channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Bid Stuffing, Pixel Stuffing и Domain Spoofing: как режется фрод в programmatic на уровне логов</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. В programmatic чаще всего ломают не креатив, а цепочку сигналов: impression, viewability, referrer, iframe, auction id. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

— Bid Stuffing: в логах видно всплеск bid requests без нормального user path, с одинаковыми device fingerprint и коротким TTL между запросами.
— Pixel Stuffing: iframe 1x1, скрытый контейнер, резкий рост impressions при почти нулевом времени на странице.
— Domain Spoofing: в bid request заявлен premium-паблишер, а в сетевых следах — другой host, кривой referrer и несостыковка app-ads.txt / sellers.json.

Фильтрация начинается не с “банить всё подряд”, а с корреляции. Сшивайте auction id, IP/ASN, UA, cookie age, viewability, scroll depth и цепочку редиректов. Если impression приходит без реального render event, если частота кликов выше физически возможной, если совпадают сегменты IP/UA/часовые окна — это не трафик, это маскировка.

Практический минимум: жёсткий allowlist по доменам и seller id, отсечение подозрительных iframe-цепочек, дедупликация по device graph, отдельный скоринг для low-trust inventory. И обязательно храните сырые логи до уровня request headers: без них вы будете спорить с фродом, а не резать его.


network: arbnet

channel_slug: ad-fraud-shield

channel_name: Защита от фрода в рекламе

format: evergreen

content:
Как собрать доказательства ботового трафика и не утонуть в мнениях подрядчика

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Для аудита нужны не эмоции, а цепочка артефактов: raw clicks, server-side events, fingerprint, user-agent, IP, ASN, referrer, время между кликом и событием. Если подрядчик «льёт нормально», у него не будет проблем с расхождением между кликом и реальным поведенческим следом.

Собирайте три слоя проверки:
• тайминг: слишком короткий click-to-conversion, одинаковые интервалы, всплески в ровные секунды;
• сеть: повторяющиеся IP, одинаковые подсети, дата-центровые ASN, прокси-подписи;
• браузер: пустой или повторяющийся fingerprint, старый headless-след, несостыковки UA и screen metrics.

Дальше смотрите на последовательность событий. У живого пользователя есть дрейф: скролл, hover, паузы, возвраты, промежуточные page_view. У бота маршрут часто линейный: landing -> form_start -> lead, без лишнего шума. Если подрядчик спорит, просите выгрузку в разрезе session_id и сверяйте не средние значения, а распределения: медиану, p95, долю однотипных сессий, процент дубликатов по IP+UA+timestamp.

Что прикладывать к претензии: сырые логи, SQL-выборку аномалий, скриншоты графиков по ASN и времени жизни сессии, список повторяющихся fingerprint. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: дешёвый трафик почти всегда палится на уровне сетевого следа и синтетической синхронности.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
Трекер врёт не в отчёте, а в точке входа: где ломается атрибуция

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Уязвимость трекера почти всегда одна и та же: доверие к параметрам, которые приходят снаружи. Если click_id, subid, ip, ua или referer пишутся в конверсию без валидации, подмена становится делом одного запроса. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: повторяемые заголовки, одинаковые тайминги, грязные рефереры.

Смотрите в три слоя:
— на входе: whitelisting доменов, строгая проверка формата ID, дедупликация по связке IP+UA+cookie;
— в маршрутизации: отказ от “магических” редиректов без серверной подписи, сверка source token на каждом хопе;
— в постбеке: принимать только то, что можно криптографически связать с исходным кликом, а не с любым пришедшим POST.

Отдельно режется подмена через сервер-сервер. Если постбек слушает всё подряд, его можно накормить фальшивыми конверсиями с корректным видом. Лечится не “секретным URL”, а HMAC-подписью, коротким TTL токена и проверкой, что click_id уже существовал в вашей таблице событий до конверсии. И да, логируйте расхождения между временем клика и временем постбека: у фрода это часто не человеческая задержка, а машинная.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: не через “плохой трафик”, а через доверчивый трекер. Защита строится не на одной кнопке, а на верификации каждого перехода, каждой конверсии и каждого поля, которое кто-то пытается выдать за истину.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Скликивание в поиске видно не по CTR, а по сырому server log: ищем следы автомата</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. В поисковой рекламе фрод редко светится красивой метрикой; он прячется в последовательности запросов, редиректов и таймингах. В серверных логах ищите не «плохой трафик», а повторяемость: один и тот же UA, одинаковый referrer, один ASN, пачка IP из соседних подсетей, а между кликом и отказом — 0–2 секунды.

Ключевые признаки:
— burst-pattern: 5–20 кликов в одну минуту с ровным интервалом;
— одинаковый путь: /search → /lp → bounce без скролла и вторичных запросов;
— конфликт гео: IP из одного региона, а язык, часовой пояс и Accept-Language из другого;
— cookie-less цикл: каждый запрос «чистый», без возврата пользователя и без повторных сессий.

Смотрите связку по request_id, click_id, gclid/yclid и timestamp. Если после клика нет последующих статических запросов, preload, favicon, analytics hit или хотя бы нормального RTT-профиля браузера, перед вами не человек, а скрипт или ротация дешёвого прокси. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: короткая жизнь сессии, однообразный стек заголовков, отсутствие джиттера.

Практика простая: строите скоринг по IP/ASN/UA/времени жизни сессии и помечаете клики с нулевой клиентской активностью как подозрительные. Потом сравниваете их с конверсией по тем же кластерам. Если у группы высокий расход и нулевая глубина, бюджет утекает не в спрос, а в имитацию спроса.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как вычислить click farm по IP-следу, таймингам и сетевому шуму</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Ферма кликов почти всегда палится не «креативом», а транспортом: один и тот же ASN, повторяющиеся /24, короткий TTL, одинаковый MSS и слишком ровные интервалы между сессиями. У живых пользователей сеть шумит, у ферм — ритм как у таймера.

Смотрите на паттерны:
— десятки кликов с одной подсети на разные офферы;
— резкие смены GEO при неизменном UA и Accept-Language;
— кластеры IP, где latency и TCP fingerprint совпадают до нелепости;
— вход без нормального прогрева: сразу click → redirect → conversion endpoint.

Отдельно режет глаз NAT-аномалия: много «разных» устройств, но один edge-узел, одинаковые DNS-resolver’ы и одинаковый порядок заголовков в HTTP. Если трекер пишет cookie-less или stale cookie почти у каждого второго визита, а IP-пул прыгает только внутри одного диапазона — перед вами не аудитория, а распределённый скрипт с прокси-обвязкой.

Практика простая: стройте правила не по одному сигналу, а по связке ASN + /24 + RTT + session depth + fingerprint. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: дешёвые прокси, повторяемые маршруты, отсутствие естественной вариативности. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: сначала по одному клику, потом по всему диапазону.

Если в логах слишком много одинаковых сетевых отпечатков при «разных» пользователях — это не трафик, а фасад. Режьте кластер целиком, а не спорьте с каждым IP по отдельности.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Isolation Forest: как ловить аномальный трафик до того, как он сожрёт бюджет</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Большая часть фрода не выглядит как фрод на графике CTR: она маскируется под «нормальный» поток и палится только на уровне распределений. Isolation Forest полезен именно здесь — он не ищет шаблон, он измеряет, насколько легко точка отделяется от массы.

Входные признаки берите не из витрины, а из сырых событий: время до клика, глубина сессии, ratio кликов к показам, повторяемость user-agent, IP/ASN, энтропия URL-переходов, доля однотипных конверсий. Если признаков мало, модель начнёт ловить шум; если слишком много — добавите мусор и получите красивую, бесполезную аномальность.

Практика простая: обучаете модель на «чистом» окне, затем считаете anomaly score по новым событиям и не баните всё подряд. Сначала ставьте порог на ручной разбор: совпадение IP+UA, всплески одинаковых таймингов, неестественно ровные интервалы между событиями. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: синтетическая регулярность, клонированные отпечатки, слишком аккуратные воронки.

Не пытайтесь заменить моделью здравый смысл. Isolation Forest — не детектор истины, а сигнализация: он говорит, где копать. Лучше держать отдельные правила для жёстких блокировок и отдельный ML-слой для серых кейсов. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: сначала аномалия, потом масштабирование, и только потом видимый провал.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как ботнеты маскируются под живых пользователей через Fingerprint и WebGL</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза: современный бот не палится одним сигналом. Он собирает валидный набор: UA, Canvas, WebGL, AudioContext, timezone, languages, screen metrics — и склеивает это в «человеческий» профиль. Проблема не в одном фингерпринте, а в их согласованности.

Что ломает легенду:
— WebGL vendor/renderer не бьются с UA и ОС
— Canvas стабилен между сессиями, но поведение мыши и тайминги пустые
— timezone не совпадает с IP-географией
— язык браузера один, а Accept-Language и клавиатурные паттерны другие

По WebGL чаще всего видно самое смешное: ботнеты подменяют только строки renderer/vendor, забывая про косвенные признаки. У настоящего клиента совпадают шрифты, DPR, размер viewport, список extensions и характер ошибок рендеринга. У фейка — «идеальная» картинка без микродефектов, словно железо родилось в лаборатории и никогда не обновляло драйверы. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Рабочая фильтрация строится не на одном score, а на связке: стабильность fingerprint во времени, энтропия изменений, повторяемость WebGL-отпечатка по множеству IP, аномальная одинаковость canvas hash у разных устройств, плюс несостыковки в event timing. Если один и тот же «пользователь» приходит с разными сетями, но с тем же рендерером и одинаковой скоростью реакций — это не клиент, это скрипт с хорошей мимикрией.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: собирайте fingerprint не как идентификатор, а как граф согласованности. Один узел врет — это шум. Три узла врут синхронно — это ботнет.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как вычислить click farm по IP-паттернам, даже если клик «чистый» на входе</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Фермы кликов редко палятся креативом — они палятся транспортом: плотные серии запросов с одинаковым TTL, схожими JA3/UA, коротким inter-arrival time и повторяющимися ASN. Если в логах видите десятки «разных» пользователей, которые приходят с одного /24, живут 20–40 секунд и уходят без нормального пост-клика поведения, это не аудитория. Это конвейер.

Смотрите на сетевые связки:
— IP-диапазоны с высокой энтропией имен, но низкой энтропией поведения
— частые смены адреса в пределах одного датацентрового ASN
— одинаковые referrer-chain и пустые или шаблонные headers
— всплески по одному пути: click → landing → bouncer, без вторичных событий

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними. У ферм почти всегда есть «шум» для маскировки, но он не держит корреляцию: cookie живут дольше сессии, а IP меняются чаще, чем fingerprint. Отдельный красный флаг — повторяющиеся подсети с одинаковым RTT и дискретным временем захода, будто кто-то дергает скрипт по расписанию, а не живой трафик.

Практика простая: строите rule-set не по одному признаку, а по кластеру. Если совпали ASN + /24 + user-agent family + одинаковый sequence событий, режьте вес клика до нуля. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: не через один «плохой» IP, а через сотни однотипных сессий, которые выглядят разными только для ленивого фильтра.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
Как боты имитируют мышь и просмотры страниц: где ломается поведенческий фрод

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза: поведенческий фрод редко палится одним признаком. Скрипт дергает mousemove, скроллит страницу, делает паузы и даже открывает вложенные URL. Снаружи это похоже на живого пользователя, но в сырых событиях виден почерк автомата.

