channel_slug: ad-fraud-shield

channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Анатомия поведенческого фрода: как боты подделывают мышь, скролл и «внимание»</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Поведенческий фрод давно ушёл от примитивного автоклика: сейчас он генерирует траектории мыши, паузы, скролл и даже «случайные» возвраты на страницу. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: слишком ровные тайминги, одинаковые ускорения, повторяемые дуги движения.

Что видно в сырых событиях:
— mousemove идёт пачками с одинаковым интервалом 16/32 мс;
— координаты строят плавную S-кривую без микродрожания руки;
— scrollDepth растёт линейно, без остановок на контенте;
— focus/blur и visibility меняются синхронно, как по скрипту.

На уровне сессии фрод палится ещё грубее: короткий dwell time на странице, одинаковая последовательность URL, отсутствие возвратов к предыдущим блокам, пустые interaction events. Если в логах есть click, но нет нормальной энтропии в mousemove и scroll, перед вами не пользователь, а дешёвый симулятор внимания.

Фильтрация работает не по одному признаку, а по сумме: entropy траектории, variance пауз, correlation между скроллом и DOM-активностью, частота неестественных re-entry. Отдельно полезно считать коэффициент «движение/событие»: у живого пользователя он шумный, у бота — почти идеально повторяемый. Именно такие константы и выдают скрипт, даже если он пытается маскироваться под человека.

Если ваш антифрод смотрит только на IP и User-Agent, бюджет уже течёт. Смотрите на микродинамику: там, где у человека хаос, у бота всегда аккуратно сшитая симуляция.


network: arbnet

channel_name: Защита от фрода в рекламе

format: evergreen

content:
<b>Bid Stuffing, Pixel Stuffing и Domain Spoofing: три способа слить programmatic-бюджет</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. В programmatic-фроде почти всегда торчат одни и те же сигнатуры:
— Bid Stuffing: аукцион получает лавину bid request с одного кластера IP, но viewability и post-click почти нулевые.
— Pixel Stuffing: пиксель срабатывает в iframe 1x1, в скрытом контексте, с нереалистичным временем на странице и без human-like scroll.
— Domain Spoofing: в заявке фигурирует premium-домен, а в цепочке поставки — совсем другой host, часто с кривым app-ads.txt/sellers.json.

Не верьте отчетам на слово. Сопоставляйте request ID, ad unit, referer, bundle/package, user-agent, ASN, geo и тайминг события. Если CTR/CTR-like метрики выглядят прилично, но распределение latency, dwell time и depth scroll ломается на кластере — это не «нестандартная аудитория», это мусорный трафик. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: одинаковые окна времени, повторяемые header-фингерпринты, пустые cookies, короткие сессии, один и тот же путь до конверсии.

Защита строится на фильтрации цепочки supply chain:
— режьте площадки без внятной аутентификации инвентаря;
— проверяйте несоответствие domain/subdomain/referrer;
— ставьте пороги на аномальные burst-пики bid requests и слишком плотные impressions;
— валидируйте viewability не по факту рендера, а по активным сигналам: focus, scroll, visibility change, mouse/touch cadence.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: не в «плохом креативе», а в подмене источника, скрытой отрисовке и искусственном раздувании аукциона. Если у вас нет корреляции между supply-chain логами и поведением живого пользователя, у вас не антифрод, а бухгалтерия на ощупь.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Isolation Forest ловит фрод там, где правила уже сломались и начали врать</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Классические фильтры режут только известные паттерны: один ASN, один User-Agent, один реферер. Но ботнеты эволюционируют, а вот след в данных остаётся: короткие сессии, неестественные интервалы между событиями, одинаковая глубина скролла, пустые cookie-jar и подозрительно ровный путь по сайту.

Isolation Forest полезен именно на этом уровне. Он не ищет «плохие» клики по шаблону, а выделяет объекты, которые легче изолировать в многомерном пространстве признаков. Для трафика это обычно: dwell time, click-to-conversion delta, число DOM-событий, уникальность IP/UA, частота повторов по fingerprint, доля прямых входов без предыстории. Чем дальше точка от плотного кластера нормальных пользователей, тем выше шанс, что перед вами мусор.

Но модель бесполезна без дисциплины в данных: нормализуйте признаки, убирайте утечки из post-click полей, не кормите алгоритм метками, которые он потом «угадает» сам. Иначе получите красивый скоринг, который идеально отделяет не ботов, а ваши же ошибки трекинга.

Лучший режим — не автозапрет, а очередь на ручную валидацию: score выше порога → проверка сырых логов, заголовков, цепочки редиректов и поведенческого графа. Ботнеты любят шум, но плохо переживают контекст. Выставьте модель рядом с правилами, а не вместо них.

Итог простой: ML не заменяет антифрод, он ускоряет поиск аномалий. Если у вас есть нормальные фичи и доступ к сырому трафику, Isolation Forest быстро показывает, где рекламный бюджет утекает в технически аккуратный, но всё же мусор.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
Как ботнеты прячутся под “живых”: Fingerprint и WebGL-обман в рекламном трафике

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Ботнеты эмулируют не “пользователя”, а его след: canvas, WebGL, audio, timezone, fonts, client hints. На входе у вас якобы обычный браузер, а внутри — одинаковые отпечатки, собранные из шаблона. Бот-ферма редко идеальна: где-то спотыкается renderer, где-то палится entropy, где-то ломается связка UA ↔ GPU ↔ язык ↔ экран.

Что проверять в первую очередь:
— повторяемость WebGL vendor/renderer на тысячах сессий;
— несостыковки между viewport, devicePixelRatio и физикой устройства;
— одинаковые паттерны шума в canvas и audio fingerprint;
— подозрительно “чистый” набор шрифтов и одинаковый порядок их перечисления.

