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面向移动广告的点击欺诈检测系统设计与实现

面向移动广告的点击欺诈检测系统设计与实现

作者：刘洋麟哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

通过在线广告进行流量变现是大多数移动端应用和网站的商业模式。精准的广告推荐可以改善用户的使用体验,并且广告主也可以利用在线广告投放更好地推销自己的产品。但是,针对每点击计费模式的广告点击欺诈对移动在线广告的发展产生了极... 详细信息

通过在线广告进行流量变现是大多数移动端应用和网站的商业模式。精准的广告推荐可以改善用户的使用体验,并且广告主也可以利用在线广告投放更好地推销自己的产品。但是,针对每点击计费模式的广告点击欺诈对移动在线广告的发展产生了极大的危害,严重影响了移动广告生态环境。如何区分虚假点击与真实用户点击,是广告平台需要解决的重要问题。本文围绕移动广告生态环境中的点击欺诈问题,从服务端和移动端角度对欺诈检测技术进行研究。本文提出了一种基于神经网络的服务端点击欺诈检测方法。本文首先分析了点击欺诈场景中的欺诈媒体与欺诈群体,针对欺诈媒体间的相关性,引入图嵌入向量计算方法,获取每个媒体的图嵌入向量。相较于原有的图嵌入方法,本文通过分析点击欺诈攻击者的行为特点,对图的建立过程和图嵌入向量的计算方法进行了优化。引入Wide&Deep模型作为图嵌入向量输出的下游检测模型,利用Wide&Deep的记忆与泛化能力完成点击欺诈检测。最后在三个不同的数据集上与其他三种服务端检测研究进行了实验对比,实验结果显示本文提出的服务端检测方法在不同的数据集上均有着更好的检测效果。本文提出了一种基于堆栈跟踪的移动端点击欺诈检测方法以弥补现有移动端点击欺诈检测研究的不足。根据Android触摸事件处理机制,本文利用应用程序执行过程中的堆栈判断Android应用程序是否存在点击欺诈行为。在检测过程中本文模拟用户交互行为,以覆盖更广的真实用户使用场景。此外,本文在检测点击欺诈事件的过程中追溯引发欺诈事件的应用程序模块,从而更好分析欺诈方式。实验结果显示,本文从500个APP中识别出3418次欺诈行为以及14个欺诈APP,说明本文检测方法可以有效地检测出存在点击欺诈行为的Android应用程序以及引起欺诈行为的程序模块。基于上述两种检测技术,本文设计并实现了一种面向移动广告的点击欺诈检测系统,分别针对广告点击请求维度以及应用程序运行时维度,在服务端及移动端进行点击欺诈检测,以覆盖更广的点击欺诈场景。对系统的需求进行了分析,设计并实现了系统中的功能模块。

关键词：移动广告点击欺诈神经网络

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点击欺诈群体检测与发现

计算机应用研究 2016年第6期33卷 1771-1774,1805页

作者：董亚楠刘学军李斌章玮南京工业大学计算机科学与技术学院中国人民解放军73677部队

针对目前存在大批网络用户,以群体形式来欺诈点击的问题,提出了一种检测点击欺诈群组的方法。首先使用频繁项集挖掘算法来发现共同点击过大量广告的个体用户,作为疑似欺诈组。然后,在对组内用户点击行为属性分析的基础上,运用孤立点检... 详细信息

针对目前存在大批网络用户,以群体形式来欺诈点击的问题,提出了一种检测点击欺诈群组的方法。首先使用频繁项集挖掘算法来发现共同点击过大量广告的个体用户,作为疑似欺诈组。然后,在对组内用户点击行为属性分析的基础上,运用孤立点检测方法找到与组内其他用户有显著差异的疑似欺诈用户。最后,运用贝叶斯分类方法对检测到的所有疑似欺诈成员分类,得到真正的欺诈群组和欺诈用户。在真实的数据集上进行的实验,验证了该方法的可行性和有效性。结果表明,该方法为点击欺诈检测问题提供了一条新的思路。