Смотрите на три слоя:
— траектория: у бота движения часто линейные, с одинаковой дискретизацией и редкими микрокоррекциями;
— тайминги: интервалы между событиями слишком ровные, без дрожания, типичного для руки и сенсора;
— окна и фокус: вкладка может быть скрыта, а события продолжают идти, или страница живет без реальных hover-состояний.

Просмотры страниц тоже рисуются по шаблону: фиксированное время на экране, одинаковая глубина скролла, синхронные переходы между страницами, отсутствие возвратов к предыдущим блокам. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: они имитируют действие, а не контекст. Именно поэтому ломаются на проверке последовательности, а не на одном event type.

Фильтровать лучше не по одному сигналу, а по связке: скорость курсора + variance пауз + visibility state + depth scroll + доля нативных событий против синтетических. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: чем ближе поведение к детерминированной машине, тем выше шанс, что перед вами не аудитория, а симулятор.

Если нужен рабочий барьер, собирайте event-stream и считайте аномалию по комбинации признаков, а не по CTR-миражам.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Bid Stuffing, Pixel Stuffing и Domain Spoofing: три схемы, которые сливают programmatic-бюджет</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. В programmatic фрод редко выглядит как «один плохой клик». Обычно это три разных слоя мусора: — Bid Stuffing забивает аукцион пустыми ставками, поднимая шум в bidstream; — Pixel Stuffing прячет пиксель в iframe 1×1 и рисует фальшивые просмотры; — Domain Spoofing подменяет инвентарь, продавая низкокачественный трафик под видом премиальных площадок.

Ищите не «подозрительный CTR», а разрыв между сигналами. Если bid requests идут пачками с одинаковыми device/UA/IP-паттернами, а win-rate и post-click конверсия не совпадают с viewability — перед вами не медийка, а генератор мусора. У pixel stuffing часто всплывает аномально короткое время на странице, нулевые scroll/interaction events и iframe, который живет отдельно от основного DOM. У spoofing — несостыковки в app-ads.txt, ads.txt, seller.json и chain of resellers, где домен в request не бьется с реальным источником инвентаря.

Что фильтровать на уровне правил:
• частоту показов с одного IP/ASN и повторяющиеся UA-строки;
• iframe size, nested frames, hidden tabs, zero-opacity;
• mismatch между domain, referrer, bundle/app id и supply-path;
• одинаковые timestamp-цепочки в кликах, показах и postbacks.

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними. Если у вас есть сырые логи bidstream, DOM-события и supply-path, вы уже можете строить детектор без магии: корреляция, пороги, репутация узла, аномалии в цепочке поставки. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: через доверие к сигналу, который никто не верифицирует.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Уязвимости трекеров, через которые подменяют конверсии и режут вам бюджет</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза: трекер ломают не «магией», а через слабые места в цепочке идентификации. Типовые векторы: подмена click_id в URL, повторный POST на endpoint конверсии, re-use cookie/session, а также расхождение между server-to-server и browser-side событиями.

Самый частый след — неестественная связка IP/UA/Accept-Language/Referer. У живого пользователя параметры меняются медленно; у фрода они часто «прыгают» между кликом и конверсией. Смотрите на:
— TTL и время жизни cookie;
— дубликаты click_id;
— слишком короткий time-to-convert;
— конверсии без валидного referrer chain;
— массовые события с одинаковым fingerprint.

Защита строится не на одном флаге, а на корреляции. Сверяйте server-side webhook с сырой кликовой записью, подписывайте payload HMAC, жёстко валидируйте nonce и одноразовость токена. Любая конверсия без совпадения по атрибутам должна уходить в quarantine, а не в оплату. И да, если endpoint принимает «любые» параметры — это не гибкость, это дырка.

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: повторяемость, скорость, одинаковые цепочки. Лучшая защита — не верить событию, пока оно не прошло кросс-проверку по нескольким независимым признакам.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>SDK Spoofing и Click Injection: как мобильный фрод подменяет атрибуцию</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. В мобильном фроде редко ломают приложение напрямую — чаще ломают цепочку доверия между SDK, трекером и postback. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: им нужен фальшивый install, который выглядит как легитимный.

SDK Spoofing — это когда событие install или in-app action подсовывается без реального пользователя. В логах это видно по «чистым» параметрам, но подозрительной связке: одинаковые device_id, нестабильный IP-пул, нереалистичный app_version, слишком ровные тайминги между click и install. Если SDK не подписывает события и трекер верит всему на слово, фрод проходит как нож через масло.

Click Injection работает грязнее и почти всегда успевает первым: вредоносное приложение ловит реальный install, мгновенно генерирует свой click и перехватывает атрибуцию. Сырой признак — click timestamp лежит в окне перед install до абсурда точно, а цепочка сессий не содержит нормального pre-install поведения. Часто рядом всплывают package names с шумным набором разрешений и короткой жизнью на устройстве.

Что фильтровать: — аномально короткий click-to-install, — повторяемые fingerprint’ы на разных устройствах, — несоответствие GEO/IP/locale, — отсутствие предустановочной активности, — одинаковые паттерны для тысячи «разных» юзеров. Если это есть, у вас не performance, а фабрика атрибуции.

Правильная защита строится на склейке сигналов: server-to-server валидация, подпись SDK-событий, контроль install referrer, сверка таймингов и репутации устройства. И да, если трекер принимает любой postback без проверки источника, бюджет уже уехал.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>SDK Spoofing и Click Injection: как мобильный фрод подменяет атрибуцию</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. В mobile attribution мошеннику не нужно «ломать» приложение — достаточно подделать сигнал, который SDK считает валидным. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: ложный клик, затем фейковый install, а в трекинге — идеальная цепочка, которой в реальности не было.

SDK Spoofing работает на уровне имитации ответов и событий: подставляется device_id, timestamp, referrer, иногда целиком лепится набор полей из типового install payload. Если у вас нет строгой валидации связки click_id ↔ device ↔ session, трекер принимает мусор за конверсию. Сырые логи обычно выдают это по аномалиям: слишком ровные интервалы, одинаковые UA-паттерны, повторяющиеся значения параметров, нулевой предиктивный след в post-install поведении.

Click Injection проще и наглее: вредоносное приложение слушает системные события и в момент легитимной установки отправляет свой клик раньше честного источника. Результат — last click wins, а бюджет уезжает в карман «партнера». Дальше смотрите на тайминг: подозрительно короткий click-to-install, массовые конверсии с одного app bundle, всплески install без соответствующей вовлеченности. 🎯

Защита не в одном флажке, а в связке: серверная атрибуция, защита от повторной отправки событий, allowlist на источники, корреляция времени жизни сессии и install window, проверка аномалий по устройству и сети. Если SDK можно заставить поверить в любой payload, значит ему нельзя доверять без независимой серверной сверки.

Финальный критерий простой: если конверсия не бьется с поведением после install, это не аудитория — это подмена сигнала.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Скликивание в поиске видно в серверных логах раньше, чем в отчётах рекламных кабинетов</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза: клик-фрод почти всегда оставляет сетевой след. Нас интересуют не «подозрительные» клики вообще, а связка ip, user-agent, referer, cookie_id, timestamp и session_depth. Если в цепочке нет нормального перехода по странице, а есть пачка однотипных запросов на один landing — это не трафик, это имитация активности.

Ищите три паттерна:
— высокая плотность кликов с одного /24 или одного ASN;
— одинаковый user-agent при смене cookie и разных запросах;
— dwell time в районе 0–2 секунд, после чего сессия обрывается без второго hit.
Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: шумный вход, пустой просмотр, отсутствие скролла, нулевая глубина сессии.

Дальше — корреляция. Сопоставляйте server logs с click_id и временем редиректа. Если click_id приходит, а сервер фиксирует цепочку 302 → 200 без последующих внутренних запросов, значит клики генерируются не человеком, а скриптом или headless-автоматом. Отдельно режьте повторы с одинаковым referrer и аномально ровным интервалом между hit'ами — у людей дрожит тайминг, у фрода нет.

Финальный фильтр простой: нормализуйте логи, стройте heatmap по ip/UA/времени и помечайте кластеры с аномальной синхронностью. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: не в один «плохой» клик, а в устойчивый граф повторяемых запросов, который надо ловить на уровне сервера, а не по ощущениям.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
Как технически доказать ботовый трафик подрядчика, а не спорить на уровне «мне кажется»

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Для аудита подрядчика нужны не эмоции, а связка из clickstream, server-side логов и postback-атрибутов. Ищите не один «плохой» сигнал, а совпадение нескольких: одинаковый IP/ASN при разных кликах, аномально короткий time-to-action, нулевая глубина сессии, одинаковые user-agent строки с разными устройствами. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Смотрите на распределения, а не на средние:
— время от клика до события в минутах и секундах
— доля кликов без скролла, mousemove и keypress
— повторяемость cookie, fingerprint и referrer
— джиттер между click_id и postback: у живого трафика он шумный, у фрода подозрительно ровный

Если подрядчик «льет» много, но все конверсии идут с одних и тех же сегментов сети, копайте глубже. Сырые логи должны показывать редкие переходы между доменами, нормальную вариативность path и realistic session length. Когда трафик массово приходит с пустым referer, одинаковыми Accept-Language и шаблонными burst-окнами по 20–50 запросов — это не поведение аудитории, это автоматика.

Фиксируйте доказательство в виде таблицы: timestamp, IP, ASN, UA, device_id, referrer, click_id, event_time, session_duration. На этой базе легко строится правило фильтрации и акт расхождения: где трафик не проходит контроль по независимым метрикам, там и бюджет утекает. Не спорьте с подрядчиком на словах — вытаскивайте пачку логов и сравнивайте их построчно.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Трекер можно обмануть не кликом, а подменой цепочки данных на каждом hop</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Основная атака на трекер почти всегда идёт не через «умный» фрод, а через простую подмену: referrer, click_id, user_agent, IP-цепочку и postback. Если один параметр не сверяется с остальными, в отчёте появляется «живой» трафик, а в реальности — скрипт с заранее собранными токенами.

Типовые дыры выглядят одинаково:
• click_id генерится без привязки к IP/UA и легко переиспользуется;
• postback принимает событие без HMAC-подписи;
• редирект не проверяет тайминг между кликом и конверсией;
• допускается подмена Referrer и X-Forwarded-For без whitelist proxy.

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: одинаковые интервалы, одинаковые TLS-отпечатки, короткий жизненный цикл сессии, повторяемые цепочки URL. Нормальный фильтр должен считать не «факт конверсии», а согласованность сигнала: IP-ASN, устройство, cookie, время, глубину воронки. Любая несовместимость — повод резать событие в quarantine, а не кормить отчёт мусором.

Защита строится на трёх слоях: 1) подписывайте click_id и postback HMAC-ключом; 2) валидируйте связку IP+UA+TTL до отправки лида; 3) ведите риск-скоринг по entropy параметров, частоте дублей и аномалиям цепочки редиректов. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: трекер верит входу, пока вы не заставите его сомневаться.