Смотрите не на один признак, а на кластер. Живой трафик даёт разброс: разные GPU, разные таймзоны, естественные задержки и микродрожание параметров. У бота всё слишком ровно: одинаковые WebGL-ответы, стабильные offsets, синхронные движения мыши, одинаковая скорость загрузки ресурсов. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Практика простая: стройте скоринг по несовместимостям, а не по “подозрительности” в вакууме. Если fingerprint стабилен, но поведение пустое — это не клиент, это симуляция клиента. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как вычислить click farm по IP-диапазону, TTL и повторяемым сетевым следам</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза: click farm почти всегда шумит одинаково. У него не «пользователи», а пачка устройств, которые ходят через одни и те же ASN, подсети /24 и прокси-выходы. Ищите не креативы, а сетевую геометрию: плотность кликов из одного диапазона, низкую энтропию User-Agent, одинаковый RTT и подозрительно стабильный TTL на разных сессиях.

Полезные маркеры:
— всплеск кликов из одного /24 при нулевой или слабой географии;
— повторяющиеся reverse DNS-шаблоны вида host-<id>.provider.tld;
— одинаковый набор заголовков: Accept-Language, Accept-Encoding, Sec-CH-UA;
— короткие цепочки redirect, где время между hop’ами почти не гуляет;
— IP меняется, а отпечаток TCP/IP остается тем же: MSS, window size, порядок опций.

Дальше — корреляция по окнам времени. Ферма редко ведет себя как нормальная аудитория: клики идут пакетами, с одинаковой паузой между запросами, без естественного разброса в течение суток. Если у вас есть server logs, сравнивайте не только IP, но и sequence of events: first hit, landing, postback, повторный заход. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Фильтр строится на весах: IP reputation + ASN clustering + header entropy + timing variance. Если три из четырех признаков бьют в красную зону, бюджет уже течет в трубу. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: не через один «плохой IP», а через целую сетку с одинаковым сетевым почерком.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как ботнеты притворяются людьми через Fingerprint и WebGL: разбор следов</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Бот, который умеет кликать, ещё не человек: его выдают связки параметров, а не один «палевный» признак. В нормальном трафике canvas, WebGL, audio, timezone, язык, шрифты и разрешение экрана образуют устойчивый профиль. У фрода профиль часто «склеен» из несовместимых частей: UA один, GPU-рендер другой, а временная зона живёт своей жизнью.

Типовые маскировки:
— подмена WebGL vendor/renderer на массовый набор;
— рандомизация canvas-шумом без сохранения стабильности между сессиями;
— смена fingerprint при каждом новом клике, но с тем же IP/ASN;
— имитация «живого» движения мыши при детерминированных интервалах;
— залипание на одинаковых паттернах scroll и focus/blur.

Смотрите не на одиночный fingerprint, а на граф совпадений. Если один и тот же набор атрибутов появляется десятками раз, при этом меняются только cookies и referer, перед вами не аудитория, а конвейер. Особенно полезны проверки на внутреннюю согласованность: WebGL-рендер должен совпадать с семейством устройства, DPI — с типом экрана, а clientHints — с заявленным браузером. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Практика фильтрации простая и жесткая: нормализуйте fingerprint в хэш, считайте частоту кластеров, режьте аномалии по несоответствию графического стека и поведенческих таймингов. Когда «уникальный пользователь» приходит с одинаковым WebGL и одинаковой механикой событий, это не уникальность, а повторяемость.

Пока вы сравниваете людей с идеальным ботом, бюджет уже уехал. Сравнивайте связки, ищите несовместимость слоёв и режьте стабильные кластеры фрода без жалости.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
Собственная фильтрация трафика: как связать ClickHouse и Python без потери сигналов

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Если у вас фильтр живёт в Excel и ручных выгрузках, вы уже проигрываете: ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними — одинаковые UA, всплески по ASN, нереалистичная склейка кликов и конверсий.

Схема рабочая и приземлённая: Python принимает сырой поток событий, нормализует IP, user_agent, click_id, referrer, пишет всё в ClickHouse. Дальше в CH строятся окна по 1–5 минут: uniqExact по click_id, count() по повторным заходам, latency между кликом и постбеком, доля пустых рефереров, распределение по подсетям /24. Не ищите «магический антифрод» — ищите аномалии, которые ломают статистику.

Фильтр должен быть не бинарным, а скоринговым: 0–30 — пропуск, 31–70 — карантин, выше — резка. В Python удобно держать правила как набор функций: совпадение fingerprints, слишком ровный интервал между запросами, невозможная география по IP и Accept-Language, повторяющиеся цепочки редиректов. ClickHouse тут нужен не для красоты, а для быстрой агрегации и дешёвого ретроспективного пересчёта подозрительных сегментов.

SELECT
  subnet,
  count() AS hits,
  uniqExact(click_id) AS u,
  avg(postback_delay) AS d
FROM traffic
GROUP BY subnet
HAVING hits > 50 AND u = 1

Финальный совет простой: сначала собирайте сырые события, потом стройте скоринг, и только затем режьте трафик. Иначе вы будете фильтровать не ботов, а собственную слепоту.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как боты рисуют «человеческое» поведение мышью и ломают воронку</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза: поведенческий фрод редко выглядит как грубый спам. Он приходит с JavaScript-событиями, паузами между `mousemove`, псевдослучайными траекториями и имитацией скролла. На входе это похоже на живую сессию, а на уровне телеметрии — на генератор событий с плохой физикой.

Что обычно палится в сырых данных:
— слишком ровная дисперсия скорости курсора;
— траектории без микрокоррекций и возвратов;
— `scroll` идёт, а `visibilitychange` и фокус окна отсутствуют;
— страницы открываются по шаблону, с одинаковыми интервалами и глубиной просмотра;
— клик есть, а предклик-сигналы пустые: нет hover, нет задержки, нет дрожания.

