あなた自身で詐欺に対処するすべての方法にもかかわらず、これは負け戦略です。 自転車を発明するために膨大なリソースを費やすだけで、最も怠zyで愚かな詐欺師を発見することでお金を少し節約できます。 しかし、賢い人はあなたの鼻の下から利益を冷静に流用し続けます。 したがって、問題の解決策はアウトソーシング、つまり、保護システムを不正から接続することです。
モビオでは、トラフィックをクリアし、さまざまなシステムをテストするために一生懸命働いています。
不正防止システムとは何ですか？
ip、user-agent、device-info、クリック時間、変換時間、プロキシなどのパラメーターによって膨大な数の変換を分析する必要があると想像してください。 優れた不正防止システムは、このプロセスを自動化し、疑わしい変換を「拒否」します（たとえば、プロキシまたはVPNを使用してインストールが行われたことを検出した場合）。 優れたシステムは、特定の各変換を分析するだけでなく、それらをすべて共通のスライスで比較して、フォーダーの特徴的な依存関係を確立します。
どのシステムを選択しますか？
「モバイル詐欺防止システム」に関する同僚の推奨事項とGoogleの検索結果を検討した後、テストのためにいくつかの候補を選択しました。
除外する必要があったシステムについて、すぐに言わなければなりません。
Krakenは、変換ソースが有名なボットおよび昆虫農場のいずれかに属していることの検証に基づいたロシアの開発です。 正確なアルゴリズムは公開されていません。 コストは高くありませんが、適切なテストはうまくいきませんでした-システムは選択的に、特定の曜日にのみチェックを行います。 サポート解説：「他の作業オプションはありません。このためにシステムは元々作成されていません。」
FraudLogixは広告ネットワークに適したソリューションの1つであり、IPブラックリストのみを持っています。 実際、分析は1つの基準のみに従って実行されますが、これは高品質の不正防止には不十分です。 さらに、テストスキャンでは、誤検出をチェックするためのリストに含まれる絶対に正常なアドレスの不正が指摘されています。 結果は期待はずれです-精度が低く、分析の基準が1つだけです-不正行為から保護するために使用すべきオプションではありません。
Kount-このシステムについて言えることは1つだけです。年間数十万ドルの前払いは誰にも適していません。 たとえば、私たちは適合しませんでした。
したがって、使用できるシステムは3つだけです。 それぞれについて詳しく説明します。
Forensiqはリストの最大の名前です。 彼はしばしば不正防止に関する記事で言及されています。 おそらく、 Affise追跡システムに統合されたバージョンを使用したため、私の評価は完全には正しくないかもしれませんが、私が見たものは「最高の不正防止システム」に弱く頼っています。 レポートは、リスクのレベル（低、中、高、および疑わしい基準のリスト）を報告する各変換の反対側にマークの形で提供されます。 少なくとも何らかの方法でグレーディングアルゴリズムを追跡できず、システム担当者と通信できないため、最終グレードが低下します。 評価の質について不満はありませんでした。偽陽性はなく、Forensiqはフォーダーを正しく検出しました。 短所には、かなり高い評価コストが含まれます。
FraudShieldは非常に興味深いオプションです。 美しいダッシュボード、HasOffersとの統合の容易さ、1か月間の無料テストの可能性-これらはすべて非常に良い要因です。 各基準のカスタマイズ（たとえば、インセンティブからのやる気のあるトラフィックのチェックを無効にしたり、スキャンから「白い」パートナーを削除したりできます）ことにより、ニーズとトラフィックに合わせてシステムを微調整できます。 サポートは、Skypeで非常に積極的に応答し、各テストの結果（システムにとって正確に疑わしいと思われるもの、レポートでどのように解釈および表示できるか、将来より正確に検出するために設定を変更する必要があるもの）について伝えます。 価格もかみません。 ただし、軟膏の軟膏にはハエがあります。評価パラメータのカスタマイズはレポートの整合性を損ないます。 システムの「厳格さ」のレベルを低くしすぎると、多くの詐欺をスキップできます。高すぎると、ほとんどすべてのトラフィックがフィルターに該当します。 システムには大きな可能性がありますが、改善する必要があります。
FraudScore-以前はClearflowとして知られていましたが、実行されたテストのお気に入りです。 テストおよび使用中に、システムは最高のオプションとして確立されました。 前述のFraudShieldとは異なり、ここで設定をカスタマイズすることはできません（おそらくこれが主なマイナスです-スキャンから誰も除外することはできません）が、これにより分析アルゴリズムを完全かつ正確にすることができます。 また、サポートの応答性、ニューラルネットワークに基づく自己学習システムの存在、認識の容易さにも注目する価値があります。 また、アルゴリズムの絶え間ないテストと更新があり、その有効性は記事の著者自身が確信したものです。 一般的に、当社はこの特定のシステムを選択しましたが、協力中も満足しています。
おわりに
もちろん、この比較は究極の真実ではありません。 たとえば、アプリケーションSDKに統合して分析を使用するシステムをテストすることはできませんでした-単にアプリケーションのメーカーではないからです。 広告主と開発者の観点から、これらのオプションはより最適な場合があります。 それにもかかわらず、著者は広告代理店のトラフィックを評価するための最適なシステムを選択するタスクに直面しました。 そして、今では攻撃者を見つけやすくなり、詐欺の証拠を示すことができるようになりました。
私はあなたが詐欺との戦いに成功することを望みます。