처리에 자유롭게, 구체적이며, 충분한 정보에 근거하여, 명확하게 합의하는 의사 표시를 말합니다.

비공개 브라우징

비공개 브라우징은 시크릿 모드로도 알려져 있으며, 창을 닫은 후 로컬 기록, 쿠키, 양식 입력, 사이트 데이터를 저장하지 않는 세션을 여는 브라우저 기능입니다.

쿠키 지속성

쿠키 지속성은 쿠키가 여러 브라우징 세션에 걸쳐 살아남아, 브라우저가 닫혔다가 다시 열린 후에도 웹사이트가 재방문자를 인식할 수 있게 하는 능력입니다.

Privacy Sandbox

Privacy Sandbox는 서드파티 쿠키와 기타 사이트 간 추적 메커니즘을 프라이버시를 보존하는 API 집합으로 대체하는 것을 목표로 하는, Chrome 브라우저와 Android를 위한 Google의 이니셔티브입니다.

ITP (지능형 추적 방지)

ITP(지능형 추적 방지)는 서드파티 쿠키를 제한하고 특정 쿠키 및 기타 저장 데이터의 수명을 단축하여 사이트 간 추적을 제한하는, Apple의 Safari 브라우저에 내장된 프라이버시 기능입니다.

시작할 준비가 되셨나요?

월 2,500회 API 호출로 Tracio를 무료로 사용해 보세요. 신용카드가 필요 없습니다.

무료로 시작하기 영업팀 문의