Если трекер принимает данные на доверии, это не аналитика, а красиво оформленный лог мусора. Включайте верификацию на уровне каждой точки маршрута — и фрод начнёт ломаться о вашу сетевую дисциплину.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как ботнеты притворяются людьми: fingerprinting, WebGL и следы подмены</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Бот, который просто шлёт клики с одного IP, мёртв по дизайну. Живой фрод сегодня имитирует браузерный отпечаток: user-agent, canvas, WebGL vendor, audio hash, timezone, locale, список шрифтов и размер экрана. На входе у вас не «бот», а аккуратно собранный псевдопрофиль.

Ключевая ошибка — проверять каждый сигнал отдельно. У людей параметры образуют связку: WebGL renderer совпадает с семейством GPU, timezone бьётся с языком интерфейса, а canvas-шума достаточно мало, чтобы не ломать стабильность отпечатка. У ботнета же обычно видны рассинхроны: один и тот же fingerprint всплывает на разных IP, WebGL vendor меняется, а audio hash скачет без причины. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Смотрите на неестественную стабильность и неестественную пластичность одновременно:
— слишком много уникальных отпечатков при одинаковом поведении;
— одинаковый набор WebGL-параметров у разных сессий;
— резкие смены canvas/WebGL при неизменном IP и cookies;
— кластеризация по редким связкам: locale=RU, timezone=UTC+0, renderer=SwiftShader.
Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: фрод не пытается быть «реалистичным» во всех слоях сразу.

Защита строится не на одном фильтре, а на скоринге. Собирайте fingerprint history, сравнивайте последовательности, а не одиночные значения; считайте энтропию изменений; помечайте сессии, где WebGL, canvas и поведение расходятся в одном окне. Если отпечаток «чистый», но тайминг кликов, прокрутка и навигация выглядят как скрипт, перед вами не пользователь, а хорошо упакованный симулятор.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Скликивание в поиске видно в логах раньше, чем в отчётах платформы</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Если у вас есть server-side access, то Click Fraud в поиске почти всегда оставляет следы не в CTR, а в цепочке запросов: IP, user-agent, referrer, session time, bounce-паттерн, повторяемость query_id.

Ищите не «плохой трафик», а аномальные кластеры:
— серия кликов с одного /24 или ASN на разные запросы без нормального dwell time;
— одинаковый UA с разными cookies и нулевой историей сессий;
— referrer пустой или синтетический, а query string идеален до байта;
— всплеск кликов по long-tail, где конверсия должна быть редкой, но сессии схлопываются за 1–3 секунды.

Полезный фильтр: сопоставляйте click_id с downstream-событиями на сервере. Если клик есть, а после него нет ни scroll, ни focus, ни POST, ни второго request chain — это не пользователь, это транспортный шум. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: одинаковая задержка, пачки запросов, линейные интервалы, отсутствие нормальной навигации.

Собирайте скоринг не по одному признаку, а по сумме: IP reputation + JA3/UA consistency + time-to-action + повторяемость сессии. Когда score уходит выше порога, не режьте всё подряд — переводите трафик в карантин и сравнивайте с контрольной группой. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: не через один «плохой» клик, а через стабильный автоматизированный паттерн.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как собрать антифрод на ClickHouse и Python без магии и ручного ада</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Если у вас есть клики, постбеки, user-agent, IP, ASN, referrer и таймстемпы — у вас уже есть сырьё для фильтрации. ClickHouse здесь не «аналитика ради графиков», а быстрый движок для разметки аномалий: группировки по IP/UA, окна по секундам, срезы по subid и цепочкам редиректов.

Схема простая: Python пишет события в очередь или пачками в ClickHouse, затем по SQL строит признаки. Считаем: частоту кликов на IP/UA, долю одинаковых рефереров, расстояние между кликом и конверсией, повторяемость cookie, совпадение GEO и прокси-ASN. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: одинаковые тайминги, пустые referrer, клоны заголовков, неестественная плотность событий.

Фильтр лучше делать не бинарным, а скоринговым:
— +3 за 20+ кликов с одного /24
— +2 за UA без вариативности
— +2 за конверсии быстрее человеческого медианного окна
— +1 за цепочку редиректов без задержек
Порогом не режьте всё подряд; сначала отправляйте в quarantine-таблицу и проверяйте ручкой. Удобно хранить сырьё отдельно от нормализованных признаков, иначе потом сами себе не объясните, почему «честный» трафик стал мусором.

Python нужен не для тяжёлой математики, а для orchestration: нормализация, enrichment, пуш в CH, периодический пересчёт правил, выгрузка алертов в Telegram или Slack. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: сначала трафик выглядит живым, затем в логах начинается повторяемость, а дальше фрод просто масштабируется быстрее, чем вы успеваете открыть отчёт.

Начинайте с сырого лога и одного скоринга. Когда увидите первые кластеры, добавляйте окна, когорты и blacklist-подобные правила — без этого любой «антифрод» превращается в декоративный дашборд.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как доказать ботовый трафик у подрядчика: метрики, которые не спорят с эмоциями</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Для аудита подрядчика не нужны «ощущения» и жалобы менеджера — нужен след в сырых событиях. Первое, что смотрим: распределение времени до клика, глубину сессии, долю одношаговых визитов и повторяемость User-Agent/параметров устройства. Бот почти всегда оставляет одинаковый отпечаток: короткие цепочки, ровные интервалы, стерильные рефереры и слишком аккуратную географию.

Дальше — сетевой слой. Сравните ASN, диапазоны IP, частоту смены адресов и совпадение IP с данными прокси/DC. Если один и тот же креатив приводит трафик из десятка «разных» стран, но с одинаковым TLS/JA3-профилем и одинаковой скоростью загрузки страниц, это не аудитория, а фабрика имитации. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Для доказательной базы нужны не скриншоты, а таблица аномалий: • CTR по источникам vs post-click engagement • доля событий без mouse/scroll/input • повторяющиеся цепочки referrer→landing→bounce • несостыковка конверсий с временем на сайте и очередностью событий. Когда у живого трафика есть шум, у мусора — идеальная симметрия. И именно симметрия чаще всего выдаёт фрод.

Собирайте экспорт сырых логов, связывайте click_id, session_id и server-side events, затем пересчитывайте воронку по каждому подрядчику отдельно. Если подрядчик спорит, просите его объяснить не «качество», а конкретный паттерн: одинаковые сессии, одинаковые заголовки, одинаковые паузы. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Трекер врёт не в отчёте — он врёт уже на входе: где ломают атрибуцию</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Подмена данных в трекере почти всегда идёт по трём каналам: client-side параметры, server-to-server постбэки и cookie/localStorage. Если в цепочке нет жёсткой валидации click_id, source_ip, user-agent и времени жизни события, любой фрод-скрипт подставит «чистую» конверсию в уже оплаченный клик.

Типовые дыры:
• click_id не привязан к одному источнику и живёт дольше окна сессии
• postback принимает событие без HMAC-подписи или nonce
• редиректы не проверяют несоответствие IP/UA между кликом и конверсией
• трекер доверяет referrer и UTM, хотя их правят на уровне браузера и прокси

Защита начинается не с «антибота», а с нормальной схемы доверия. На каждый клик нужен серверный токен с подписью, коротким TTL и привязкой к fingerprint сетевого уровня: ASN, /24, UA, Accept-Language, часовой пояс, последовательность redirect hop. Если конверсия приходит с другого профиля — режьте её в quarantine, а не в отчёт «accepted». Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

И главное: не лечите трекер косметикой. Включите верификацию каждого события, логируйте сырые запросы до нормализации и сравнивайте цепочку клика с цепочкой конверсии на уровне пакетов. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: туда, где нет проверки подписи, всегда придёт кто-то с очень убедительным «успешным» лидом.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Собственная фильтрация трафика на ClickHouse и Python: как не кормить ботов бюджетом</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Если у вас есть только postback и отчёт сети, фрод уже успел доехать до атрибуции. Нормальная защита начинается с сырого события: click_id, ip, ua, referrer, timestamp, geo, ASN, device hash. Всё это надо писать в ClickHouse без «улучшений» на стороне трекера.

Схема простая: Python принимает события, валидирует поля, шлёт батч в ClickHouse, а правила фильтрации живут отдельно в таблице признаков. Дальше считаем аномалии:
— слишком плотные клики с одного /24
— одинаковый UA при разном гео
— нулевой dwell time между клик и конверсию
— всплески по ASN с пустой историей

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними. В ClickHouse удобно держать скользящие окна и агрегаты по срезам: ip, subnet, ua_hash, landing_id. Python нужен не для «магии», а для оркестрации: собрать признаки, применить score, записать verdict. Слабое место многих реализаций — фильтр на уровне одного правила. Один сигнал обходится легко; пять сигналов уже превращаются в шумный, но читаемый след.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: сначала собирайте whitelist для своих источников, потом вводите score по 3–5 признакам, затем режьте только те связки, где аномалия повторяется в окне наблюдения. Не баньте по одному клику — баньте по устойчивому паттерну.

Итог простой: ClickHouse хранит правду, Python принимает решения, а антифрод без сырого логирования — это декорация.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как в programmatic незаметно сливают показы через bid stuffing, pixel stuffing и domain spoofing</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. В programmatic-фроде почти всегда один и тот же трюк: инвентарь выглядит «живым» в отчётах, но по сетевому следу это мусорный трафик. Три классики: — Bid stuffing: аукцион завален лишними bid request, часть из них даже не успевает получить нормальный пользовательский контекст. — Pixel stuffing: ваш пиксель рендерится в 1x1 iframe или скрытом контейнере, и «конверсия» рисуется без видимого показа. — Domain spoofing: в SSP прилетает подмена домена, где премиальный сайт подставлен вместо реального источника.

Проверка начинается не с «интуиции», а с сопоставления полей. Смотрите на mismatch между app-ads.txt / ads.txt, seller.json, bundle/app name, referer и площадкой в bid request. Если в логах есть расхождение по pubdomain, page, domain и отсутствует внятный chain of custody, перед вами не inventory, а декорация. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: высокий процент одинаковых user-agent, короткие session gaps, повторяющиеся IP-пулы и аномальная частота показов на один ASN.

Для pixel stuffing полезно ловить не только viewability, но и физику рендера: размеры iframe, visibility state, intersection ratio, несоответствие scroll depth и времени экспозиции. Если impression fired, а вкладка была скрыта, фрейм 0x0, либо focus никогда не появлялся — это не просмотр, а бухгалтерская фантазия. Отдельно проверяйте JS-события: нормальный пользователь не генерирует идеально равные интервалы между impression, click и conversion.

Практика простая: режьте всё, где нет консистентной цепочки source → seller → domain → render → interaction. Добавьте фильтры на аномальные сессии, сверяйте supply-path, блокируйте площадки с повторяющимися fingerprint-матрицами и не верьте метрикам без сырых логов. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Собственная фильтрация трафика на ClickHouse и Python: схема, которая не врет</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Если у вас фильтр живёт в Excel, а решения принимаются по CTR и «ощущениям», бюджет уже течёт в канализацию. Нормальная антифрод-схема должна собирать сырые события, хранить их без агрегации и давать быстрый ответ на запрос: кто кликнул, откуда, с какой задержкой и чем закончилась сессия.