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними. Настоящий пользователь делает ошибки: замирает, уводит курсор в сторону, возвращается к предыдущему блоку, читает неравномерно. Машина же оптимизирует путь до цели. Поэтому полезно смотреть не на один сигнал, а на связку: энтропия движений, последовательность DOM-событий, время между навигациями, соотношение активного окна к просмотру страницы.

Практика фильтрации простая и жесткая: строите score по аномалиям, а не по одному «подозрительному» признаку. Если сессия даёт идеальный скролл, ровный курсор и одинаковые паузы на пачке страниц — это не внимание, это скрипт. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: через симуляцию вовлечённости, которую дешёвый фрод выдает за намерение.

Смотрите на поведение как на граф событий, а не на отдельный клик. Там, где логика слишком гладкая, обычно и сидит бот.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Трекер врёт не там, где кликают, а там, где ему подсовывают ложный payload</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Большинство подмен начинается не с “магии”, а с дырок в цепочке: открытый postback без HMAC, слабая привязка click_id к session, доверие к любому referrer и отсутствие сверки server-side данных с сырыми HTTP-параметрами.

Типовые векторы просты и скучны:
— подстановка чужого click_id в postback и вывод конверсии на другой источник;
— повторная отправка запроса с теми же параметрами, если нет nonce/TTL;
— фальшивый user-agent/ip-профиль, когда трекер верит заголовкам без аномалий;
— расхождение между client-side и server-side event_id, которое никто не валидирует.

Защита строится не на “антиботе”, а на связности цепочки. Подписывайте postback HMAC-сигнатурой, храните click_id только с TTL и одноразовым статусом, сверяйте IP/ASN/UA/Accept-Language с историей сессии, а все конверсии гоните через server-to-server валидацию. Если параметр можно подменить в URL — считайте, его уже подменили.

Отдельно режьте аномалии по времени: клик через 2 секунды после показа, конверсия без промежуточных событий, одинаковые fingerprint’ы на разных лидов, всплески одинаковых referer chain. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Не ищите “идеальный трекер”; стройте недоверенную модель, где каждый входящий параметр считается враждебным до доказательства обратного.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как ботнеты маскируются под живых: Fingerprint и WebGL, которые врут слишком ровно</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Бот, притворяющийся человеком, редко палится по одному сигналу — он собирает «правильный» набор: user-agent, canvas, WebGL vendor, timezone, language, screen metrics. Проблема в том, что у живого пользователя эти поля не складываются в стерильную матрицу.

Смотрите на связность, а не на отдельные значения:
— WebGL renderer не бьётся с CPU/GPU-профилем;
— timezone, locale и IP-география конфликтуют;
— canvas hash повторяется в кластере с разным поведением;
— Fingerprint остаётся стабильным, а mouse/pointer events идут по шаблону, как из генератора.

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними. У них часто слишком ровный entropy-профиль: одинаковые интервалы между событиями, одинаковая длина сессии, одинаковый порядок загрузки ресурсов, нулевая дрожь в движении курсора. Реальный браузер шумит: шрифты, рендер, тайминги, race conditions, микрозадержки — всё это даёт неидеальный отпечаток.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: антифрод должен сравнивать fingerprint не в вакууме, а с поведенческим контекстом. Если WebGL один, а траектория кликов, scroll depth и timing profile из разных вселенных — это не пользователь, это аккуратно собранная обёртка.

Практика одна: строите граф несовместимостей. Не спрашивайте «похож ли он на человека», спрашивайте «может ли один и тот же клиент одновременно иметь такой fingerprint, такую географию и такое поведение». Если ответ ломается хотя бы в двух узлах — перед вами не трафик, а имитация.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Isolation Forest ловит фрод там, где ручные правила уже слепнут</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Ручной фильтр быстро деградирует: ботнет меняет IP-пулы, тайминги, user-agent и цепочку редиректов. Isolation Forest полезен именно на таких данных — он не ищет «плохой класс», а выделяет точки, которые плохо вписываются в общий ландшафт признаков.

Кормить модель нужно не кликами, а поведением: время до конверсии, глубина сессии, энтропия ASN, повторяемость device fingerprint, доля отказов по одинаковым реферерам, распределение inter-click gaps. Чем меньше «маркетинговых» фич и больше сырых сетевых следов, тем выше шанс поймать механику, а не шум.

Рабочая схема простая: обучаете лес на условно чистом сегменте, потом режете трафик по anomaly score и смотрите не только верхний хвост, но и кластеры внутри него. Если аномалия приходит пачками с одного ASN, с одинаковым TTL и одинаковой последовательностью заголовков — это уже не случайность, а фабрика. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Не ждите, что модель сама назовёт вам «бота»: она даёт приоритет для ручного разбора и автобритья. Самый практичный режим — связка Isolation Forest + жесткие правила на протоколы, а не вера в одну магическую метрику. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Трекер врет не сам по себе — его подменяют на каждом узле цепочки</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Самые частые уязвимости трекеров — не в «сложном хаке», а в доверии к входным параметрам: clickid, subid, utm, referrer. Если трекер принимает их без жесткой валидации, бот или недобросовестный вебмастер переписывает атрибуцию, а дальше бюджет едет в сторону мусорного трафика.

Типовые точки подмены:
— открытый редирект, где можно подсунуть чужой оффер;
— GET-параметры без подписи и TTL;
— отсутствие привязки clickid к IP/UA/сессии;
— postback, который принимается по одному токену без проверки связности события.

Что должно быть на входе: HMAC-подпись всех критичных параметров, одноразовый clickid, короткое время жизни, сверка user-agent и подсети, а для postback — идемпотентность и whitelist источников. Если событие можно повторить, значит его можно и накрутить. Если параметр можно подменить в URL, значит его уже подменили.

