Компания Servicepipe, российский разработчик решений для анализа и фильтрации нежелательного трафика, в рамках собственной специализированной лаборатории провела исследование применения технологии fingerprint для выявления нелегитимной активности в рекламном трафике.
В ходе исследования с помощью fingerprint собирались сотни технических параметров (Canvas, WebGL, список шрифтов, характеристики User-Agent, производственные характеристики окружения, детали работы browser API и т.д.) и агрегировались на стороне клиента. Эта информация передавалась в обезличенном виде на сервер для дальнейшего анализа. При этом персональные данные физических лиц не собирались и не обрабатывались.
Лаборатории удалось получить устойчивые сигнатуры устройств и выявить повторяющиеся аномальные паттерны, характерные для фрод-трафика. Аналитика включала изучение стабильности fingerprint-отпечатков, их изменения при использовании скрывающих инструментов, а также аномалий, характерных для автоматизированных сессий. В результате удалось выявить повторяющиеся сессии с изменяемыми сетевыми параметрами, но идентичными техническими сигнатурами, характерные для бот-сетей и скрытых парсеров. Дополнительно были установлены признаки использования анти-детект-решений, которые создают поверхностное разнообразие трафика, но сохраняют уникальные устойчивые параметры устройства.
Итогом исследования стало формирование набора сигнатур и рекомендаций, применимых для повышения эффективности защиты рекламных кампаний от нелегитимных взаимодействий. На их основе лаборатория подготовила выводы о применимости различных типов fingerprint-метрик в условиях ограниченной или частично доступной информации о трафике.
«Для нас это исследование — в первую очередь технологический проект, направленный на проверку применимости технологии fingerprint в реальных сценариях борьбы с ботовым трафиком в рекламе, — отмечает директор по продуктам Servicepipe Михаил Хлебунов. — Наши изыскания показали, что использование технологии fingerprint повышает качество экспертизы, и её использование в конечном итоге повышает защищённость рекламного сегмента российского интернета».
Полученные наработки будут интегрированы в линейку решений Visibla, где технология fingerprint станет частью многоуровневой системы оценки качества трафика и выявления фрода.
%20(2).png)