База — ClickHouse как слой аналитики и Python как оркестратор правил. В ClickHouse пишите click_id, ip, ua, referrer, timestamp, geo, ASN, ttl-like признаки, цепочку редиректов и postback. В Python держите детектор: скорость кликов по IP/UA, повторяемость шаблонов, несостыковки между geo и языком, аномально короткие сессии, одинаковые cookie-less заходы. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Минимальный набор правил:
— один IP → много click_id за короткое окно;
— один UA → десятки разных IP из одного ASN;
— клики без movement / scroll / focus-событий;
— конверсия идёт, но поведение до неё пустое, как SYN без ACK;
— редирект-цепочка стабильна до байта.

Схема не должна «банить» сразу. Сначала ставьте флаг, потом считайте доверие и режьте только при накоплении совпадений. Иначе вы сами создадите ложные срабатывания и начнёте убивать нормальный трафик вместе с мусором.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: не из-за одной магической ошибки, а из-за слабого контура, где события не связаны, правила не воспроизводимы, а фильтр нельзя пересчитать задним числом. Сделайте сырые логи неизменяемыми — и только потом учите Python искать фрод.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как ловить аномальный трафик Isolation Forest, а не гадать по CTR</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза: фрод редко выглядит как «плохая кампания». Он выглядит как сдвиг распределений. И когда у вас есть session_id, ASN, user-agent, время до клика, глубина скролла и повторяемость IP/UA, Isolation Forest начинает работать лучше ручных фильтров, потому что ищет не «плохое значение», а редкость в многомерном пространстве.

Схема простая: собираете признаки на уровне сессии, нормализуете числовые поля, one-hot для категорий, отдельно считаете поведенческие фичи — dwell time, click-to-conversion lag, ratio уникальных URL, частоту возвратов с одного /24. Затем модель строит деревья и выталкивает в аномалии точки, которые требуют слишком короткого пути разбиения. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: одинаковые тайминги, повторяющиеся заголовки, нелепо стабильные sequence of events.

Не кормите модель сырым шумом. Исключите сезонность, timezone-эффекты, тестовые площадки и внутренний трафик, иначе лес начнёт считать аномалией ваш собственный саппорт. Порог outlier score калибруйте по ручной валидации: 200–500 сессий из хвоста, сравнение с сырыми логами, сверка с fingerprint, прокси-метками и bounce-паттернами. Без этого вы просто автоматизируете ложные срабатывания.

Используйте модель как слой триажа: сначала скоринг, потом правила, потом ручная проверка. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: не через один очевидный бот, а через пачку «почти нормальных» сессий, которые вместе рисуют красивую, но фальшивую воронку.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как собрать фильтр трафика на ClickHouse и Python, чтобы ботам стало некомфортно</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Собственная антифрод-схема не начинается с «модели», она начинается с сырого event stream: click_id, ip, ua, referer, timestamp, geo, session depth. ClickHouse тут нужен не для красоты, а для быстрых срезов по миллионам событий и поиска аномалий по группам, а Python — для правил, скоринга и оркестрации пайплайна.

Базовая архитектура проста: ingest → нормализация → агрегации → decision layer. В ClickHouse храните сырые клики и конверсии в отдельных таблицах, а поверх стройте materialized views: частота кликов по IP / UA, повторяемость subnet, окна времени между событиями, доля пустых referer и однотипных сессий. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: слишком ровный интервал, слишком одинаковый маршрут, слишком много шума в заголовках.

В Python не пытайтесь «угадать фрод» одной магией. Делайте стек правил: IP reputation, velocity check, fingerprint consistency, anomaly score по z-score или isolation forest, затем итоговый decision engine. Если правило ложно режет живой трафик — оно обязано получать вес ниже и уходить в tg-spoiler: review queue, а не в блок.

Важно не перепутать фильтр и кладбище данных. Любое решение должно писать причину: rule_id, threshold, feature snapshot, action. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: без лога вы видите только «просадку», с логом — конкретный слой атаки и точку, где его можно отрезать.

Сначала постройте прозрачные правила и только потом усложняйте математику. Иначе ClickHouse будет хранить красивую статистику о том, как вас методично доят.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Собственная фильтрация трафика: ClickHouse и Python против мусорных кликов</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Если у вас есть только postback-лог и отчёт из кабинета, фрод уже успел проехать по бюджету. Нужна своя линия обороны: сырые события в ClickHouse, обогащение в Python и жёсткие правила, которые режут не “подозрительное”, а конкретные паттерны.

Схема простая: ingest → нормализация → скоринг → блок/allow. В ClickHouse храните timestamp, ip, ua, referrer, click_id, landing, isp, geo, time_to_convert, session_count. В Python считайте признаки: частота кликов с /24, повторяемость UA, нулевую глубину сессии, неестественный лаг до конверсии, совпадение отпечатков. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Минимальный набор правил:
— >N кликов с одного /24 за короткое окно;
— один UA на десятки разных IP;
— переход без реферера + мгновенный bounce;
— конверсии только в “идеальные” интервалы времени;
— клик и конверсия с несовместимыми geo/isp. 🔍

Не пытайтесь строить “умный” фильтр на одной метрике. Смотрите на связку сигналов и храните решение не только как blacklist, но и как score: 0–39 — пускаем, 40–69 — режем атрибуцию, 70+ — в бан. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: через повторяющиеся кластеры, а не через один громкий аномальный клик.

Финал простой: сначала логируйте всё, потом режьте по кластерам, и только затем автоматизируйте блокировки — иначе вы научите свой фильтр стрелять по своим же пользователям.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Трекер врет не сам по себе — ему подсовывают поддельные postback, cookie и IP</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Подмена данных в трекере почти всегда начинается не с «взлома», а с дырки в доверии: открытый postback без подписи, слабый clickid, отсутствие сверки user-agent и IP-пула. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: массовые клики с одинаковым TTL, одинаковым JA3, одинаковыми таймингами до конверсии.

Что ломают чаще всего:
• clickid, который можно угадать или переиспользовать;
• postback, принимающий запрос без HMAC-подписи;
• редиректы, где не проверяется цепочка referrer → landing → action;
• антифрод, который смотрит только на одну метрику и игнорирует аномалии по сессии.

Защита строится не на одном фильтре, а на связке:
— подписывайте каждый server-to-server callback;
— привязывайте событие к IP, UA, времени жизни и fingerprint;
— режьте повторные конверсии по одному clickid;
— сравнивайте распределение задержек, а не только факт события;
— ставьте пороги на подозрительные ASN, датацентры и нестабильные цепочки редиректов.

Если трекер позволяет принимать событие без валидации источника, это не аналитика, а приемник мусора. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: через подмену атрибуции, фальшивые лиды и повторную отправку событий.

Сначала закрывайте канал доверия, потом уже стройте отчеты. Иначе вы оптимизируете не трафик, а аккуратно упакованный фрод.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как вычислить click farm по IP-диапазону и сетевому поведению до первого конверсивного клика</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Ферма кликов редко маскируется идеально: у неё слишком ровная сетка запросов, слишком одинаковые паузы и слишком бедная топология. Ищите не «плохой трафик», а повторяемость на уровне TCP/IP: одинаковые ASN, схожие /24, кластерные выходы через один пул прокси, синхронные session start и короткие цепочки: impression → click → bounce.

Признаки на уровне сетевого следа:
• много IP из одного диапазона с разными User-Agent, но одинаковым TLS/JA3-отпечатком;
• частые смены IP без смены поведенческого профиля;
• RTT и TTL почти не гуляют внутри кластера;
• распределение времени между событиями сжато до одного окна, без хвоста реальных пользователей.

На уровне диапазонов полезно строить heatmap по ASN и /24: если клик-сессии приходят пачками из одного подсети с одинаковым маршрутом до edge, это не «сезонный всплеск», а маршрутный след одной инфраструктуры. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: один и тот же резолвинг, одинаковый порядок заголовков, одинаковая деградация при challenge-response.

Практика: сохраняйте сырые логи с IP, ASN, JA3, TTL, UA и временем до первого действия. Затем режьте поток по кластерам: если внутри группы совпадают 3+ признака, помечайте её как подозрительный пул и режьте на уровне правил, а не руками по одиночным IP. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: не через «плохой креатив», а через предсказуемую сетевую геометрию.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как собрать доказательства ботового трафика у подрядчика, а не спорить на эмоциях</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Если подрядчик отгружает мусор, это видно не по «ощущениям», а по следам в request-log и поведении сессий. Ищите не один симптом, а связку:
• резкий перекос по ASN/гео при нормальном таргете;
• сверхкороткие сессии 0–3 секунды с одинаковым path;
• повторяющиеся user-agent, но разные IP из одного пула;
• клики без mousemove, scroll, focus и без второго запроса к серверу.

Собирайте доказательства на уровне цепочки: click_id → session_id → event stream → conversion. Если между кликом и событием нет естественной последовательности, а время до конверсии у сотен визитов почти одинаковое, перед вами не «хороший трафик», а генератор шаблонов. Особенно показателен fingerprint: совпадение canvas, WebGL, timezone и языка при массовых заходах часто выдает один и тот же бот-движок, просто в разных IP-оболочках.

Запрашивайте у подрядчика сырые логи, а не Excel с красивыми средними. В нормальном трафике есть дисперсия: разные разрешения, разные паттерны загрузки, разный depth просмотра. В фродовом — слишком ровные тайминги, одинаковые referrer-цепочки, пустые cookies, обнуленные localStorage и подозрительно стабильный hit-rate по одному placement. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Фиксируйте это в отчете как техэкспертизу: таблица аномалий, примеры запросов, сравнение распределений, p95 по сессии, доля повторов fingerprint. Тогда спор превращается из «нам кажется» в инженерный акт. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: не верьте обещаниям — требуйте логи.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как технически доказать ботовый трафик у подрядчика, а не спорить на уровне “кажется, лиды плохие”</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Нужны не эмоции, а воспроизводимые артефакты: server-side события, сырые click_id, user-agent, IP, ASN, время до конверсии и цепочка редиректов. Если подрядчик не даёт выгрузку по каждому переходу — вы уже смотрите на черный ящик.

Сверяйте: — аномально короткий session_duration при высоком числе кликов; — одинаковые UA/реферы с разных IP; — массовые конверсии из одних подсетей; — нулевая глубина скролла и отсутствие mousemove; — конверсия без промежуточных событий, которые ваш сайт обычно фиксирует. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Дальше смотрите на тайминги. Человек редко укладывается в стабильный интервал “клик → лендинг → форма” с точностью до секунды десятки раз подряд. Для фрода типичны: одинаковая задержка между событиями, всплеск трафика в узком окне, повторяющиеся fingerprint-слепки и несовместимые пары “гео/IP/язык браузера”.