На уровне детекта ищите аномалии: одинаковые clickid в разных ASN, невозможные последовательности событий, всплески конверсий без кликов, пустые рефереры при «теплом» трафике, микс мобильных и десктопных UA в одной связке. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Защита здесь не в магии антифрода, а в жесткой схеме доверия: подписали, связали, проверили, отказали. Все, что не проходит эту цепочку, должно падать в карантин, а не в отчет по эффективности.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Bid Stuffing, Pixel Stuffing и Domain Spoofing: где именно утекает бюджет programmatic</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. В programmatic фрод редко выглядит как один «плохой» запрос — чаще это цепочка: аукциону скармливают мусорный инвентарь, пиксель срабатывает в невидимой зоне, а домен в бид-ответе подменяется на более ценный.

— Bid Stuffing: множество бидов из одного источника за короткое окно, одинаковый device-id, повторяющийся IP/ASN, а в логах — аномально высокий bid rate при почти нулевом viewability.
— Pixel Stuffing: размер iframe 1x1, скрытие через CSS, page visibility = hidden, время жизни сессии смешное, а конверсии приходят с пустым engagement trail.
— Domain Spoofing: в bidstream указан премиальный домен, но DNS/SSL/TLS-отпечаток, referrer chain и app-ads.txt/sellers.json не бьются между собой.

Фильтрация начинается не с «черного списка», а с корреляции. Сверяйте: bid request → win notice → impression → JS-метрики → postback. Если между ними рвется цепь, у вас не трафик, а имитация трафика. Особенно подозрительны связки, где высокий CTR сочетается с одинаковыми user-agent, нулевым scroll depth и повторяющимися timing-метками до миллисекунды.

Нормальный антифрод для programmatic смотрит на entropy входящих параметров: IP, ASN, UA, timezone, canvas, размер экрана, частоту показов, расхождения по домену и фактической странице. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: короткие сессии, ровные интервалы, стерильные клики, слишком аккуратные конверсии.

Не верьте одному сигналу. Ловите связку из трех: инвентарь, окружение, поведение. Когда они не сходятся, рекламный бюджет уже не «оптимизируется» — его аккуратно выносят через технически чистый, но поддельный аукцион.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Собственная фильтрация трафика на ClickHouse и Python: схема без магии и ручного ада</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Если у вас нет своей точки принятия решения, бюджет принимает её за вас — в пользу ботов. Базовая архитектура проста: сырые события пишем в ClickHouse, а Python держит слой правил и скоринга поверх SQL-агрегаций.

Схема работы такая:
— на входе фиксируете click_id, ip, ua, referrer, timestamp, geo, device_hash;
— нормализуете IP/UA, режете мусорные поля, считаете повторы по окнам 5/30/120 минут;
— в ClickHouse строите витрины по ASN, подсетям, частоте кликов, глубине сессии и расхождению между кликом и конверсией;
— Python забирает результаты, применяет правила и возвращает verdict: allow, soft_block, hard_block.

Самые полезные сигналы не лежат на поверхности. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: одинаковые подсети, рваные интервалы, пустые рефереры, несовместимость UA с accept-language, слишком ровный time-to-convert. Если видите серию кликов с одним и тем же device_hash и разными IP — это не «лояльная аудитория», это фабрика ротации.

Практический минимум: храните сырые события без агрегации, делайте отдельную таблицу флагов, не смешивайте антифрод-логику с бизнес-метриками. И обязательно ставьте пороги не по одному признаку, а по комбинации: один слабый сигнал даёт шум, три согласованных сигнала уже режут мусор почти без ложных срабатываний. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: через слабые правила и отсутствие памяти у системы.

Если у фильтра нет истории и контекста, у фрода есть преимущество по умолчанию. Сначала соберите логи, потом — правила, и только после этого доверяйте результатам.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как ботнеты подделывают fingerprint и WebGL, чтобы выглядеть как живые пользователи</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза: антифрод ломают не клики, а согласованность слоёв. Бот может имитировать mousemove и задержки, но палится на стыке navigator, canvas, audio и WebGL. Главное оружие атакующего — не «идеальный» fingerprint, а правдоподобный шум, который держится в одном и том же профиле между сессиями.

Схема типовая:
— подмена navigator.webdriver, plugins, languages и platform;
— рандомизация canvas/webgl hashes без учёта GPU-стека;
— подсовывание ложных vendor/renderer в WebGL, но с реальными багами рендера;
— одинаковые entropy-паттерны у десятков устройств, замаскированных под разные модели.

Вот где их можно поймать: сравнивайте не отдельное поле, а весь вектор. Если WebGL заявляет Intel, а параметры шейдеров, precision и набор extensions ведут себя как виртуалка — это не пользователь, это декорация. Особенно ценно смотреть на стабильность hash’а: у живого устройства он дрожит мало и в пределах физики, у ботнета — скачет «слишком случайно». Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Практический фильтр прост: строите score по конфликтам между JS-слоями, GPU-метриками и поведенческой временной шкалой; отдельный красный флаг — повторяемый WebGL fingerprint при разных IP и cookie jar. Именно так и уплывает ваш рекламный бюджет.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Трекер врёт не “иногда”, а ровно там, где вы не валидируете входные данные</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Уязвимость трекера почти всегда начинается с доверия к GET-параметрам и postback без жёсткой привязки к сессии. Если click_id можно подменить, а сервер принимает конверсию без сверки IP, user-agent, referer и времени жизни клика — бюджет уже течёт в чужой карман.

