Российская компания Servicepipe, создающая системы для анализа и блокировки нежелательного трафика, организовала специальное исследование в своей Лаборатории. Целью было изучение применения технологии fingerprint для обнаружения недобросовестной активности в рекламных потоках. Об этом информировали CNews представители Servicepipe.
В процессе исследования посредством fingerprint собирались сотни технических параметров (таких как Canvas, WebGL, перечень установленных шрифтов, данные User-Agent, свойства окружения, особенности работы браузерных API и др.), которые объединялись на стороне пользователя. Эти обезличенные сведения затем передавались на сервер для последующего изучения. При этом информация личного характера о физических лицах не собиралась и не подвергалась обработке.
Лаборатории удалось выявить устойчивые идентификаторы устройств и обнаружить повторяющиеся аномалии, типичные для мошеннического трафика. Анализ включал оценку стабильности fingerprint-отпечатков, их изменений при применении средств маскировки, а также отклонений, свойственных автоматизированным сессиям. В результате были обнаружены повторяющиеся сессии с изменяемыми сетевыми параметрами, но одинаковыми техническими идентификаторами, что характерно для бот-сетей и скрытых парсеров. Кроме того, удалось установить признаки применения антидетектных решений, которые создают видимое разнообразие трафика, но сохраняют уникальные стабильные параметры устройства.
Итогом работы стал набор выявленных сигнатур и практических рекомендаций, направленных на повышение эффективности защиты рекламных кампаний от недобросовестных взаимодействий. На основе этих данных Лаборатория подготовила выводы о применимости различных типов fingerprint-метрик в условиях ограниченной или неполной информации о трафике.
«Данное исследование для нас — в первую очередь технологический проект, нацеленный на проверку возможности использования fingerprint в реальных условиях противодействия ботовому трафику в рекламе, — подчеркнул директор по продуктам Servicepipe Михаил Хлебунов. — Наша работа подтвердила, что применение fingerprint-технологии повышает качество экспертной оценки и в конечном счете укрепляет защищенность рекламного сегмента российского интернета».
Полученные результаты будут внедрены в линейку решений Visibla, где технология fingerprint станет элементом многоуровневой системы оценки качества трафика и выявления мошенничества.
