通过运行时痕迹捕获 Selenium、Puppeteer、Playwright、Cypress、PhantomJS 以及另外 10+ 种自动化工具包。
通过缺失的 API 表面与渲染不一致，识别 Chrome Headless、Firefox Headless 以及自定义无头构建版本。
通过行为模式、鼠标移动分析与 DOM 注入指纹，识别自主 AI 智能体（GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot）。
揭示 Chrome DevTools Protocol 连接、远程调试会话以及 Playwright 特有的上下文修改。
将声明的浏览器身份与 JA4 TLS 指纹进行比对——捕获那些伪造浏览器信号却无法伪造 TLS 层的机器人。
一次访问所声称的平台会与测量到的特征交叉核对——字体、GPU 驱动限制、语音引擎、TLS。把自己装成 iPhone 的桌面设备不会被当作干净流量，而显卡型号会在 Pro 方案及以上以可读的 gpu 字段送达。
分析鼠标移动模式、事件时序与交互序列。真实用户表现出自然的差异；机器人则表现出机械般的精确。
我们轻量的 SDK 异步采集 300+ 项浏览器信号，对用户体验零影响。
服务端引擎分析信号、运行加权相似度匹配并计算置信度分数。
在单个 API 响应中获得稳定的访客 ID、机器人检测结果、smart signals 与 IP intelligence。
反检测浏览器为每个配置文件伪造出一台设备。Tracio 直接为伪造手法本身打分，因此新版本一出现当天就会被识破。
几行代码，一次 API 响应即可获得所需的全部信息。
import { Tracio } from '@tracio/sdk';const tracio = Tracio.init({ publicKey: '5ca175fc...' });const result = await tracio.getResult();if (result.bot.detected) { console.log(result.bot.confidence); // 98 (0-100) console.log(result.bot.reasons); // ["automation_framework", "headless_browser"] blockRequest();}Bot Detection 通过多个相互独立的探测手段捕获无头版 Chrome、Firefox 与 WebKit：WebDriver 标志状态、缺失的浏览器插件、navigator 对象的幽灵属性、渲染不一致以及 DevTools Protocol 标记。每个探测手段都独立运行，因此即便是修补了部分特征的高级机器人，仍会被其余检测层捕获。
ChatGPT、Claude 与 Perplexity 等 AI 智能体主要使用 Playwright 作为自动化框架，各自在执行期间注入独特的 JavaScript 元素与 DOM 修改。我们结合行为分析来检测这些逐个智能体的特征：AI 智能体以完美平滑的线性增量移动鼠标（例如恰好 0.25 像素），与人类产生的弯曲、抖动的轨迹截然不同。轨迹效率、时间间隔分布与速度模式都存在可度量的差异。
我们将浏览器声明的身份（user agent、特性检测结果）与其 TLS 指纹（JA4 哈希）进行比对。真实的 Chrome 浏览器具有特定的 TLS 握手模式。当某个机器人声称是 Chrome，却呈现出非 Chrome 的 TLS 指纹时，这种不匹配便会被标记。由此可捕获那些完美模仿浏览器级信号、却无法伪造 TLS 层的机器人。
在静态检测之外，我们还分析鼠标移动模式、事件时序一致性与交互序列等行为信号。真实用户在指针移动与时序上表现出自然的差异。机器人通常要么表现出完全一致、要么完全缺失的交互模式。结合设备级检测，这可针对高级自动化提供纵深防御。
2025 年 AI 智能体流量暴增 7,851%。互联网已不再只属于人类。
HUMAN Security, 2026 State of AI Traffic Benchmark Report
了解各团队如何使用 Bot Detection 解决实际问题。