Типовые дыры одинаковы:
— open redirect в редирект-цепочке: подмена destination и кража атрибуции
— слабая дедупликация: один и тот же event проходит дважды
— отсутствие HMAC на click_id/pixel payload: фальшивый postback выглядит легитимно
— доверие к рефереру и кукам без проверки связности цепочки запросов

Защита строится не на “антиботе”, а на жёсткой корреляции сигналов. Сверяйте TTL клика, ASN, geo, fingerprint браузера и тайминг между click и conversion. Любой event, пришедший вне окна или с разрывом по сетевому профилю, уходит в quarantine. Отдельно режьте аномалии: одинаковые user-agent string, массовые одинаковые referrer, скачки в частоте событий с одного /24. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

И главное: логируйте сырьё, а не “статистику”. Храните request headers, raw query string, IP reputation, и весь redirect-chain. Тогда подмена данных перестаёт быть магией — она становится просто невалидным пакетом, который сервер обязан отклонить.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Isolation Forest ловит фрод там, где rule-based фильтры уже слепнут</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Когда трафик формально «нормальный», а в сыром потоке уже торчат аномалии, изолированный лес работает не по CTR, а по структуре признаков: user-agent, ASN, глубина сессии, time-to-click, повторяемость IP/UA/cookie.

Схема простая: строите вектор на уровне клика или сессии, нормализуете числовые поля, кодируете категориальные признаки и подаёте в Isolation Forest. Алгоритм не ищет класс бота — он ищет точки, которые изолируются слишком быстро. Именно поэтому он полезен против click spamming, proxy-swarm и «серых» бот-сеток с низкой вариативностью.

Практика: не кормите модель сырыми фичами без агрегации. Работают окна 5–30 минут, счётчики по IP/24, device fingerprint entropy, ratio уникальных лендингов к кликам, а также расстояние до кластера нормального трафика. Если аномалия появляется только в одном признаке — это шум. Если совпадают 3–4 сигнала, перед вами уже не случайность, а паттерн. 🤖

Главное правило: Isolation Forest — не заменяет правила, а ставится поверх них как второй слой. Сначала отсечка по жёстким сигнатурам, потом модель на остатке. Так вы режете ложные срабатывания и оставляете машине только то, что действительно пахнет синтетикой.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как боты рисуют «живую» мышь и почему просмотры страниц палятся в логах</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Поведенческий фрод давно ушёл от тупых скриптов с одинаковым таймингом. Сейчас имитируют не клик, а траекторию: микродрожание курсора, паузы на скролле, «случайные» отклонения по X/Y, ложные hover-события. Но у фейка всегда есть шов — слишком ровная скорость, повторяемые углы, одинаковая длина сегментов пути.

На странице бот обычно проходит один и тот же сценарий: загрузка DOM, 2–3 viewport-пролёта, короткая остановка, затем уход. В логах это видно по отсутствию чтения ассетов, нулевому взаимодействию с формами, одинаковой последовательности событий и слишком чистому времени между ними. Настоящий пользователь не живёт в идеальном интервале между scroll и visibilitychange.

Смотреть надо не на один сигнал, а на связку:
• entropy траектории мыши
• распределение длительности пауз
• соотношение scroll-depth к времени на странице
• повторяемость координат и event cadence
• совпадение user-agent с графом действий

Если триггерится 3–4 признака сразу, не спорьте с интуицией — режьте сессию в risk-score. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: минимальная вариативность, слишком аккуратный тайминг, отсутствие «грязных» человеческих ошибок.

Практика простая: логируйте mousemove, scroll, focus/blur, visibilitychange и строите профиль по энтропии, а не по факту наличия событий. Именно так видно, где трафик дышит, а где просто проигрывает заранее записанный спектакль.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Собственная фильтрация трафика на ClickHouse и Python: где именно режется фрод</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Если фильтр живёт только в кабинете, бюджет уже течёт в сторону. Нормальная схема — сначала писать сырой поток событий в ClickHouse, а Python использовать как слой решения: быстрый скоринг, правила, обогащение, блок-листы, возврат причины в разрезе click_id.

База строится на трёх таблицах: raw_events, decisions, whitelist_blacklist. В raw_events кладите всё без «улучшений»: timestamp, ip, ua, referer, click_id, landing_ms, geo, device_hash. В decisions фиксируйте outcome и rule_id, иначе через неделю вы не восстановите, почему пользователь улетел в reject. ClickHouse здесь хорош тем, что дешево переваривает объём и даёт мгновенную агрегацию по аномалиям.

В Python не городите монолит. Держите набор детекторов: • дубли по click_id/ip/ua; • невозможная скорость между click и conversion; • низкая энтропия UA и referer; • всплески по ASN или /24; • повторяющиеся паттерны mouse/scroll, если события есть. На вход — батч из ClickHouse, на выход — score и причина. Логика должна быть детерминированной: один и тот же набор признаков всегда даёт один и тот же verdict.

Критичный момент — обратная связь. Каждый false positive возвращайте в whitelist, каждый confirmed bot — в blacklist, но с TTL. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: скрипт меняется, а сетевой след, временная связность и мусорные UA часто нет. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: не в «плохой креатив», а в отсутствие собственной точки принятия решения.

Если у вас нет внутреннего скоринга, у вас есть только надежда. А надежда в AdTech обычно заканчивается в сырых логах.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Трекер можно обмануть без взлома: подмена данных в цепочке клика</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Большая часть подмены трафика живёт не в «магии», а в слабой валидации входных параметров: click_id, sub_id, source, user_agent, referrer, IP. Если трекер принимает их как истину, вебмастеру достаточно один раз переписать payload — и в отчётах уже «живой» трафик вместо мусора.

Классические дыры:
— доверие к GET-параметрам без HMAC/подписи;
— отсутствие привязки click_id к IP/UA-окну;
— редиректы без сверки домена и цепочки referer;
— postback, который можно дернуть повторно или с чужим идентификатором.

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: одинаковые интервалы между событиями, пустые cookies, несоответствие timezone и locale, резкий разрыв между кликом и конверсией. Это ловится не «антиботом», а корреляцией сырых событий: серверный клик, серверный конверт, fingerprint, заголовки, поведение в сессии. Если хотя бы два слоя не сходятся — событие в карантин.