关键词：点击欺诈欺诈群组孤立点检测贝叶斯分类

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Web挖掘在网络广告点击欺诈检测中的应用

计算机工程与设计 2012年第3期33卷 957-962页

作者：李爱春滕少华广东工业大学计算机学院广东广州510006

为有效解决网络广告中存在的点击欺诈问题,提出了一种基于Web挖掘算法的解决方案,并设计了一套点击欺诈检测模型。该模型通过对点击流进行时序分析、离群点挖掘、非线性分析等操作,能有效检测或屏蔽各类点击欺诈,有效屏蔽无意识的无效点... 详细信息

为有效解决网络广告中存在的点击欺诈问题,提出了一种基于Web挖掘算法的解决方案,并设计了一套点击欺诈检测模型。该模型通过对点击流进行时序分析、离群点挖掘、非线性分析等操作,能有效检测或屏蔽各类点击欺诈,有效屏蔽无意识的无效点击,并且在不影响广告展示速度的基础上显著提高检测点击欺诈的效率。实验结果表明,该解决方案可以有效检测采用手动或者利用计算机程序的方法模仿正常用户进行点击欺诈的行为,表明了模型的可行性和方案的有效性。

关键词：点击欺诈 Web数据挖掘离群点预测网络广告

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基于集成特征选择的点击欺诈检测方法

计算机工程与应用 2019年第17期55卷 246-251页

作者：郭汉帅仁俊张欣李鑫南京工业大学计算机科学与技术学院

网络在线广告中以套取广告费为目的的点击欺诈已经严重影响了网络广告的稳定发展。从FDMA2012竞赛提供的欺诈发布商检测的真实数据集出发,针对冗余特征会降低训练效率以及不平衡数据会使决策边界发生偏倚的问题,提出了一种基于集成特征... 详细信息

网络在线广告中以套取广告费为目的的点击欺诈已经严重影响了网络广告的稳定发展。从FDMA2012竞赛提供的欺诈发布商检测的真实数据集出发,针对冗余特征会降低训练效率以及不平衡数据会使决策边界发生偏倚的问题,提出了一种基于集成特征选择的网络在线广告点击欺诈检测方法。采用Bagging方法和合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE)相结合的方法将多数的正常点击广告发布商样本与少数的欺诈点击广告发布商样本构造为多个袋装子集,利用基于相关性度量的特征选择算法对每个袋装子集中筛选出特征子集,设置阈值得到特征合集,利用随机森林算法构建点击欺诈检测模型。实验结果表明该方法能够有效识别出实施欺诈点击行为的非法发布商,达到网络在线广告中点击欺诈检测的要求。

关键词：点击欺诈不平衡集成特征选择 Bagging 随机森林

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一种网络广告点击欺诈检测的SVM集成方法

小型微型计算机系统 2018年第5期39卷 951-956页

作者：张欣刘学军李斌郭汉南京工业大学计算机科学与技术学院南京211816

针对以套取广告费为目的、实施恶意点击欺诈的不法发布商检测问题,提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)集成方法的点击欺诈检测系统.该系统首先对几百万条原始点击数据进行一系列数据清洗、整理和统计特征计算等数据预... 详细信息

针对以套取广告费为目的、实施恶意点击欺诈的不法发布商检测问题,提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)集成方法的点击欺诈检测系统.该系统首先对几百万条原始点击数据进行一系列数据清洗、整理和统计特征计算等数据预处理,之后利用随机欠抽样(RUS)与合成少数类过抽样技术(SMOTE)相结合的方法处理非平衡数据集得到多个平衡数据集,在每个平衡数据集上分别利用Boosting算法对训练得到基支持向量机迭代生成多个强分类器模型,最后再将多个强分类器以投票方式进行集成得到最终的检测模型.在真实点击数据上完成对广告发布商的点击欺诈检测,实验结果表明,该方法对点击欺诈有良好的检测性能,其检测准确度在90%以上.