Если подрядчик спорит, запросите сырой экспорт и сопоставьте его с собственными логами на уровне request_id. При расхождении цепочки редиректов, дублирующихся click_id или пустых session storage спор заканчивается не мнением, а фактом. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
Как ботнеты имитируют человека через Fingerprinting и WebGL — и где у них течёт лог

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Бот не обязан выглядеть как «голый скрипт»; ему достаточно собрать отпечаток, который не разваливается на базовой проверке: canvas, WebGL renderer, audio stack, timezone, font list, hardwareConcurrency, deviceMemory. Дальше включается подгонка: значения склеиваются в правдоподобный профиль, а не в настоящий.

Главная ошибка фрода — согласованность по одному слою, но рассинхрон по другим. Если WebGL выдаёт один GPU, а user-agent, screen metrics и шрифты кричат о другом классе устройства, это уже не браузер, а маска. Смотрите на связки: vendor/renderer ↔ OS, timezone ↔ география IP, touch points ↔ desktop-агент, canvas noise ↔ стабильность сессий. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

WebGL-фрод особенно грязный на уровне рендеринга: часто подменяют лишь строки vendor/renderer, забывая про extensions, precision, parameters и поведение шейдеров. Настоящий стек даёт устойчивый профиль, а поддельный — набор компромиссов: чуть иной порядок extension, плавающее FP-округление, нестабильный hash между сессиями, слишком «аккуратный» шум без естественной корреляции. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет.

Фильтровать нужно не один признак, а расстояние между признаками: строите score по несовместимостям, а не по «плохим» значениям. Если триггеры повторяются на одном ASN, с одинаковым WebGL-хвостом и однотипной кривой сессии, перед вами не аудитория, а фабрика. if fp.webgl_mismatch + fp.ua_mismatch + fp.session_entropy > 2: block() — грубо, но работает как первый слой.

Ищите не «идеального бота», а системную нестыковку между слоями отпечатка: там, где профиль слишком ровный, обычно уже кто-то потратил бюджет.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Аудит подрядчика: какие логи и метрики доказывают ботовый трафик без споров и эмоций</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Подрядчик может клясться в «качестве», но спор выигрывает не менеджер, а трасса событий: click_id, user_agent, IP, referrer, timestamp, cookie sync, postback. Если в цепочке есть разрывы — это уже не мнение, а артефакт.

Смотрите на 4 класса аномалий: — одинаковые UA и одинаковый порядок заголовков при разном click_id; — всплески кликов с одного /24 или повторяющихся ASN; — конверсия без нормальной сессии: 0–2 секунды до события, нет скролла, mousemove, touchstart; — несовпадение гео, языка браузера и IP. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Дальше — сырые распределения. У живого трафика есть хвосты: разные времена между кликом и целевым действием, разный depth pageview, частичная дисперсия по устройствам. У фрода — «ступенька»: одинаковые интервалы, одинаковая длина сессий, повторяемые цепочки URL, пустые или обнулённые event-буферы. Если подрядчик не отдаёт raw logs, а только агрегаты, он скрывает первичную улику.

Фиксируйте критерии письменно: sample of logs, правила атрибуции, окно наблюдения, список обязательных полей, допустимый % потерь. Потом прогоняйте через простую фильтрацию: кластеризация по IP/UA, поиск дубликатов click_id, проверка session entropy, correlation between time-to-convert and engagement. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет.

Если подрядчик не может воспроизвести цепочку «клик → сессия → поведение → конверсия» на уровне сырых событий, у вас не спор о качестве, а уже готовый кейс для разрыва доступа к бюджету.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>SDK Spoofing и Click Injection: как ломают мобильную атрибуцию</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. В мобильном фроде редко «воруют клики» в лоб — чаще подменяют контекст: SDK уверяет MMP, что инсталл был честным, а паразитный клик прилетает ровно в окно атрибуции.

SDK Spoofing — это имитация событий от настоящего приложения без реального user journey. В логах это выглядит как невозможная последовательность: install_referrer есть, сессии нет, first_open приходит раньше, чем device fingerprint успевает собрать стабильный набор полей. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: одинаковые build_id, одинаковые тайминги, одинаковые ASN.

Click Injection работает тоньше. Вредоносное приложение слушает broadcast о пакете и встраивает свой клик в последние миллисекунды перед установкой. На уровне сырых событий видна странная связка: клик с нулевой вовлечённостью, затем install почти без лагов, затем отсутствие post-install активности. Это не трафик, это перехват окна атрибуции.

Что фильтровать:
• latency between click/install ниже физически реалистичного порога
• повторяющиеся device ID, IP-пулы, referrer-последовательности
• installs без нормального session depth и без ранних in-app events

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: если трекер доверяет одному только last click и не сверяет поведенческий след, мошенник получает credit за чужой пользовательский путь. Лечится это не «антифродом по названию», а корреляцией referrer, session timing, entropy device-полей и post-install сигнала.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как вычислить click farm по IP-диапазону и сетевому рисунку, а не по ощущению</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Ферма кликов редко маскируется сложной магией: чаще это плотный кластер одинаковых исходящих IP, однотипные ASN, короткие сессии и повторяемые цепочки запросов к трекеру. Сначала смотрим на распределение /24: если из одного диапазона летит непропорционально много кликов на десятки офферов, это не «удачный источник», а массовая генерация событий.

Что обычно торчит в NetFlow и access-логах:
• низкая энтропия User-Agent при высокой частоте запросов;
• одинаковый TTL и размер TCP window у пачки соединений;
• повторяемый порядок хитов: landing → redirect → postback без нормальной глубины;
• короткий gap между кликом и последующим событием, почти одинаковый для всех сессий.

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними. У click farm часто виден «прыжок» по IP внутри одного мобильного пула, но география и ASN не бьются с якорными признаками устройства: язык браузера, часовой пояс, Accept-Language и реальная латентность. Если часть трафика идёт через прокси-диапазоны с соседними адресами и одинаковыми TLS fingerprint, перед вами не аудитория, а фабрика.

Практика фильтрации простая и жёсткая: строим скоринг по /24, ASN, времени между хитом и конверсией, повторяемости header-set и совпадению сетевых fingerprint. Диапазон уходит в карантин, если у него высокая концентрация событий при низкой вариативности окружения. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: не отдельный IP, а весь паттерн доставки трафика.

Не ищите одну «плохую точку». Ищите кластер, где трафик выглядит одинаково на уровне пакетов, заголовков и таймингов — именно там ферма кликов обычно и прячется.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как ботнеты маскируются под живых пользователей через fingerprint и WebGL</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза: бот уже не обязан выглядеть как «headless with empty UA». Он собирает связку из десятков признаков и подгоняет её под средний профиль: UA, canvas, WebGL vendor, renderer, timezone, language, screen, audio hash.

Классическая ошибка антифрода — проверять каждый сигнал отдельно. В реальности ломается не один параметр, а их консистентность. Например: Windows UA + Mac WebGL renderer, локаль ru-RU + часовой пояс UTC-8, экран 1366×768 и GPU, который в таких конфигурациях почти не встречается. Один флаг — шум. Три несовместимых флага — уже граф аномалии.

Ботнеты эмулируют fingerprint двумя путями: тупо подменяют API-ответы или используют заранее собранные «живые» отпечатки. Первый способ палится дрожанием значений между запросами и сессиями. Второй — плохой энтропией: одинаковые canvas-подписи, повторяющиеся WebGL параметры, слишком ровные паттерны прокрутки и кликов. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Рабочая защита — строить не blacklist, а модель связности: сравнивать fingerprint с IP-ASN, TLS-отпечатком, поведением мыши, порядком событий и скоростью навигации. Если WebGL “живой”, а сетевой стек и поведение мёртвые — это не пользователь, это маска.

Финальный совет простой: ловите не «бота вообще», а несостыковки между слоями стека. Именно там фрод чаще всего забывает поправить хвосты.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Isolation Forest в трафике: как ловить аномалии до того, как они сожрут бюджет</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Большинство фрод-цепочек не выглядят как «взлом» — они выглядят как отклонение от нормы: короткие сессии, однотипные user-agent, повторяющиеся IP/ASN, неестественные интервалы кликов, всплески postback без соответствующих pageview.

Isolation Forest хорош именно здесь: он не ищет «бота» по одному признаку, а строит лес случайных разбиений и выделяет объекты, которые изолируются слишком легко. Для трафика это значит: аномальный клик/визит/конверсия получает высокий anomaly score, даже если каждый отдельный параметр выглядит терпимо.

Рабочая схема простая:
• фичи: время до клика, глубина сессии, частота повторов, отпечаток устройства, ASN, timezone mismatch, entropy по URL/рефереру;
• обучение только на «чистом» сегменте, иначе модель научится вашей же грязи;
• порог не по магии, а по распределению score и ручной валидации хвоста;
• отдельно режьте кластеры, где аномалия массовая, а не единичная — там часто сидит ботнет.

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: они плохо имитируют вариативность. Поэтому ловите не «плохой клик», а комбинацию слабых сигналов. И да, если в модели нет сетевых и поведенческих признаков, вы просто автоматизировали самоуспокоение.

Практика без иллюзий: сначала строите baseline по нормальному трафику, затем запускаете Isolation Forest как слой триажа, а не как единственный суд. Точные фильтры рождаются не из модели, а из связки логов, правил и обратной проверки на живых сессиях.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как вычислить click farm по IP-диапазонам, даже если клики выглядят «живыми»</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Ферма кликов редко маскируется идеально: она палится не отдельным IP, а кластером. Смотрите не на один адрес, а на /24, ASN и соседние подсети. Если десятки «пользователей» приходят из одного диапазона, с одинаковым TTL, MTU и почти пустым fingerprint — это не трафик, а конвейер.

Главные сетевые маркеры:
— всплески кликов с короткой периодикой и одинаковым джиттером;
— повторяемые User-Agent + Accept-Language + часовой пояс;
— одинаковые цепочки прокси/NAT: один egress на много «устройств»;
— несоразмерно низкая глубина сессии: click → redirect → exit без второго запроса.

Дальше поднимайте карту IP-распределения. У ферм часто видны диапазоны из дата-центров, мобильных пулов с аномально высокой плотностью или residential-сетей, где слишком много однотипных сессий. Сырой лог должен отвечать на три вопроса: сколько уникальных /24, сколько ASN, и какова энтропия по времени между кликами. Когда энтропия падает, а ASN остается тем же, ботнеты экономят бюджет не вам, а себе.

Не забывайте про поведенческий слой: у ферм почти всегда одинаковый путь редиректов, отсутствие скролла и разрыв между TCP-handshake и первым действием, который укладывается в машинный шаблон. Если ваш фильтр умеет считать кластеры по IP + UA + timing, вы уже режете большую часть мусора до атрибуции. Остальное добивается ретроспективно по корреляции подсетей и повторным заходам.

Вывод простой: ищите не «плохой IP», а повторяющийся сетевой рисунок. Один адрес можно подменить за секунду, а кластер из /24, ASN и таймингов — уже почти подпись.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Серверные логи против скликивания: как поймать бота до списания бюджета</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. В поисковой рекламе скликивание почти всегда видно не в интерфейсе, а на уровне сырых HTTP-событий: одинаковый User-Agent, повторяющийся IP/ASN, нулевой или рваный TTL, один и тот же referrer-путь, клики без последующего DOM-события.

