Todo sistema antifraude depende de una capacidad fundamental: reconocer quién está realmente detrás de una interacción.
La huella digital del dispositivo es una forma de hacerlo. Es una técnica que crea un identificador único (huella) para un dispositivo a partir de su combinación de características de hardware y software, como el user-agent, que es una cadena de texto que un dispositivo envía a los sitios web y que identifica el navegador, el sistema operativo y el propio dispositivo.
Huella digital del dispositivo: una técnica que crea un identificador único (una "huella digital") para un dispositivo recopilando su información específica de hardware y software, como el navegador, el sistema operativo, los complementos y la resolución de pantalla.
La huella digital del dispositivo puede ayudar a reconocer dispositivos que regresan a través de distintas sesiones y, en algunos casos, incluso después de que se hayan borrado las cookies, pero es sensible a los cambios en el entorno y fácil de interrumpir.
Esa sensibilidad genera una compensación. Si la huella es demasiado estricta, pequeños cambios en el navegador o en el entorno pueden dividir a un mismo usuario real en muchas identidades, llamadas divisiones. Si la huella es demasiado laxa, varias personas pueden quedar agrupadas en la misma identidad, lo que da lugar a una colisión.
Ambos resultados perjudican la precisión. Las divisiones fragmentan el comportamiento y ocultan la actividad repetida, mientras que las colisiones mezclan a usuarios no relacionados, lo que aumenta los falsos positivos y erosiona la confianza en las reglas y modelos posteriores. La mayoría de los equipos termina optimizando uno a costa del otro.
Visitor Fingerprint de SardineVisitor Fingerprint fue creado para resolver este problema. Hemos evolucionado la huella digital de dispositivos añadiendo contexto de ubicación y de red, además de características de estabilidad, ofreciendo a los equipos de fraude una forma más precisa de distinguir entre usuarios reales que sea resistente a los reinicios habituales.
Resumen:
- La huella digital tradicional de dispositivos obliga a elegir entre colisiones y divisiones, lo que reduce la precisión y la confianza en las decisiones contra el fraude.
- Visitor Fingerprint mejora la técnica de huellas digitales al combinar señales del dispositivo, navegador y red con funciones adicionales de estabilidad y un Confidence Score, un método más fiable para evaluar la precisión.
- En pruebas del mundo real, Visitor Fingerprint redujo las tasas de colisión hasta en un 97% y las tasas de división hasta en un 95% en comparación con los enfoques heredados.
- Una identidad más limpia conduce a mejores reglas, modelos más sólidos, una detección de fraude más temprana y menos fricción para los usuarios legítimos.
¿Qué es una huella digital de visitante?
Visitor Fingerprint es un identificador persistente que reconoce a los usuarios a través de sesiones, dispositivos y redes con mayor precisión y estabilidad que la huella digital del dispositivo por sí sola.
En lugar de depender únicamente de los atributos del dispositivo o del navegador, Visitor Fingerprint analiza todo el entorno en el que opera el usuario, incluida la ubicación, el comportamiento de la red y otras características de estabilidad.
En conjunto, estas señales crean un identificador más persistente que es difícil de eludir utilizando técnicas comunes como borrar las cookies, reinstalar aplicaciones u otros cambios en el entorno.
Como ningún identificador es perfecto, Sardine combina cada huella digital de visitante con una Puntuación de Confianza. Un método más fiable para evaluar la precisión, esta puntuación ayuda a los equipos a entender cuán única y confiable es una huella digital, de modo que pueda utilizarse adecuadamente en reglas, modelos e investigaciones.
En qué se diferencia Visitor Fingerprint de la huella digital de dispositivo tradicional
La huella digital tradicional de dispositivos se centra principalmente en el aspecto del dispositivo. Visitor Fingerprint amplía esa visión con el contexto de la red y la estabilidad de la identidad a lo largo del tiempo.
Capacidad | Huella digital tradicional del dispositivo | Huella digital del visitante |
Entradas de identidad | Atributos del dispositivo y del navegador | Contexto de dispositivo, navegador y red |
Resistencia a las repeticiones | Bajo a moderado | Alto |
Gestión de colisiones | Visibilidad limitada | La puntuación de confianza ayuda a cuantificar el riesgo |
Gestión de la división | Sensible a cambios menores | Diseñado para mantener la estabilidad con el tiempo |
Reglas utilizables y aprendizaje automático | Flexibilidad limitada | Ajustable mediante umbrales de confianza |
Cuando se probó frente a enfoques heredados basados en dispositivos y ubicación en condiciones del mundo real, Visitor Fingerprint mostró reducciones significativas tanto en las tasas de división como en las de colisión, con mejoras de hasta un 95 % y un 97 %, respectivamente.