关键词：点击欺诈集成方法数据预处理非平衡 Boosting

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一种有效预防点击欺诈的策略

计算机应用 2009年第7期29卷 1790-1792页

作者：袁健张劲松马良上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海理工大学管理学院上海200093

网络广告中,点击欺诈愈演愈烈,使得搜索引擎企业以及点击付费模式遭到质疑。点击欺诈已经成为阻碍网络广告业健康发展的一大顽疾。针对网络广告业发展所面临的困境,提出一种基于图形验证码的预防点击欺诈策略。该策略能有效屏蔽类似于... 详细信息

网络广告中,点击欺诈愈演愈烈,使得搜索引擎企业以及点击付费模式遭到质疑。点击欺诈已经成为阻碍网络广告业健康发展的一大顽疾。针对网络广告业发展所面临的困境,提出一种基于图形验证码的预防点击欺诈策略。该策略能有效屏蔽类似于木马点击器软件的欺诈点击,有效屏蔽浏览者偶然的无意识的无效点击,显著降低人工欺诈点击的效率。

关键词：点击付费点击欺诈光学字符识别粘连验证码

一种基于用户行为特征选择的点击欺诈检测方法

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计算机科学 2016年第10期43卷 145-149页

作者：董亚楠刘学军李斌南京工业大学计算机科学与技术学院南京211816

在线广告是目前众多网络巨头收入的主要来源,在线广告也为网络的健康发展提供了强大的经济支撑。目前,利用用户行为属性特征来识别点击欺诈的方法中,含有较多的冗余特征,检测效率相对较低。针对这一问题,提出了一种属性特征选择与分类... 详细信息

在线广告是目前众多网络巨头收入的主要来源,在线广告也为网络的健康发展提供了强大的经济支撑。目前,利用用户行为属性特征来识别点击欺诈的方法中,含有较多的冗余特征,检测效率相对较低。针对这一问题,提出了一种属性特征选择与分类方法相结合的欺诈检测方法。通过训练数据集找到欺诈用户点击广告的属性特征集合,采用Fisher分方法得到了属性特征重要度排序,选取重要属性特征,并基于这些重要的特征使用支持向量机二分类方法分类。在真实数据集上的实验结果证明了该方法的可行性与有效性。

关键词：点击欺诈 Fisher分支持向量机特征选择

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一种新的点击欺诈防范算法

计算机工程 2011年第S1期37卷 160-161,167页

作者：刘国卿武警成都指挥学院教育技术中心成都610213

针对网络广告点击欺诈的问题,在研究多种点击欺诈防范方式的基础上,提出一种基于停留时间和点击次数与验证码相结合的防范点击欺诈算法。该算法采用局域网实测的方法以C#语言程序实现。测试结果证明,该算法能防范自动点击工具的欺诈,在... 详细信息

针对网络广告点击欺诈的问题,在研究多种点击欺诈防范方式的基础上,提出一种基于停留时间和点击次数与验证码相结合的防范点击欺诈算法。该算法采用局域网实测的方法以C#语言程序实现。测试结果证明,该算法能防范自动点击工具的欺诈,在降低人工欺诈成功率的同时,有效防止潜在客户流失。

关键词：点击欺诈点击付费防范验证码

基于非平衡数据处理方法的网络在线广告中点击欺诈检测的研究

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计算机科学 2018年第B6期45卷 371-374页

作者：李鑫郭汉张欣胡方强帅仁俊南京工业大学计算机科学与技术学院南京211816

网络在线广告中以套取广告费为目的的点击欺诈检测是机器学习应用的重要内容之一。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种优秀的解决二分类和回归问题的机器学习算法,但应用于网络在线广告中的欺诈点击检测时,由于数据集的极端... 详细信息

网络在线广告中以套取广告费为目的的点击欺诈检测是机器学习应用的重要内容之一。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种优秀的解决二分类和回归问题的机器学习算法,但应用于网络在线广告中的欺诈点击检测时,由于数据集的极端非平衡性,算法性能受到极大的限制。从FDMA2012竞赛欺诈发布商检测的真实数据集出发,在详细研究与对比了3种非平衡数据处理方法后,选取最佳的混合采样方法对原始数据进行处理,再将其应用于SVM分类器。实验结果表明,所提方法能够有效识别实施欺诈点击行为的非法发布商,准确度达到95%左右,满足了网络在线广告中点击欺诈检测的要求。

关键词：点击欺诈支持向量机非平衡混合采样