Ищите не «плохой CTR», а последовательности:
• клик → 204/302 → мгновенный возврат без viewtime
• много кликов с одного /24 или одного NAT-пула
• одинаковые параметры запроса, но разные рекламные аккаунты
• всплески в ночных окнах с ровной периодичностью 3–7 секунд

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними. Если в логах клик идёт из datacenter-ASN, а дальше нет цепочки: page_load, scroll, focus, conversion_start — это не пользователь, это транспортный шум. Полезно строить скоринг: IP + ASN + UA entropy + cookie age + time-to-first-action. Когда score низкий, клики лучше не резать сразу, а уводить в quarantine-сегмент и сравнивать с валидной когортой.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: фрод не обязан имитировать человека идеально, ему достаточно повторять статистическую форму. Поэтому фильтр должен быть не бинарным, а вероятностным. Сырые логи, связка server-side событий и жёсткая нормализация по подсетям дают больше, чем любой «антифрод на доверии».

Если у вас нет разметки серверных событий, начните с простого: собирайте IP, UA, ASN, timestamp, request_id и время до первого значимого действия. На этих пяти полях уже видны 80% дешёвого скликивания.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как поднять фильтрацию трафика на ClickHouse и Python без потери бюджета</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза: антифрод не начинается с «умной модели», он начинается с нормального слоя нормализации событий. Сырые клики, показы, конверсии и postback должны сходиться по одному ключу: click_id, device_fingerprint, IP/UA, timestamp. Если в схеме уже есть дыры, дальше вы просто строите дорогой отчет о собственных потерях.

В ClickHouse держите событийную таблицу в колонках, а не в JSON-каше. Минимум полей: event_time, campaign_id, offer_id, ip, ua_hash, referer_hash, country, isp, is_bot_flag, source_id. Поверх этого в Python считайте скоринг: частота кликов по окну, энтропию UA, расстояние между кликом и конверсией, повторяемость IP / subnet / fingerprint. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Схема фильтрации обычно ломается в трех местах:
— дедупликация по click_id без учета proxy-цепочек;
— whitelist на уровне IP вместо subnet и ASN;
— флаг «бот» только по одному сигналу, без ансамбля правил.
Нормальный пайплайн должен возвращать не «верю/не верю», а причины: replay, velocity spike, UA mismatch, geo drift, anomalous session length. Тогда решение можно объяснить и откатить.

Практика простая: сначала пишете в таблицу все, потом отдельным джобом Python ставите risk_score, и только после этого режете трафик на allow / review / drop. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: не через один жирный бот, а через тысячи микроскопических аномалий, каждая из которых выглядит «почти нормой».


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как доказать ботовый трафик подрядчика: метрики, которые не любят логи</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Для аудита подрядчика мало «плохих лидов» и жалоб менеджера. Нужен набор технических артефактов: IP-репутация, user-agent, cookies, сессии, поведение на странице и цепочка редиректов. Если в отчёте трафик «живой», а в сырых логах виден мусор — это уже не спор, а материал для разборки.

Смотрите на аномалии: 1) 90%+ сессий с одинаковым TTL, ASN или подсетью; 2) подозрительно короткое время до конверсии; 3) повторяющиеся шаблоны кликов с одинаковым интервалом; 4) высокий bounce при нулевой глубине просмотра; 5) несовпадение timezone, accept-language и географии IP. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Дальше — связка метрик. Если клик есть, а JavaScript-события не приходят, значит либо скрипт режется, либо трафик идёт из среды без нормального браузерного контекста. Если клики есть, а fingerprint повторяется пачками, ищите автоматизацию. Если подрядчик показывает «качество» только на уровне postback, требуйте raw log: click_id, ip, ua, referrer, timestamp, session_id, first_seen. Без этого вы смотрите не на трафик, а на легенду.

Фиксируйте всё в одном окне наблюдения: сырые логи, логи CDN, серверные события, записи трекера и консистентность атрибуции. Любое расхождение по времени, источнику или цепочке перехода — уже повод ставить трафик на карантин. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как боты имитируют мышь и просмотры страниц: где ломается поведенческий фрод</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Поведенческий фрод редко палится одним признаком: он собирается из набора «почти человеческих» событий. В сырых event-log это выглядит как аккуратные mousemove, scroll, visibilitychange и timing-цепочки, но внутри обычно торчит автогенерация.

— Движение мыши у бота линейное: одинаковая скорость, редкие микроколебания, слишком ровные траектории. У живого пользователя кривая рваная, с остановками на UI-элементах и коррекцией курсора.
— Просмотр страницы подделывают через искусственные dwell-time и скролл без связки с содержимым: глубина прокрутки растет, а hover, focus и selection остаются пустыми.
— Переходы между страницами идут с идеальной регулярностью, без «паразитных» пауз, возвратов назад и ошибок навигации.

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними. Самый надежный разбор — не по одному сигналу, а по корреляции: mouse events против scroll cadence, time-on-page против resource loading, видимость вкладки против активности ввода. Если вкладка «активна», а событий input нет и page lifecycle слишком стерилен — перед вами не пользователь, а скрипт с хорошей маской.

На практике фильтр строят как скоринг: учитывают энтропию траектории, разброс интервалов, частоту смены окна и связность действий с DOM. Отдельно полезно смотреть на невозможные комбинации: длинный просмотр без сетевых догрузок, скролл без пересечения интерактивных зон, движение курсора без пересчета layout. Это не «аномалия», это подпись.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: не через грубый бот-штамп, а через имитацию микро-поведения. Снимайте сырые события, сравнивайте их с реальными пользовательскими распределениями и режьте не по CTR, а по несостыковкам в последовательности действий.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как боты рисуют мышь и просмотры страниц, чтобы украсть ваш бюджет</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Поведенческий фрод почти всегда палится не кликом, а геометрией и таймингами: курсор едет по прямой с постоянной скоростью, замирает на пикселях-сетках, а scroll events идут с механической периодичностью. У живого пользователя траектория рваная, с микрокоррекциями, overshoot и возвратами.

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними:
• mousemove с одинаковым delta и без jitter;
• depth scroll 100% за неестественно короткие интервалы;
• page visibility меняется без соответствующих input events;
• время на странице не бьётся с количеством DOM-interaction;
• окна focus/blur идут пачкой, как по скрипту.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет. Скрипт-имитатор часто не рисует настоящую навигацию, а просто дергает event loop: отправляет synthetic events, подменяет navigator.webdriver, подсовывает правдоподобный referrer и держит сессию в памяти без реальной нагрузки на ресурсы. На сервере это видно по пустым цепочкам запросов: одинаковые user-agent, ровные интервалы, отсутствие ошибок верстки, нулевая вариативность по viewport и языку.

Защита строится не на одном флаге, а на корреляции: сравнивайте input cadence, entropy траектории, dwell time по секциям, и соотношение scroll depth к числу реальных DOM-событий. Если курсор идеален, а поведение стерильно — перед вами не пользователь, а аккуратно собранная имитация. Нормальный трафик шумит; фрод старается выглядеть слишком аккуратно.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как ботнеты маскируются под живых пользователей через Fingerprint и WebGL</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза: современный фрод уже давно не живёт на уровне User-Agent. Он подменяет не один параметр, а целый стек отпечатка — canvas, WebGL, audio, timezone, language, screen metrics, touch events. Бот не «выглядит как браузер», он собирает консистентный слепок под выбранную личность.

Ключевая ошибка — проверять признаки по отдельности. У живого пользователя WebGL vendor, renderer, шрифты и поведение мыши связаны статистически. У ботнета часто видно расхождение: один и тот же GPU-отпечаток бродит по разным ASN, а motion-сигналы рисуются синтетикой: равные интервалы, нулевая инерция, идеальные дуги. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Что смотреть в сырых логах: — совпадение fingerprint_id при смене IP/UA; — редкие комбинации WebGL vendor/renderer + locale; — слишком стабильный canvas hash; — отсутствие дрожания в pointermove; — одинаковые тайминги между DOM events и сетевыми запросами. Если эти признаки сходятся, перед вами не пользователь, а реплика.

Рабочая схема фильтрации — не блокировать один сигнал, а считать риск по связке: fingerprint entropy, сетевой контекст, event timing, повторяемость сессий. Особенно полезен граф связей: если один отпечаток порождает десятки «новых людей» из одной подсети, это уже фабрика, а не аудитория.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: ботнет подставляет правдоподобный WebGL и почти настоящий fingerprint, но ломается на корреляциях. Ищите именно их — там, где отпечаток красивый, а поведение пустое.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как вычислить click farm по IP-диапазонам и сетевым следам до слива бюджета</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Ферма кликов почти всегда оставляет не креатив, а сетевой отпечаток: плотные серии переходов из одного ASN, повторяемые /24, одинаковые TTL, схожий RTT и аномально ровные интервалы между событиями. Если в логе видите «естественный» трафик, но соседние IP ведут себя как копия одного скрипта — это не аудитория, это распределённый кликер.

Смотрите не на один IP, а на кластер:
— много адресов из одного диапазона с коротким временем жизни сессии;
— низкая вариативность User-Agent при смене IP;
— одинаковые referrer-пути, пустые или мусорные;
— последовательные клики с шагом в секунды, без нормального скролла и DOM-активности.
Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: они экономят вычисления и повторяют сетевую геометрию.

Практика жёсткая: строите карту ASN→/24→IP, считаете энтропию по UA, Accept-Language, TLS fingerprint и последовательности URL. Если один диапазон даёт всплеск кликов при почти нулевой глубине сессии и одинаковом пути редиректов — помечайте весь блок как подозрительный, а не отдельные адреса. Отдельный IP легко подменить, диапазон и поведенческий шаблон — уже нет.

Фильтрация должна работать на уровне ingress: denylist по ASN/подсетям, скоринг по сетевым признакам, отдельный алерт на повторяемость таймингов и fingerprint-коллизии. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: не через «плохой креатив», а через фабрику, которая симулирует живой трафик ровно настолько, чтобы пройти поверхностную проверку.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как собрать доказательство ботового трафика и прижать подрядчика сырыми метриками</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Для аудита подрядчика нужны не ощущения, а воспроизводимые артефакты: request_id, click_id, user_agent, IP, ASN, referrer, timestamp, cookie lifetime, события после клика. Если в цепочке нет связки click→session→event, спорить бессмысленно: бюджет утек, а доказательств нет.

Смотрите на кластеры аномалий:
• 95%+ сессий с одинаковым временем на сайте до 3–5 секунд
• повторяющиеся IP / /24, но с разными click_id
• один и тот же UA в комбинации с разными экранами, языками и часовыми поясами
• нулевая глубина скролла, отсутствие mousemove, focus, visibilitychange
• конверсия есть, а postback-цепочка рвётся на первом же редиректе

Дальше делайте сверку по сырым логам. У реального пользователя есть естественная вариативность: задержки DNS, разные TTL куки, неидеальная последовательность событий. У бота паттерн стерилен: одинаковые интервалы между кликом и хитом, массовые заходы из датацентровых ASN, высокий процент headless-сигналов, пустые или шаблонные referer. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Чтобы доказательство не развалилось, фиксируйте все в одном окне наблюдения: экспорт кликов, серверные логи, антифрод-сигналы, карту редиректов и список исключённых визитов с причиной. Чем меньше субъективщины, тем быстрее подрядчик перестаёт изображать «особенности трафика». Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет.

