Benutzer identifizieren, nicht Cookies
Persistente Geräte-Identifikatoren, die Cookie-Löschungen, Inkognito-Modus und Speicher-Resets überstehen. 99,5% Genauigkeit, 0,001% Kollisionsrate.
99,5% Genauigkeit
Wiederkehrende Benutzer konsistent identifizieren, auch ohne Cookies oder lokalen Speicher.
0,001% Kollision
Nahezu keine Fehlzuordnungen stellen sicher, dass legitime Benutzer nie falsch identifiziert werden.
Blocker-sicher
Funktioniert trotz Ad-Blockern und Datenschutzerweiterungen ohne Leistungseinbußen.
Web- & Mobile-SDKs
Sofort einsetzbare SDKs für Browser, iOS und Android mit identischer Fingerprint-Semantik.
Optimiert für Kontosicherheit, nicht für Werbung
Die meisten Fingerprinting-Tools optimieren für Werbezuordnung. Unseres ist für Kontoschutz entwickelt, wo ein False Positive das Aussperren eines echten Benutzers bedeutet und ein verpasster Treffer Betrug durchlässt.
Kontokontextoptimierung
Fingerprint-Stabilität wird auf Kontoszenarien gewichtet, nicht auf anonyme Besucherverfolgung.
Sitzungsübergreifende Persistenz
Geräte-IDs bleiben über Browsersitzungen, Cookie-Löschungen und Inkognito-Fenster hinweg bestehen.
Low-Entropy-Ablehnung
Signale mit hohem Kollisionsrisiko (z. B. gängige Bildschirmgrößen) werden automatisch heruntergewichtet.
Geräte-Fingerprint & User-Agent
Eindeutige Geräte-ID plus geparste OS-, Browser- und Versionsinformationen in einer strukturierten JSON-Antwort.
IP-Geolokalisierung & Proxy-Erkennung
Land, Stadt, ISP, plus Kennzeichnungen für VPN, Proxy, Tor und Rechenzentrumsherkunft.
Umgebungssignale
Inkognito-Modus, Ad-Blocker-Status, Bildschirmauflösung, Zeitzone und Spracheinstellungen.
Umfangreiche Gerätedaten in jeder API-Antwort
Jedes bewertete Ereignis liefert strukturierte Gerätemetadaten zusammen mit dem Fingerprint. Verwenden Sie sie in Regeln, Analysen oder leiten Sie sie an Ihr eigenes Data Warehouse weiter.
Menschen von Skripten unterscheiden
Automatisierter Traffic sieht auf Browser-Ebene anders aus. Wir analysieren Interaktionsmuster, Umgebungssignale und Laufzeiteigenschaften, um jede Sitzung zu klassifizieren.
Bot-Score 0-100
Ein granularer Konfidenz-Score für jede Sitzung. Legen Sie Ihren eigenen Schwellenwert für Blockieren vs. Challenge fest.
Headless-Browser-Erkennung
Puppeteer, Playwright, Selenium und andere Automatisierungs-Frameworks anhand des Laufzeit-Fingerprints identifizieren.
Verhaltensanalyse
Mausbewegungsmuster, Tastendynamik und Scrollverhalten unterscheiden echte Benutzer von Bots.
Automatisierungs-Framework-Signaturen
WebDriver-Flags, CDP-Verbindungen und injizierte Automatisierungs-APIs auf Browser-Ebene erkennen.
Schützen Sie Ihre Plattform noch heute
Schließen Sie sich Tausenden von Entwicklern an, die Veille vertrauen, um ihre Apps vor Betrug, Missbrauch und automatisierten Bedrohungen zu schützen.
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