우리가 어떻게 아는가

투명성 · 무결성 · FAKE_SALE 판정 방법론 (A17.a)

가격 관측 방식

각 상품 페이지를 정해진 주기로 직접 읽어옵니다 — hot 티어 6시간, daily 티어 24시간. 부하 분산을 위해 smart-spread 샤딩을 사용하여 올리브영 서버에 한꺼번에 요청이 몰리지 않도록 합니다. 모든 관측은 서버 시각·DOM 해시·응답 헤더와 함께 타임스탬프로 저장됩니다.

무결성 보장 (Merkle + TSA 앵커링)

매일 그날의 모든 관측을 Merkle 트리로 묶고, 루트 해시를 freetsa.org의 RFC 3161 Time-Stamp Authority에 앵커링합니다. 이로써 우리가 과거 가격 데이터를 사후에 조작했는지 여부를 누구나 암호학적으로 검증할 수 있습니다.

`FAKE_SALE` 판정 방법론

"할인 직전에 정가가 갑자기 올랐는가?"라는 단순한 질문에 답합니다. 구체적 규칙(E058 실험 결과):

할인 시작 ≤7일 전 정가(list price)가 30일 중앙값 대비 +15% 이상 상승
해당 정가 상승이 동일 SKU의 다른 판매처(네이버 등)에서는 관측되지 않음
두 조건 모두 만족 시 FAKE_SALE 배지 표시

이 알고리즘은 휴리스틱이며 오판이 발생할 수 있습니다. 판정에 이의가 있다면 hello@glowmeter.beauty로 SKU 링크와 함께 알려주세요.

저장하는 데이터

관측: 상품 ID, 가격, 시각, DOM 해시, 응답 헤더 일부
파생: 30일 최저가, 평균, 할인율
저장하지 않는 것: 방문자 IP·쿠키·계정 정보 (서비스에 회원가입 자체가 없음)

오픈소스 계획