Если у вас есть request_id на каждом хите и 3–5 независимых аномалий в одном кластере, это уже не версия, а инженерный диагноз.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Bid Stuffing, Pixel Stuffing и Domain Spoofing: три схемы, которые режут programmatic без шума</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Эти атаки разные по механике, но цель одна: заставить SSP и DSP принять мусор за валидный инвентарь и списать бюджет на пустые показы или клики.

• Bid Stuffing: в аукцион летят тысячи bid request’ов с «ценными» сигналами, но реального пользователя за ними нет. В логах это выглядит как аномально плотный поток запросов с одинаковыми device-id, короткими интервалами и повторяющимися IP/UA-парами.
• Pixel Stuffing: креатив прячется в 1x1 iframe, user физически не видит объявление, но impression и трекинг-пиксель срабатывают. Проверка проста: viewability близка к нулю, а показов в разрезе DOM/scroll-depth слишком много.
• Domain Spoofing: фродовый паблишер подменяет площадку, продавая низкосортный трафик как premium-домен. Сверяйте supply-path, app-ads.txt / ads.txt, referrer chain и размер inventory.

Фильтрация должна работать на уровне сигнала, а не «на глаз». Ставьте пороги на entropy UA, совпадение ASN, тайминг между request→render→beacon, долю non-viewable impressions и расхождение между declared domain и фактическим referrer. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Если у вас нет сырого лога по каждому impression, вы уже опоздали: без request-id, timestamp, IP, UA, referrer и viewability метрик вы не отрежете фрод, а лишь пересчитаете его в отчетах.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>SDK Spoofing и Click Injection: два способа подменить атрибуцию в mobile-fraud</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. В мобильном фроде цель одна: украсть установку у реального источника и переписать конверсию на себя. SDK Spoofing работает грубо, но эффективно: злоумышленник эмулирует вызов от MMP, подсовывает фейковые device_id, install_timestamp и event payload, а дальше трекер верит «чистому» серверному постбеку.

Click Injection тоньше. Приложение-вредитель ловит момент перед установкой, поднимает фоновые процессы и отправляет свой click, когда видит начало инсталла. На уровне логов это выглядит как аномально короткий click-to-install, одинаковый referrer, высокая доля last-click при пустой пользовательской истории и странные совпадения по IP/ASN.

Что проверять:
— интервал между click и install: если он системно стремится к нулю, это не магия, а инжекция;
— повторяемость device fingerprint: одинаковые модели, версии ОС, языки и прокси-сети в пачках;
— server-side валидацию: подпись payload, nonce, тайм-окно, связка referrer + package name.

Если SDK принимает любой POST без криптографической привязки к реальному устройству, вы уже платите за мусор. Фрод в mobile не ломает математику — он подменяет входные данные. Значит, защищаться надо не правилами «на глаз», а проверкой цепочки: click, referrer, install, postback, timing. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Click Farms палятся не по CTR, а по сетевому следу: как читать IP и трафик</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Ферма кликов почти всегда оставляет одинаковый рисунок: десятки коротких сессий, одинаковые тайминги, один и тот же ASN, а между запросами — странно ровные интервалы. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Смотрите не на отдельный IP, а на кластер. Тревожные признаки:
— массовые заходы из соседних /24 или из одного прокси-пула;
— повторяющиеся TTL, одинаковые User-Agent и Accept-Language;
— цепочка событий без нормального “think time”: open → click → bounce за 2–5 секунд;
— одинаковые рефереры, пустой или подменённый referer, низкая вариативность path traversal.

На уровне сети фермы часто выдают себя “плиткой” по времени: всплески запросов с шагом, который подозрительно похож на скрипт, а не на человека. Сравнивайте распределение по часам, джиттер между запросами, долю TCP-сессий с одинаковым SYN/ACK-паттерном. Если весь трафик идёт с DC/hosting-ASN, а география клика и география конверсии не совпадают — это не аудитория, это маскировка.

Практика простая: строите blacklist не по одному IP, а по сочетанию признаков — ASN + подсеть + поведенческий тайминг + заголовки + повторяемость маршрута. Один признак шумит. Четыре вместе уже дают почти безошибочный детектор.

Финальный совет: сохраняйте сырые логи на уровне edge, считайте кластеры и режьте не “подозрительных пользователей”, а целые сетевые группы. Именно так вы ломаете экономику фермы, а не спорите с её очередным прокси.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>SDK Spoofing и Click Injection: как в mobile-фроде подменяют атрибуцию</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. В мобильном фроде редко крадут «трафик» напрямую — чаще крадут право на атрибуцию. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: они подсовывают фальшивый install, а потом заставляют MMP записать его не тому источнику.

SDK Spoofing выглядит как аккуратный пакетный трафик: событие install, device_id, campaign_id, иногда даже правдоподобный postback-тайминг. На уровне логов это палится по расхождениям: install без цепочки предшествующих сетевых запросов, одинаковые user-agent и device fingerprints, нулевая глубина сессии, а также повторяемые кластеры идентификаторов, которые «случайно» меняются только в тех полях, что проверяются слабее всего.

Click Injection работает грязнее. Фоновой malware ловит момент установки и вбрасывает клик за миллисекунды до первого открытия приложения. В треке это видно как аномально короткий click-to-install, почти нулевой time lag, отсутствие нормального pre-install path и слишком идеальная «победа по last click». Если атрибуция живет только в окне дедупликации и не смотрит на поведение до install, фрод проходит без лишнего шума.

Фильтрация здесь строится не на одном сигнале, а на корреляции: частота install на IP/ASN, совпадение device entropy, распределение задержек, повторяемость referrer-цепочек, нестабильность GEO, а также сверка сессий по raw logs. Один тревожный сигнал — шум. Пять одновременно — уже инцидент.

Вывод простой: не верьте «чистому» install-потоку без сырых логов. Если у вас нет timeline от first touch до first open, значит вас уже пытаются обмануть, просто пока без лишней демонстрации.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как вычислить click farm по IP-диапазонам и сетевым следам до слива бюджета</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Ферма кликов редко маскируется идеально: у неё слишком ровный сетевой почерк. Ищите не «плохой CTR», а повторяемость на уровне ASN, подсетей и таймингов. Типичный след — десятки/сотни сессий с узкого диапазона IP, одинаковый TTL, схожий порядок заголовков и короткие цепочки редиректов без нормальной браузерной инерции.

Смотрите на такие признаки:
— много кликов из одного /24 или соседних /24 внутри одного ASN;
— всплески в одинаковые интервалы, как будто трафик идёт батчами;
— низкая вариативность User-Agent, Accept-Language и viewport;
— частые смены IP при сохранении одного и того же поведения на лендинге;
— почти нулевой разнобой по времени до события конверсии.

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними. У фермы кликов часто ломается TCP- и HTTP-реальность: одинаковый MSS, предсказуемый window size, подозрительно чистый DNS, отсутствие фоновых запросов к third-party доменам, которые есть у живого браузера. Если у вас есть сырые логи, строите матрицу: IP, ASN, RTT, TTL, UA, время между запросами, глубина сессии. Кластеры, где всё совпадает слишком хорошо, обычно и есть источник утечки.

Отдельно проверяйте IP-диапазоны на историческую плотность мусорного трафика. Один и тот же провайдер может быть нормальным, но отдельные подсети внутри него — ходить строем. Сопоставляйте клики с поведением после посадки: живой пользователь рвётся дальше, фарма часто делает один шаблонный запрос и исчезает.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: сначала режете не трафик целиком, а конкретные ASN/подсети, затем подтверждаете это последовательностями событий в логе, и только потом ставите правила фильтрации. Иначе вы просто стреляете по туману, а ферма спокойно меняет маску.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
Как собрать собственную фильтрацию трафика на ClickHouse и Python без магии и ручной боли

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Нужна не «аналитика по ощущениям», а контур, который режет мусор по признакам поведения: IP/ASN, user-agent, session depth, timing, referrer, повторные клики, отсутствие конверсии на уровне связки.

В ClickHouse храните сырые события в wide-таблице: timestamp, click_id, ip, ua_hash, referer, country, device, campaign_id, event_type, delta_ms. Сверху строится агрегация по окнам: — всплески кликов с одинаковым UA; — серии с нулевой глубиной; — слишком ровные интервалы между событиями; — повторы click_id и аномальный churn по IP/подсетям.

Python нужен не для «обработки всего», а для скоринга. Делайте pipeline: выгрузка подозрительных групп из ClickHouse → признаки → весовой балл → решение allow / flag / block. Порог лучше не один: отдельные правила для new traffic, warm traffic и ретаргета. Иначе вы сами начнёте убивать легитим.

пример логики:
if score >= 80: block
elif score >= 50: flag
else: allow

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними. Если у вас нет связки «сырой лог → агрегат → скоринг → обратная метка», вы фильтруете вслепую. Собирайте систему так, чтобы каждый блокировочный кейс оставлял след в данных — только так фильтр перестаёт быть декоративным.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как ботнеты притворяются людьми: Fingerprint и WebGL-обман в рекламном трафике</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Современный фрод редко светится грубо: он собирает профиль устройства, подделывает его и проходит через фильтры, как легитимный юзер. Главная цель — совпасть не с одним параметром, а с вектором: canvas, WebGL, audio, timezone, fonts, screen, navigator.

Классическая схема такая: бот запускается в headless-песочнице, потом скрипт подменяет fingerprint-слои, рисует «естественные» значения и синхронизирует их между сессиями. Если WebGL-рендерер не совпадает с user-agent, если vendor живёт отдельно от платформы, если шрифты и размер экрана не бьются с географией — перед вами не пользователь, а дешёвая имитация.

Что искать в логах:
— одинаковый WebGL vendor/renderer у сотен кликов;
— нулевую вариативность canvas hash при разных IP;
— повторяемые паттерны permission API и media devices;
— слишком аккуратный порядок событий: load → move → click без человеческого дрожания.
Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: они стабильно экономят на энтропии.

Защита строится не на одном флажке, а на корреляции. Считайте расстояние между fingerprint-объектами, ловите кластеры по совпадению WebGL + timezone + locale, отдельно проверяйте несостыковки в поведении: скорость наведения, паузы, scroll depth, повторяемость маршрута по страницам. Именно там вскрывается фальшивка.

Если fingerprint выглядит «слишком ровно», считайте это не чистым трафиком, а подготовленным контейнером. Бюджет утекает туда, где все параметры совпадают слишком хорошо.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Аудит подрядчика: какие логи и метрики реально доказывают бот-трафик</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Если подрядчик приносит «трафик», но в сырых данных видны короткие сессии, одинаковые user-agent, пустые referer и пачки кликов с одного ASN — это не гипотеза, а след от скрипта. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Проверяйте не CTR, а связку из нескольких сигналов:
— распределение времени до конверсии: у ботов оно часто слипается в узкий пик;
— глубина сессии и число событий на визит: 1 pageview, 0 scroll, 0 focus — классика;
— доля прямых заходов без реального referrer и аномальные цепочки редиректов;
— совпадение IP/UA/Accept-Language при массовых кликах;
— несоответствие гео IP, часового пояса и языка браузера.

