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Aprofundamento técnico

Como a Tracio alcança
99,5% de precisão

Um detalhamento técnico completo da arquitetura, dos sinais e da análise comportamental por trás de cada identificação. Escrito para CTOs e engenheiros que precisam entender exatamente o que estão integrando.

O PROBLEMA

Por que as soluções gratuitas falham

As bibliotecas de fingerprinting open-source têm uma falha fundamental: uma vez que o código é público, os atacantes conseguem ler exatamente o que você mede — e falsificá-lo.

Algoritmos previsíveis

Quando o código-fonte é público, os atacantes sabem quais parâmetros do navegador você coleta — e quais não. Extensões de navegador dedicadas exploram isso para gerar impressões digitais falsas em milissegundos.

Código aberto = superfície de ataque aberta

Baixa precisão (~60%)

As bibliotecas gratuitas coletam de 15 a 25 parâmetros do navegador. Navegadores anti-detecção comerciais falsificam todos eles. Dispositivos móveis compartilham a maioria dos parâmetros entre milhões de usuários.

60–70% vs os nossos 99,5%

Sem validação no servidor

Somente no lado do cliente — o atacante controla o ambiente de execução. O resultado pode ser interceptado e substituído antes de chegar ao seu servidor. Você está confiando que um bot lhe diga que não é um bot.

Lado do cliente = não confiável

ARQUITETURA

Quatro camadas que a tornam inquebrável

NavegadorAgent JSEdge NodeIngestão em tempo realML Engine300+ sinaisVereditoPontuação + orientaçãoAssinado criptograficamente · Validado no servidor · Zero confiança no cliente
🔒

Código fechado e dinâmico

Diferentemente das bibliotecas open-source, o código do agente da Tracio é gerado dinamicamente. Os sinais coletados, os algoritmos de hashing e os padrões de ofuscação são rotacionados regularmente — tornando a engenharia reversa praticamente inútil. O que um atacante aprende hoje fica obsoleto amanhã.

O código é rotacionado a cada poucas horas
📡

Mais de 300 sinais de dispositivo

Impressão digital de canvas, renderizador WebGL, subsistema de áudio, núcleos de CPU, pressão de memória, métricas de fontes, anomalias de fuso horário, física da orientação de tela — além de dezenas de sinais proprietários que não documentamos publicamente. A combinação produz um identificador estável entre modo anônimo, limpeza de cookies e atualizações de navegador.

99,5% de precisão de identificação
🔐

Validação no lado do servidor

Cada requisição de identificação é assinada criptograficamente e validada em nossos servidores. O agente do lado do cliente não pode ser substituído nem falsificado — verificações cruzadas detectam inconsistências internas que nenhum atacante consegue forjar sem acesso às chaves privadas da Tracio.

Modelo de zero confiança no cliente
🌐

Modelo de ameaças continuamente atualizado

Nossa pesquisa de detecção nunca para. Novos frameworks de automação, novas versões de navegadores anti-detecção, novas faixas de proxy e de datacenter — todos são analisados e entregues como atualização de detecção para cada workspace, para que você esteja protegido contra ataques que ainda não viu. O que permanece privado são os seus dados: os IDs de visitante têm escopo no seu workspace, e o mesmo dispositivo visitando dois clientes da Tracio produz dois IDs diferentes.

Defesas compartilhadas, dados isolados

ANÁLISE COMPORTAMENTAL

A camada que os bots não conseguem falsificar

Uma impressão digital pode ser falsificada. Um cookie pode ser deletado. Mas a maneira como a mão humana move um mouse — regida pela física neuromuscular — não pode ser replicada por nenhum script ou algoritmo.

HUMANOOrgânico, curvo, com microcorreções
μ-correções: 23 · jitter: ±2,1px · curvas: orgânicas
12/100px
Mudanças de direção
42%
Desvio padrão da velocidade
±2,1px
Amplitude do jitter
BOTLinear, perfeito, mecânico
μ-correções: 0 · jitter: 0px · teleportes: 3
0/100px
Mudanças de direção
0%
Desvio padrão da velocidade
3
Teleportes detectados
Dinâmica do mouse9+ params
  • Velocidade e variância do movimento
  • Mudanças de direção por 100px
  • Jitter neuromuscular (±1–3px)
  • Curvatura da trajetória (Lei de Fitts)
  • Perfil de aceleração e desaceleração
Biometria do teclado7+ params
  • Duração da tecla pressionada (dwell time)
  • Tempo de voo entre teclas
  • Matriz de tempo de bigramas
  • Rollover de teclas (sobreposição)
  • Padrões de correção de erros
Comportamento de rolagem8+ params
  • Variância da velocidade de rolagem
  • Frequência de mudança de direção
  • Correlação com pausas de leitura
  • Física do momentum de rolagem
  • Análise da razão para cima/para baixo

RESPOSTA DA API

Cada resposta em detalhe

Um único evento carrega tudo: um ID de visitante estável, uma pontuação de bot, uma decisão com sua pontuação de risco e uma confiança de identificação. Use tanto ou tão pouco quanto seu caso de uso exigir.

visitorId

Estável entre modo anônimo, limpeza de cookies e atualizações de navegador. Sobrevive a trocas de VPN e mudanças de IP.

bot.score

Pontuação numérica de 0 a 100, sempre presente. Fica ao lado de bot.result, o rótulo de automação seguro para o cliente.

decision.action

O rótulo de decisão da visita, entregue junto com decision.riskScore na mesma escala de 0 a 100.

identification.confidence

Certeza de 0.0 a 1.0. Baixa confiança = colete mais sinais ou encaminhe para revisão manual.

edge.tracio.ai — response
{ "visitorId": "X7fh2Hg9LkMn3pQr5tBvQw3xZa9mK2pL4nR8dT6y", "incognito": false, "bot_score": 3, "verdict": "human", "confidence": 0.97, "geo": { "countryCode": "TH", "city": "Phuket", "timezone": "Asia/Bangkok" }, "stats": { "visits": 47, "unique_ips": 3, "unique_locations": 2 } }

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