Защита строится просто и жёстко: подпись всех критичных параметров, одноразовые click_id, TTL на связку клик→конверсия, whitelist по postback endpoint, логирование raw request/response, а не только агрегатов. И да, повторный postback должен быть не «ошибкой», а индикатором атаки.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: не через «сложный взлом», а через лень трекера проверять источник данных. Закрывайте доверие к входу, иначе отчёты будут выглядеть красиво ровно до первого аудита.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как ботнеты прячутся под “живых”: fingerprinting и WebGL-имитация без магии</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза: современный бот не обязан выглядеть как curl с пустым UA. Он собирает связку сигналов — canvas, WebGL vendor/renderer, AudioContext, timezone, screen metrics, fonts, media devices — и подгоняет их под ожидаемый профиль. Если брать только один признак, фрод проходит; если смотреть корреляции, начинается рваный синтетический шум.

Типовые маскировки:
— подмена WebGL renderer на популярные GPU-строки, но с несовместимыми шейдерами и precision;
— “человеческий” canvas-отпечаток, где шум одинаковый на сотнях сессий;
— стабильный fingerprint при меняющемся IP/ASN и наоборот;
— фальшивые timezone/locale, не бьющиеся с Accept-Language и географией сети.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними. Настоящий браузер держит внутреннюю согласованность. У него WebGL-ответы, размер окна, DPI, набор шрифтов и поведение event loop складываются в один профиль. У скриптов-эмуляторов часто течёт одно и то же место: слишком идеальная энтропия, одинаковые паузы, нереалистичный порядок инициализации API.

Что фильтровать в первую очередь:
• несовпадение WebGL vendor/UA/OS;
• повтор fingerprint у разных IP в коротком окне;
• пустые или фиктивные mediaDevices при “полноценном” десктопе;
• аномалии в последовательности запросов к tracker: click → load → view без нормальной задержки.

Практика одна: не верьте одиночному отпечатку, стройте граф согласованности. Когда fingerprint, сетевой слой и тайминги начинают спорить между собой, это не “нестабильный пользователь”. Это бот, который переоделся в человека чуть лучше, чем ему позволил автор скрипта.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

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

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. В programmatic-фроде почти всегда видно один из трёх следов: аномальный поток bid request без нормального user journey, пиксель, сработавший в iframe 1x1, или «чистый» домен в bidstream, который не совпадает ни с одним фактическим placement.

— Bid Stuffing: много запросов, мало реальных шансов на показ. Смотрите на дисбаланс между bid request, wins и post-bid activity; если win rate живёт отдельно от viewability и click-to-conversion, перед вами не эффективность, а мусорный инвентарь.
— Pixel Stuffing: iframe, скрытый размер, автозагрузка, отсутствие scroll/visibility events. В логах это выглядит как «просмотр» без нормального времени на странице, без mouse/keyboard signals и без адекватной глубины сессии.
— Domain Spoofing: source домен в SSP красивый, а реальная цепочка supply path рвётся. Сверяйте app-ads.txt / ads.txt, bundle/package id, referrer, seller chain и consistency между user agent, device type и placement metadata.

Фильтровать это надо не по одному сигналу, а по связке. Минимальный набор: server-side validation событий, сопоставление impression-id с click-id, проверка таймингов между request → render → visibility, и жёсткие allowlist/denylist по supply path. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: слишком ровные интервалы, одинаковые UA-строки, повторяющиеся ASN, неестественная география и пустые сессии без взаимодействия.

Если у вас нет сырого event-level лога, вы не боретесь с фродом — вы верите в отчёт площадки. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: не в одну дыру, а через три разные, и каждая маскируется под «обычный трафик».


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как собрать свою антифрод-фильтрацию на ClickHouse и Python без лишней магии</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Собственная система фильтрации трафика — это не «умный скоринг», а дисциплина на уровне сырых событий. В ClickHouse складывайте click_id, ip, ua, ref, ts, geo, device_hash и outcome по каждому касанию; в Python держите слой правил и агрегаций, который не спорит с данными, а режет аномалии по факту.

Базовый каркас выглядит так:
— дедупликация: одинаковый click_id, ip+ua, короткие интервалы между событиями;
— поведенческие провалы: 0–1 секунды до конверсии, одинаковая глубина сессии, пустой scroll;
— сетевые аномалии: датацентровые подсети, резкие смены ASN, несостыковки geo и timezone;
— граф связей: один fingerprint на десятки кликов, один referrer на пачку «уникальных» пользователей.

В ClickHouse полезно держать материализованные представления по окнам 1m/5m/1h и считать частоты, медианы, p95 по времени до события. Python здесь нужен не для тяжелой аналитики, а для оркестрации: вытянуть агрегаты, применить пороги, собрать blacklist и отправить его обратно в трекер или прокси-слой. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Финал простой: фильтрация работает только тогда, когда у вас есть сырые логи, единый идентификатор цепочки и правило «сначала факт, потом вывод». Всё остальное — декоративная аналитика, которая сливает бюджет быстрее, чем вы успеваете открыть отчет.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как ботнеты прячутся под живых: fingerprinting и WebGL — разбор без иллюзий</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза: современный фрод редко палится пустым User-Agent. Он подменяет отпечаток на уровне JS-стека, Canvas, WebGL, аудио-API и шрифтов, собирая профиль, похожий на реальный десктоп/мобайл. Бот не обязан быть быстрым — ему достаточно быть консистентным.

Ключевой трюк — не «идеальный» fingerprint, а правдоподобная связка сигналов. Подделка одного параметра почти ничего не даёт, если рядом торчат несостыковки:
— WebGL renderer не совпадает с платформой и размерами экрана;
— Canvas шумит, но шум не стабилен между сессиями;
— timezone, locale и Accept-Language живут в разных мирах;
— pointer events идут с механической дискретизацией, хотя профиль якобы с тач-устройства.

