[논문 리뷰] Trackly: A Unified SaaS Platform for User Behavior Analytics and Real Time Rule Based Anomaly Detection

Md Zahurul Haque, Md. Hafizur Rahman외 1명|arXiv (Cornell University)|2026. 01. 30.

Software System Performance and Reliability인용 수 0

한 줄 요약

Trackly는 다중 테넌트 SaaS에서 경량 SDK와 마이크로서비스를 사용하여 설명 가능한 위험 점수 부여 및 대시보드를 제공하는 실시간 규칙 기반 이상 탐지와 사용자 행동 분석을 통합합니다.

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.

연구 동기 및 목표

• 일관된 가시성과 시의적절한 위협 탐지를 위해 제품 분석과 보안을 통합할 필요성을 제시한다.
• 사용자 행동 분석과 실시간 이상 탐지를 결합하는 확장 가능한 SaaS 플랫폼을 개발한다.
• 가중된 위험 점수 규칙을 통해 투명하고 설명 가능한 의사결정을 제공한다.
• 가볍고 쉽게 통합 가능한 JavaScript SDK와 REST API를 통해 경량 솔루션을 제공한다.
• 합성 데이터에 대한 시스템의 실현 가능성과 성능을 입증하여 중소기업과 전자상거래를 지원한다.

제안 방법

• 세션 추적, IP 기반 지리 위치, 기기/브라우저 지문, 세부 이벤트(페이지 뷰, 장바구니 추가, 체크아웃).
• 가중된 위험 점수 부여를 사용하는 구성 가능한 규칙 기반 이상 탐지를 적용하여 의심스러운 활동(새로운 기기/위치, 불가능한 이동, 봇과 같은 빠른 행동, VPN 사용, IP당 다중 계정)을 플래그합니다.
• 실시간 대시보드를 제공하여 글로벌 세션 맵, DAU/MAU, 이탈률, 세션 지속 시간을 표시합니다.
• 확장성과 고립을 위한 Core, MongoDB, RabbitMQ를 갖춘 다중 테넌트 마이크로서비스 스택에서 구현합니다.
• 경량 JavaScript SDK와 보안 REST API를 통해 통합을 제공합니다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 Trackly가 제품 분석과 보안을 일관되게 통합하여 가시성과 위협 탐지를 더 빠르게 제공할 수 있는가?
• RQ2 가중된 위험 점수 부여를 이용한 실시간 규칙 기반 이상 탐지가 사용자 행동 데이터에서 얼마나 효과적인가?
• RQ3 합성 데이터 세트에서 플랫폼의 성능 특성(정확도, 정밀도, 거짓 양성)은 어떤가?
• RQ4 SDK 및 API의 통합 경험이 중소기업과 전자상거래 배포를 얼마나 잘 지원하는가?

주요 결과

• Trackly는 합성 데이터 세트에서 98.1%의 정확도를 달성한다.
• Trackly는 합성 데이터 세트에서 97.7%의 정밀도를 달성한다.
• Trackly는 합성 데이터 세트에서 2.25%의 거짓 양성을 기록한다.
• 플랫폼은 실시간 대시보드와 글로벌 세션 인사이트(DAU/MAU, 이탈, 세션 지속 시간)를 지원한다.
• 해결책은 다중 테넌트 마이크로서비스 스택과 경량 통합을 통해 중소기업 및 전자상거래를 위한 확장 가능하도록 설계되었다.