Al reducir colisiones y divisiones, tu equipo mejora la precisión, disminuye los falsos positivos y proporciona a las reglas y modelos posteriores datos de entrada más limpios.
Sistema operativo | Tasa de división de huella heredada | Tasa de división de huella del visitante | Mejora |
iOS | 27% | 1% | 95% |
Web | 4% | 4% | 8% |
Android | 10% | 2% | 74% |
Sistema operativo | Tasa de colisión de huellas heredadas | Tasa de colisión de huella de visitante | Mejora |
iOS | 28% | 1% | 95% |
Web | 23% | 3% | 87% |
Android | 30% | 1% | 97% |
Cómo utilizar Visitor Fingerprint en la detección de fraude
Una vez que la actividad se vincula correctamente, los equipos pueden aplicar reglas de agregación para sacar a la luz patrones que no aparecen a nivel de sesión, lo que ayuda a identificar grupos de comportamientos de riesgo y a responder antes a ataques emergentes. Esto puede verse así:
Detección de abusos coordinados en el tráfico web
Mediante huellas digitales de visitantes de alta confianza, los equipos pueden señalar comportamientos de riesgo como:
- Una huella asociada a muchos dispositivos en un corto período de tiempo
- Una huella digital compartida entre varias cuentas de clientes en un solo día
Una regla sencilla podría ser la siguiente:
- Confianza en la huella digital del visitante ≥ 70
- Huella digital vinculada a más de cuatro dispositivos en un período de siete días
- Huella digital compartida por más de cinco usuarios en un solo día
Cuando se combinan con señales como IP no residenciales o el uso de emuladores, estos patrones pueden ser fuertes indicadores de redes de fraude coordinadas.
Un nuevo estándar en la identificación de usuarios
Visitor Fingerprint forma parte de las amplias capacidades de dispositivo y comportamiento, diseñadas para ofrecer a los equipos de fraude una identidad duradera, señales más claras y un mayor control sobre las decisiones de riesgo.
Para descubrir cómo Visitor Fingerprint puede mejorar tus capacidades de detección de fraude, solicita una demostración aquí.
Preguntas frecuentes
¿Cómo reduce Visitor Fingerprint las colisiones de identidad?
Visitor Fingerprint crea un identificador de usuario persistente al agregar señales del dispositivo, navegador, red y cliente. Esto reduce drásticamente las colisiones y divisiones de identidad, garantizando una atribución de sesión a usuario más confiable en todos los modelos y sistemas.
¿Qué impide que los estafadores eludan Visitor Fingerprint?
El sistema combina inteligencia de dispositivos de bajo nivel con datos de comportamiento y de red. Resiste técnicas de evasión comunes como los “navegadores antidetección”, el borrado de cookies, la navegación de incógnito, el uso de VPN y los entornos de emuladores móviles, al basar la identificación en señales que son difíciles de replicar.
¿Cómo contribuye Visitor Fingerprint a la detección de redes de fraude?
Al vincular sesiones y dispositivos relacionados mediante señales compartidas, Visitor Fingerprint revela patrones de actividad coordinada. Ayuda a los equipos a identificar grupos de cuentas vinculadas a un mismo usuario o red de dispositivos, lo cual es esencial para detectar redes de fraude y operaciones de mulas de dinero.
¿Puede Visitor Fingerprint mejorar las entradas de los modelos de aprendizaje automático?
Sí. Visitor Fingerprint estabiliza la capa de identidad que alimenta los modelos de fraude. Esto reduce el ruido de los recorridos fragmentados de los usuarios, mejora la calidad de la señal y aumenta la precisión de los modelos para la toma de decisiones en tiempo real.
¿Cómo afecta la puntuación de unicidad a los flujos de trabajo de riesgo?
El sistema asigna a la huella digital de un visitante una puntuación de unicidad que va de baja a alta confianza. Una puntuación alta indica una fuerte atribución al dispositivo y permite una progresión sin fricciones, mientras que una puntuación baja puede activar verificaciones adicionales o acciones de refuerzo de seguridad.
¿Funciona Visitor Fingerprint para usuarios con poco historial o que usan el servicio por primera vez?
Captura el contexto ambiental y de comportamiento desde la primera sesión. Incluso cuando los datos de identidad tradicionales son escasos, ofrece señales tempranas de riesgo que ayudan a diferenciar a los usuarios legítimos de los perfiles sintéticos o de alto riesgo.
¿En qué se diferencia esto de los métodos tradicionales de huellas digitales?
La huella digital tradicional se basa en atributos estáticos y es vulnerable a reinicios o suplantaciones. Visitor Fingerprint es dinámica, adaptable y resistente. Se mantiene a través de sesiones y entornos, proporcionando una referencia de identidad más precisa y estable para la prevención del fraude.