В WebGL фроде часто палится не сам vendor, а поведение контекста: список extensions, precision, потеря/восстановление context, частота рендера, задержки при readPixels. Ботнеты эмулируют GPU, но забывают про латентность, thermal-throttling-следы и связку с navigator.hardwareConcurrency. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Защита строится не на одном «супер-детекторе», а на корреляции: храните hash отпечатка, но отдельно — сырые признаки. Смотрите на дрейф fingerprint между кликами, на невозможные комбинации WebGL/UA/экран/ввод, на повторяемость ошибок рендера и на одинаковые тайминги в цепочке загрузки. Если отпечаток меняется чаще, чем сессия, перед вами не пользователь, а маскировка.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: бот может имитировать лицо, но не может долго скрывать физику устройства. Снимайте не «похожесть», а внутреннюю согласованность профиля — там фрод ломается быстрее всего.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как ботнеты притворяются живыми: fingerprinting, WebGL и маскировка под людей</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Современный фрод редко палится одним «кривым» параметром: он собирает правдоподобный профиль из десятков полей и подменяет только те, где легко ошибиться. Типовой набор — canvas, WebGL vendor/renderer, audio stack, timezone, language, screen metrics, список шрифтов и поведение мыши. Если эти слои не согласованы между собой, перед вами не пользователь, а скрипт в маске.

У ботнета есть две задачи: пройти первичный фингерпринт и не развалиться на поведенческой фазе. Поэтому фрод-скрипты часто имитируют «шум»: небольшие дрожания координат, случайные паузы, псевдослучайные повороты курсора, но паттерн остаётся машинным. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: идеальная повторяемость траекторий, слишком ровные интервалы, одинаковая глубина скролла, отсутствие естественных ошибок ввода.

WebGL — отдельная песочница. Подмена vendor/renderer без корреляции с UA, OS, доступным набором API и реальными графическими возможностями даёт тихий, но очень жирный индикатор. Например, когда «мобильный» профиль внезапно отдаёт десктопный рендерер, а canvas-отпечаток стабильно совпадает между тысячами сессий, это не случайность, а фабрика. Здесь же всплывают DNS/ASN-аномалии, несовместимые часовые пояса и одинаковые event-sequence по сотням кликов.

Защита строится не на одном флаге, а на связке признаков: кластеризация fingerprint-совпадений, проверка энтропии полей, сравнение WebGL с остальным стеком, анализ движения до первого клика и после него. Если нужно резать трафик жёстко — ставьте weighted scoring: одинаковый canvas + подозрительный WebGL + синтетическая моторика = высокий риск, даже если IP «чистый».

Финал простой: ловите не «бота», а несостыковки в профиле. Там, где фрод пытается быть слишком похожим на человека, обычно и торчит шов.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Трекер врёт не сам: как подменяют postback, cookie и параметры клика</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. У трекеров ломают не «аналитику», а доверие к цепочке: клик → редирект → cookie → postback. Если на любом шаге нет жёсткой связки, фродовый источник легко рисует конверсии из воздуха.

Типовые точки подмены:
• подмена subid в редиректе через открытую переадресацию;
• replay postback с чужим click_id;
• cookie stuffing через скрытый iframe;
• рассинхрон между IP, UA и временем жизни клика.
Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: короткий жизненный цикл, одинаковые хедеры, аномально ровные интервалы между событиями.

Защита строится не на «антиботе», а на криптографии и валидации:
• подписывайте click_id/HMAC и проверяйте подпись на каждом postback;
• фиксируйте first-party cookie и IP/UA-фингерпринт в момент клика;
• режьте параметры, которые не входят в allowlist;
• ставьте TTL на клик и запрещайте повторную активацию одного идентификатора.
Если трекер позволяет принимать конверсию без связки с исходным запросом, это не трекинг, а бухгалтерия для мошенников.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: на входе нужен строгий контроль redirect chain, на выходе — корреляция server-side событий с исходным click log. Всё, что не сходится по подписи, времени и сетевому отпечатку, должно уходить в quarantine.


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 почти никогда не выглядит как «идеальный человек» — он выглядит как набор кривых, которые пытаются пройти базовые проверки: mousemove, scroll, focus, visibility, dwell time. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: одинаковая скорость, повторяемые траектории, слишком аккуратные паузы.

Сырые следы обычно такие:
— курсор двигается по линейной интерполяции, без микродрожания и рывков;
— scroll идёт ступенями с одинаковым интервалом, как по таймеру;
— события собираются пачками, а не в естественном шуме;
— вкладка теряет фокус, но активность на странице не меняется.

Смотрим не на один сигнал, а на связку. Если есть 40–80 событий за сессию, но распределение по времени почти ровное, это не пользователь, а генератор. Если длина траектории мыши коррелирует с шириной окна до третьего знака после запятой — перед вами скрипт, а не рука на тачпаде. Если page visibility живёт отдельно от scroll depth, значит браузерный контур подменён или события синтезируются.

Защита строится на отказе от бинарных правил. Нужен скоринг: entropy по интервалам между событиями, variance углов движения, доля резких остановок, несостыковка между pointer path и heatmap страницы. Дополнительно валидируйте sequence graph: реальный пользователь редко кликает в строго одинаковом порядке после каждого захода. Бот делает это легко, потому что у него нет памяти, только сценарий.

Финал простой: не ищите «неправильную мышь» по одному графику — ловите расхождение между несколькими слоями телеметрии. Когда курсор, скролл, фокус и тайминги не сходятся в одну физиологию, бюджет уже утекает в симуляцию.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как боты рисуют “живое” поведение мыши и зачем это ломает антифрод</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Поведенческий фрод давно ушёл от тупых кликов: скрипт имитирует не просто переход, а траекторию, задержки, скролл, паузы на видимых зонах и даже микродрожание курсора. На стороне браузера это выглядит как «человек изучает страницу», а в сырых событиях — как слишком ровная статистика.

