論文の概要: Trackly: A Unified SaaS Platform for User Behavior Analytics and Real Time Rule Based Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.22800v1
• Date: Fri, 30 Jan 2026 10:31:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-02 18:28:15.382169
• Title: Trackly: A Unified SaaS Platform for User Behavior Analytics and Real Time Rule Based Anomaly Detection
• Title（参考訳）: Trackly: ユーザ行動分析とリアルタイムルールに基づく異常検出のための統合SaaSプラットフォーム
• Abstract要約: Tracklyは、総合的なユーザ行動分析をリアルタイムで、ルールベースの異常検出と統合する。 リアルタイムダッシュボードは、グローバルセッションマップ、DAU MAU、バウンスレート、セッション期間を提供する。 トラックは98.1%の精度、97.7%の精度、合成データセットの2.25%の偽陽性を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22940141855172033
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding user behavior is essential for improving digital experiences, optimizing business conversions, and mitigating threats like account takeovers, fraud, and bot attacks. Most platforms separate product analytics and security, creating fragmented visibility and delayed threat detection. Trackly, a scalable SaaS platform, unifies comprehensive user behavior analytics with real time, rule based anomaly detection. It tracks sessions, IP based geo location, device browser fingerprints, and granular events such as page views, add to cart, and checkouts. Suspicious activities logins from new devices or locations, impossible travel (Haversine formula), rapid bot like actions, VPN proxy usage, or multiple accounts per IP are flagged via configurable rules with weighted risk scoring, enabling transparent, explainable decisions. A real time dashboard provides global session maps, DAU MAU, bounce rates, and session durations. Integration is simplified with a lightweight JavaScript SDK and secure REST APIs. Implemented on a multi tenant microservices stack (ASP.NET Core, MongoDB, RabbitMQ, Next.js), Trackly achieved 98.1% accuracy, 97.7% precision, and 2.25% false positives on synthetic datasets, proving its efficiency for SMEs and ecommerce.
• Abstract（参考訳）: ユーザの振る舞いを理解することは、デジタルエクスペリエンスを改善し、ビジネスコンバージョンを最適化し、アカウントの乗っ取りや詐欺、ボット攻撃といった脅威を軽減するために不可欠である。 ほとんどのプラットフォームは、製品分析とセキュリティを分離し、断片化された可視性と遅延脅威検出を生成する。 スケーラブルなSaaSプラットフォームであるTracelyは、包括的なユーザ行動分析をリアルタイムで、ルールベースの異常検出と統合する。 セッション、IPベースの位置情報、デバイスブラウザの指紋、ページビュー、カートの追加、チェックアウトなどの詳細なイベントを追跡する。 新しいデバイスや場所からの突然のログイン、不可能な旅行(Haversine公式)、迅速なボットのようなアクション、VPNプロキシの使用、あるいはIP当たりの複数のアカウントは、重み付けされたリスクスコアによる設定可能なルールによってフラグ付けされ、透明で説明可能な決定を可能にする。 リアルタイムダッシュボードは、グローバルセッションマップ、DAU MAU、バウンスレート、セッション期間を提供する。 統合は軽量なJavaScript SDKとセキュアなREST APIで単純化されている。 マルチテナントマイクロサービススタック(ASP.NET Core、MongoDB、RabbitMQ、Next.js)に実装されたTracklyは、98.1%の精度、97.7%の精度、および合成データセットに対する2.25%の偽陽性を達成し、中小企業とeコマースの効率性を証明する。

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