2011-07-25 19 views
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広告をクリックし過ぎたり、自動化されたシステムを使用したり、広告URLを含むiframeでクリックを膨らませたりすることを防ぐにはどうすればよいですか?広告のクリック詐欺の防止方法とその実装

私は次のようなことをしているのだろうと思っていましたが、私は何が追加でき、どのように追加することができるのだろうと思いました。

1)。各広告IDを暗号化し、暗号化を時間でバインドします。したがって、クリックが期限内にあれば、クリックを承認します。しかし、一度にいくつかのウェブサイトに約20の広告プレースホルダーが表示されるため、暗号化が遅くなる可能性があります。また、どのような種類の暗号化を使用できますか?暗号化されたリンクの生成の期限内に復号化または検証できるもの。また、暗号化は非常に高速である必要があります。復号化は少し遅くなる可能性があります。 リクエストごとに、平均で約20回の暗号化が必要で、毎秒約1000件のピーク要求があり、画像を取得できます。

2)。 JavaScriptによって生成されたクッキーを持つことは、広告が見られてクリックされた可能性が高いことを意味します。しかし、詐欺によってiframe内の広告が開かれ、広告へのリンクがランダムに開かれてクリックが本物に見えることがあります。それで、ここで改善できる点はありますか?

3)広告リンクがiframeで開かれているかどうかを確認するには、iframe breakingスクリプトを使用してください。

4)他の提案...あなたはadsenseのような広告主によって使用される方法を言うこともできますが、それはadsenseのそれの1%でさえないので、私の状況のスケールに関連してください。 私はphp/mysql/javscript/ajax/jsonベースのシステムを使用しています。

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私は繰り返しクリックすると「クリックジャック」とは思われません... –

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タイトルを変更しました...ありがとう – Anush

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クール、ありがとうございます。とにかく脅威モデルは何ですか?あなたの広告プロバイダーはすでに虐待から自分自身の保護を持っていませんか? –

答えて

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を読んだあなたは従うことができ、次の選択肢があります。

を使用すると、時間ベースの暗号化を生成することができ、各広告IDのを。たとえば、秘密のパスフレーズで時間を暗号化し、後でその秘密のパスフレーズで復号化します。

公開鍵と秘密鍵のアプローチを使用できます。

クリックが検証された広告がクリックされてiframeに読み込まれているかどうか、またはそのウィンドウがアクティブであるかどうかを確認する2層システムを使用できます。

もう1つの方法は、発生したトランザクションを調べることです。訪問者が広告をクリックした後、実際に目的地に到達した人の数と所要時間を調べます。

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は、公開鍵暗号と秘密鍵のアプローチのアプローチにも非常によく似ています。アプリケーションをより安全にする必要があるため、最後の3つを使用すると思います。答えをありがとう。 – Anush

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保護は主にサーバー上で行われる必要があります。クライアント(ブラウザ)上のものはどれも簡単に侵害されます。

他の人と少し違ったやり方から始めましょう。私がこれをしていたら、イメージマップを使ってイメージを10個(またはそれ以上)のセクションに分割し、各セクションの平均クリック頻度を測定します。このデータを使用して、他のクリックに基づいた実際のクリックである可能性を統計的に重み付けすることができます。恐らく0,0と四肢を仕切ります。

また、私は独自のトラッキングIDで各広告を提供し、以下を監視できるようにするために(サーバ上)これを相関させることによって、主にサーバー上でこれを保護したい:

  1. をIPアドレス - 明らかに広告が同じIPから来たものか、類似したGeoIPからのものか(GeoLite City
  2. )クリック率(CTR)を測定します。通常のクリック率は10%を超えてはいけません。通常のクリック率は0.5%〜10%
  3. ブラウザを追跡するためのCookieを設定します。
  4. 月クリックパターン、ページの読み込み後すぐにクリック結果が得られない場合は疑わしい - 広告配信の時間を追跡し、クリックがあまりにも早すぎる場合はこれをフラグします。通常、本物のクリックは、コンテンツをダイジェストする時間があると発生します。
  5. リファラを確認する - リファラーなしのダイレクトタイプのサイトはほとんどありません。

私はクライアント側ではあまりにも多くのことをやりたくないので、目に見えて妥協しやすいので、

上記を実装したら、クリック詐欺の可能性を評価できるレポートを作成するために使用する必要があります。自動化されたシステムではパターンを確認することができません。

また価値がWhite Paper: ClickTracks Analytics Inc. ClickTracks Approach to Click Fraud Analysis

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クリック周波数モデルは既に存在しており、平均ctrが非常に高く、アノーマリを希釈し、ユーザの行動は人によって大きく異なり、異なるグループが存在する可能性があるため、真の平均はない人々は画像の異なるおそらくランダムな部分をクリックして – Anush

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は既にipとctrを適所に持っています。しかし、それはトラフィック交換であるため、交換のウェブサイトごとに平均2〜30%ctrのコンテンツを取得します。私たちは約100のウェブサイトを持っていますので、方法はかなり信頼できません。 – Anush

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は既にマウスの動きとページフォーカスに合わせて時間メソッドを用意しています – Anush

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