Clicktok：基于流量分析的点击欺诈检测

广告是数百万网站和智能手机应用（发布者）创收的主要手段。自然地，一部分发布者滥用广告网络来系统性地欺诈广告主的资金。防御手段已成熟以克服某些形式的点击欺诈，但不足以应对有机点击欺诈攻击的威胁。包括蜜罐在内的恶意软件检测系统未能阻止点击欺诈应用；广告网络过滤器较好，但测量研究报告称广告网络提供的点击中有三分之一是虚假的；广告网络与应用商店之间将恶意应用列入黑名单的协作效果更好，但未能阻止犯罪分子编写欺诈性应用，这些应用在被禁前一直变现并重新开始。本工作开发了新颖的推断技术，可利用其基本属性隔离点击欺诈攻击。在模仿防御中，我们利用有机点击欺诈涉及合法点击重用的观察。因此，我们可以通过以历史行为为基线，检测广告网络点击流中点击重用的模式来隔离虚假点击。其次，在诱饵点击防御中，我们利用广告网络的观测点向用户设备注入诱饵点击模式，以触发受用户行为门控的点击欺诈应用。我们的实验表明，模仿防御以每十万次点击110的误报率在隐蔽（低速率）攻击中检测出约81%的虚假点击。诱饵点击防御使检测率进一步提高95%，并将误报率降低至每百万0至30次点击，相对于当前方法有了实质性改进。