Clickfraud.ru release notes 20.07.2021

Clickfraud.ru

Система защиты от скликивания clickfraud.ru обновилась! В этом обновлении добавлен новый способ обнаружения ботов — при помощи методов машинного обучения.

Мы провели масштабное исследование (длиной более 5 месяцев) и разработали интеллектуальный модуль системы, который в дальнейшем планируем развивать.

Что мы используем?

Мы разбиваем все сессии с защищаемых сайтов на группы, используя кластерный анализ. Степень принадлежности к той или иной группе и определяет качество визита на сайт — был это бот или реальный пользователь.

Как это работает?

Для начала мы собираем как можно больше данных о посещениях — об этом вы уже знаете. Далее, опираясь на эти данные, мы находим наиболее похожие сессии и блокируем те, которые сильнее напоминают ботов.

Для чего это нужно?

В современном мире уже нельзя просто определить, кто бот, а кто человек, основываясь лишь на формальных параметрах. Развиваются интеллектуальныне боты и бот сети, которые умеют подменять некоторые параметры и имитировать поведение реальных людей. Но математику не обманешь!

Мне нравится, как включить?

По умолчанию с выходом обновления анализ при помощи машинного обучения включается автоматически, его настройки можно найти в личном кабинете lk.clickfraud.ru. (Настройки пользователя / Управление блокировками)

Clickfraud.ru

Как правильно настроить кластерный анализ?

Самый простой ответ — оставить все как есть:) Настройка требуется, если вы, например, хотите, чтобы машинное обучение могло заблокировать только сессии, пришедшие по рекламе. В таком случае влючите галочку «Только по рекламе» в настройках кластерного анализа, как показано на примере выше.

Если вас активно скликивают или наоборот на ваш взгляд блокируется слишком много пользователей, можно скорректировать чувствительность работы кластерного анализа. Это целочисленный параметр, изменяется от 1 (наименьшее количество блокировок) до 10 (наибольшее количество блокировок). Оптимальное рекомендуемое значение — 6. Мы планируем продолжить развивать интеллектуальный анализ.

Основное из разрабатываемых обновлений:
1. Введение нейросетевого анализа сессий в дополнение к кластерному
2. Добавление возможности автоматической динамической перенастройки алгоритмов машинного обучения для корректировки чувствительности в зависимости от проводимых клик-атак без участия пользователя
3. Введение нейросетевого поведенического анализа

С более подробным описанием нашей защиты вы можете ознакомиться в этой статьеhttps://clickfraud.ru/kak-my-zashhishhaem-ot-sklikivaniya-kontekstnoj-reklamy/