Сильнее всего работает корреляция на уровне сетевых отпечатков. Ищите повторяемость cookie-less визитов, одинаковый TLS fingerprint, резкие всплески новых устройств без прогрева, а также клики, после которых нет нормального post-click поведения: ни формы, ни hover, ни возврата на страницу. Подрядчик может спорить, но лог не врёт: человек оставляет шум, бот — шаблон.

Фиксируйте доказательство в отчёте как цепочку: клик → сессия → события → конверсия → антифрод-аномалии. Когда у вас есть raw logs, скриншоты из трекера и срез по ASN/UA/времени жизни сессии, разговор быстро становится техническим, а не эмоциональным. Оставляйте в договоре право на выборочную верификацию трафика по серверным логам — это охлаждает самых креативных «оптимизаторов».


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Bid Stuffing, Pixel Stuffing и Domain Spoofing: как режут programmatic-бюджет</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. В programmatic фрод редко выглядит как «боты штурмуют сайт» — чаще это три аккуратных механизма, которые искажают аукцион: Bid Stuffing раздувает частоту бидов, Pixel Stuffing прячет пиксель в невидимом контейнере, Domain Spoofing подменяет инвентарь чужим доменом.

— Bid Stuffing: много bid request, мало реальных impression. Сверяйте ratio запросов к показам, аномалии по seat ID и всплески win-rate без соответствующего роста viewability.
— Pixel Stuffing: клик и пиксель живут в iframe 1x1 или hidden div. Ищите нулевую площадь, отсутствие scroll/visibility events, микродлительность сессий и одинаковые цепочки referrer.
— Domain Spoofing: в логах виден «premium publisher», а сетевой след указывает на другой host. Сравнивайте app-ads.txt / ads.txt, bundle ID, referrer, x-forwarded-for и ASN.

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: неестественная плотность событий, повторяемые user-agent'ы, одинаковый jitter, пустые engagement-сигналы. Нормальный трафик оставляет шум; фрод оставляет стерильную, слишком ровную математику.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет. Если у вас нет сырых логов по request_id, placement, bundle/domain, user-agent и viewability, вы не фильтруете фрод — вы просто спорите с отчетом.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Трекер можно подменить без взлома сервера — через его же доверчивые параметры</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Большинство подмен данных начинается не с «хакерской атаки», а с криво доверенного request-контекста: subid, clickid, user_agent, ip, referrer. Если трекер принимает их как истину без связки между событиями, бюджет утекает в красиво нарисованные клики и фейковые конверсии.

Типовые дыры выглядят одинаково:
— clickid генерируется предсказуемо или принимается снаружи без HMAC-подписи
— postback не сверяет IP/UA/временное окно с исходным кликом
— нет защиты от повторной отправки одного и того же event_id
— allowed parameters не фильтруются, и вебмастер подсовывает свой referrer, payout, status

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: одинаковые тайминги, низкая энтропия заголовков, повторяющиеся ASN, нереалистичная последовательность страниц. Поэтому защита строится не на одном сигнале, а на корреляции: клик → сессия → конверсия → повторная проверка. Если хотя бы одно звено не сходится, событие уходит в quarantine, а не в отчетность.

Что делать технически:
— подписывать clickid серверным секретом и проверять подпись на каждом postback
— хранить fingerprint клика: IP / UA / Accept-Language / timestamp
— отклонять дубликаты по event_id и по слишком плотной частоте
— ставить anomaly-score на несоответствие гео, ASN и поведения на лендинге

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: не через один «плохой» запрос, а через серию мелких допущений в валидации. Закрывайте их на уровне протокола, а не в отчете — иначе трекер будет считать мусор с инженерной точностью.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как вычислить click farm по IP-диапазонам и сетевым следам, а не по интуиции</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Ферма кликов почти всегда оставляет одинаковый сетевой отпечаток: десятки «разных» пользователей сидят за одним ASN, ходят с соседних /24 и дергают одни и те же цепочки URL с микроскопическим разбросом по времени. На уровне NetFlow это выглядит как короткие сессии, одинаковый TTL, повторяющийся MSS и подозрительно ровные интервалы между запросами.

Смотрите на такие признаки:
— слишком плотная концентрация кликов из одного /20, при этом география в трекере рисует «разные города»;
— высокий процент IP из хостинг-провайдеров, VPS и мобильных прокси в одном и том же ASN;
— одинаковые User-Agent, Accept-Language и порядок заголовков, но разные cookie;
— совпадающий путь: impression → click → redirect → LP, без естественных возвратов и ошибок DNS.

Дальше — корреляция по диапазонам. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: если один IP из диапазона уже палится на аномальном session length, смотрите соседей. Фермы редко работают по одиночке; они шумят блоками. Полезно строить blacklist не по адресу, а по кластерам: ASN + /24 + поведенческий профиль + время жизни TCP-сессии.

Практика простая: поднимайте сырые логи, группируйте клики по subnet, считаете entropy по User-Agent и variance по inter-click delay. Если у кластера низкая энтропия и почти нулевая дисперсия — это не аудитория, это конвейер. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: не через один «плохой IP», а через повторяемый сетевой шаблон, который ленивые фродеры не удосужились замаскировать.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как боты рисуют «живое» поведение: мышь, скролл и просмотры без человека</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза: поведенческий фрод давно ушёл от тупых кликов. Скрипт теперь имитирует траекторию курсора, задержки между событиями и даже «случайные» остановки на странице.

Что обычно палит подделку:
— mousemove идёт строго по сглаженной кривой, без микродрожания и коррекций;
— scroll depth растёт равномерно, как по линейке, без возвратов вверх;
— тайминги событий кратны одному и тому же интервалу, будто их раздаёт таймер без джиттера;
— видимость вкладки не меняется: страница «просматривается», пока окно в фоне.

Сырые логи полезнее любых красивых дашбордов. Сравнивайте распределение deltas между событиями, число смен направления курсора, паузы перед first interaction и соотношение dwell time к времени на экране. У человека почти всегда есть шум: перескоки, лишние движения, залипания, микропауы на чтение. У бота — аккуратная, слишком чистая геометрия.

Фильтровать нужно не по одному признаку, а по комбинации: pointer entropy, scroll reversals, focus/blur, event cadence, paint-to-interaction gap. Когда 3–4 сигнала совпадают, перед вами не пользователь, а аккуратно собранный симулятор. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Если ваш трекер видит только pageview, он уже слеп. Смотрите на последовательность событий, а не на красивую маску «активного» визита.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как собрать собственный антифрод на ClickHouse и Python без магии и лишнего шума</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Если у вас есть клики, постбеки, user-agent, IP, реферер, timestamp и session_id — у вас уже есть сырьё для фильтрации. ClickHouse здесь нужен не как «аналитика ради графиков», а как движок для грубого отбора аномалий по миллионам событий: дубли, всплески, невозможные переходы, одинаковые цепочки параметров.

Схема рабочая и скучная, а значит правильная:
• сырые события складывайте в широкую таблицу;
• нормализуйте IP, UA и referer до записи, а не после;
• храните отпечаток сессии: ip_prefix + ua_hash + ref_hash + minute_bucket;
• отдельно ведите таблицу подозрительных паттернов и счётчик срабатываний.

В Python не пытайтесь «угадать бота» одной функцией. Делайте каскад правил: частота кликов на отпечаток, расстояние между событиями, повторяемость query-параметров, совпадение ASN, аномальный ratio уникальных session_id к кликам. Потом уже подавайте результат в ClickHouse и пересчитывайте веса правил по фактическим false positive.

Главная ошибка — фильтровать только по одному признаку. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: они палятся на комбинации. Один IP ещё ничего не доказывает, а вот 50 кликов с одинаковым referer, одинаковым UA и интервалом в 3–5 секунд уже пахнут не трафиком, а скриптом.

Соберите систему так, чтобы каждое правило можно было отключить без остановки пайплайна. Тогда у вас будет не «антифрод на вере», а управляемый контур, где бюджет режется по логам, а не по интуиции.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как боты имитируют мышь и просмотры страниц, не оставляя человеческий след</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза: поведенческий фрод редко палится одним сигналом. Он собирается из микропаттернов — jitter в движении курсора, псевдослучайные паузы, скролл с одинаковой инерцией, заходы в viewability-окна без реального чтения.

Типовой скрипт работает грубо, но эффективно:
— mousemove рисуется по Bézier-кривым, чтобы сгладить линейность;
— траектория режется на сегменты с фиктивными остановками у CTA;
— scroll depth подгоняется под медиану сессий, но без корреляции с контентом;
— page dwell time имитируется таймером, а не событиями visibilitychange и blur.

Вот где ботнеты выдают себя: скорость и плотность событий не совпадают с человеческой моторикой. У человека курсор часто «залипает» на тексте, у бота — равномерно плывёт по пустым зонам. У человека скролл связан с чтением; у скрипта — с достижением метрики. Плюс синтетические сессии часто стартуют без нормальной цепочки referrer → landing → interaction.

Фильтрация должна смотреть на связку признаков: entropy траектории, соотношение move/scroll/click, variance пауз, повторяемость паттернов между сессиями, отсутствие фона из мелких ошибок пользователя. Один сигнал ничего не решает; ансамбль признаков режет фрод куда надёжнее, чем любой «умный» флаг в одиночку.

Если бюджет течёт, ищите не «ботов вообще», а несовместимость поведения с физикой реального пользователя: там, где слишком ровно, слишком быстро и слишком одинаково, обычно уже работает скрипт.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
Скликивание в поиске видно в серверных логах раньше, чем в отчётах кабинета

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза: click fraud редко выглядит как «массовый взрыв». Чаще это аккуратный шум, замаскированный под нормальный user flow. В сервере ищите не CTR, а цепочку: timestamp, IP, UA, referrer, cookie, session_id, gclid/yclid и итоговый статус редиректа.

Маркер №1 — повторы по одной и той же связке IP+UA+ASN с интервалом в 1–5 секунд и одинаковым путём до landing page. Маркер №2 — короткие сессии без дочтения HTML и без статических запросов: пришёл, получил 302/200, ушёл. Маркер №3 — аномальная география или датацентровые подсети, где поисковый клик должен был быть «обычным пользователем», а на деле светится прокси-ферма.

Дальше включайте корреляцию: один и тот же клик должен оставлять след в server-side events, а не только в URL-параметре. Если есть разрыв между входящим click_id и последующим page_view/conversion, это уже не «потеря атрибуции», а дырка в цепочке. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: однотипные заголовки, стабильный TTL, повторяемые окна активности, пустые или шаблонные referer.

Практика простая: стройте фильтр на уровне лог-пайплайна — дедупликация по click_id, скоринг по IP/ASN/UA, отсечение сверхкоротких сессий и бан по повторяемому поведению, а не по одному признаку. Если событие не оставляет нормальный след в логах, это не трафик, а имитация трафика.