Наш сервис проверяет все переходы на ваш лендинг (от англ. «landing page») или партнерский оффер и классифицирует каждый как целевой или нецелевой. Целевой трафик беспрепятственно допускается к контенту, в то время как опасные посетители перенаправляются на другую страницу, не содержащую конфиденциальной информации.
Мы предоставляем надежную защиту от широкого спектра нежелательных посетителей, таких как: накрутка кликов (кликфрод), модераторы рекламных сетей, веб-скрейперы, роботы антивирусных компаний и др.
Для того, чтобы определять нежелательный трафик, нам нужна информация о каждом посетителе. Подавляющее большинство решений на рынке использует для этого примитивные черные списки IP-адресов, HTTP-заголовков и других поверхностных атрибутов.
Мы используем намного более умный подход: мы собираем тысячи фактов о ваших посетителях, используя данные сетевого уровня, HTTP и JavaScript, и формируем из них так называемые машинные отпечатки. Эти отпечатки проверяются десятками высокоточных сканеров, определяя конечное решение: пропустить или заблокировать.
Но даже самые точные проверки имеют свои ограничения. Невозможно надежно обнаруживать новые угрозы при помощи старых инструментов. И даже самый внимательный аналитик может не заметить скрытую закономерность в машинных отпечатках. Но ни одна деталь не ускользнет от анализа машины, специально запрограммированной для обнаружения аномалий в трафике.
Наша передовая технология машинного обучения VLA™ делает то, чего не могут наши конкуренты, — находит ранее не известные нам угрозы и сама адаптируется к ним в ходе гонки вооружений партнерского маркетинга, защищая рекламодателей от новых способов мошенничества и шпионажа. И эта система становится умнее и точнее с каждым кликом, который мы обрабатываем.
Помимо фильтрации трафика, мы также собираем огромные объемы статистики, часть которой доступна клиентам в нашем встроенном рекламном трекере. Эти данные сами по себе содержат множество аномалий и трендов, которые могут идентифицировать нежелательных посетителей. Однако, как и любая обработка больших данных, поиск закономерностей среди миллиардов переходов в реальном времени является непростой задачей.
К счастью, информатика предлагает решения. HyperLogLog — специальный алгоритм для вычисления мощности больших множеств. Он используется в изобретенном нами одноименном фильтре, который позволяет выполнять фильтрацию по закономерностям в реальном времени, имея в распоряжении все исторические данные, накопленные в Adspect.