Признаки обычно лежат в данных, а не в эмоциях:
— движения курсора с одинаковой скоростью и предсказуемой кривизной;
— время между событиями без естественных всплесков;
— scroll depth растёт линейно, без возвратов и зависаний;
— смена вкладок и blur/focus отсутствуют или идут по шаблону;
— viewport и pointer events есть, а реальная работа страницы — нет.

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними. У живого пользователя есть шум: ускорения, промахи, нелогичные остановки, пересечения с интерактивными зонами. У фрода — оптимизированная симуляция без когнитивной нагрузки. Особенно палится связка: ровный mousemove + одинаковая длительность сессии + отсутствие взаимодействия с DOM-элементами, кроме целевого.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: если фильтр смотрит только на факт клика и общий session time, бот проходит. Нужен скоринг по последовательности событий: entropy по траектории, variance интервалов, depth of engagement, число возвратов к предыдущим блокам, несоответствие между visibility events и pointer activity. Чем меньше корреляция между этими рядами, тем выше шанс, что перед вами не человек, а аккуратно собранный симулятор.

Не верьте красивой анимации курсора. Смотрите на распределения, а не на одиночные сессии: фрод ломается там, где его поведение сравнивают с нормой по тысячам событий, а не по одному «похожему на пользователя» визиту.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>SDK Spoofing и Click Injection: как ломают attribution в мобильном фроде</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. В mobile fraud чаще всего работают две схемы: подмена SDK-цепочки и внедрение фиктивного клика перед установкой. Первая бьёт по телеметрии, вторая — по attribution window. Обе маскируются под «нормальный» user flow, и именно поэтому бюджет утекает тихо.

SDK Spoofing — это когда фродер имитирует события, которые обычно генерирует приложение: install, session, purchase, level_up. В логах это выглядит как идеальная воронка без естественной паузы между touchpoint и событием, с одинаковыми payload-паттернами, повторяющимися device_id и подозрительно ровными таймстампами. Если событие приходит без предшествующей сетевой активности приложения, это уже не пользователь, а скрипт в спортивном костюме.

Click Injection работает проще и циничнее. Малварь на устройстве слушает установочный процесс и, поймав момент перед first open, отправляет «последний» клик, который перехватывает атрибуцию. В сырых логах это видно по микрозадержкам: клик живёт секунды, а затем почти сразу прилетает install, при этом path-to-install аномально короткий, а реального engagement до инсталла нет.

Защита строится не на одном сигнале, а на связке:
— сверяйте timing: click-to-install, click-to-event, event-to-event;
— ищите дубли по device fingerprint, IP, ASN, user agent и session entropy;
— режьте события без устойчивой сетевой истории и без нормального распределения задержек;
— помечайте installs, где SDK события выглядят слишком «чисто» и однотипно.

Финальный фильтр простой: если цепочка атрибуции выглядит слишком аккуратно, значит кто-то уже подправил логи. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними — и именно по ним надо строить антифрод, а не по красивым дашбордам.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как собрать доказательства ботового трафика и не утонуть в «ощущениях»</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Подрядчик не спорится на уровне «мне кажется, качество упало» — спор выигрывается на сетевых метриках и корреляциях.

— Доля сессий с временем на сайте < 3–5 сек и нулевым скроллом;
— Конверсия в клик по внутренним элементам без движения мыши и touch-событий;
— Один и тот же user-agent, IP-диапазон или ASN, но аномально широкий набор гео и устройств;
— Повторяемые цепочки referer → landing → exit с одинаковой задержкой до миллисекунд.

Соберите сырые логи на уровне click_id / session_id / IP / UA / timestamp / referrer. Затем постройте связки: частота повторов, распределение inter-click delay, глубина сессии, ratio новых/возвратных, совпадение fingerprint’ов. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: короткие сессии, шаблонные переходы, массовые кластеры по ASN и одинаковые заголовки.

Для доказательной базы нужны не эмоции, а воспроизводимость. Делайте срезы по часам, сравнивайте с базовой линией площадки и фиксируйте аномалии в одном отчёте: таблица, график, выгрузка сырых строк, хэш архива. Если подрядчик «чистый», он спокойно объяснит пики. Если нет — начнёт говорить про «особенности аудитории».

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: сначала трафик имитирует поведение, затем размывает атрибуцию, а потом срезает доверие к данным. Не спорьте на уровне мнений — показывайте последовательность пакетов, тайминги и повторяющиеся отпечатки.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

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

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. В мобильном фроде редко ломают продукт — чаще ломают цепочку атрибуции. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: подменить источник, навесить себе install и утащить бюджет в никуда.

SDK Spoofing — это когда фродстер имитирует события, которые якобы отправил легитимный SDK: install, purchase, signup. На проводе это выглядит как «чистый» postback, но в реальности нет нормального пользовательского следа: нет соответствующего click_id, нет согласованного device fingerprint, а тайминги событий слишком ровные, будто их штампует скрипт.

Click Injection — более грязная, но рабочая схема. Вредоносное приложение ловит момент перед установкой и подсовывает свой клик раньше реального источника. В логах это видно по аномально короткому click-to-install window, скачкам между реферерами, повторяющимся device IDs и одинаковым шаблонам UTM/placement. Технически это не магия, а гонка за последним кликом, где бот выигрывает микросекундами.

Что проверять в антифроде: — расхождение между server-side и device-side событиями; — долю installs без валидного prior click; — одинаковые latency-паттерны по сотням устройств; — повторяемость IP/ASN/UA при «разных» девайсах; — всплески post-install activity, которые не бьются с реальной воронкой. Особенно подозрительны цепочки, где клик есть, а человеческого поведения до инсталла — ноль.

Если у вас на дашборде всё «нормально», а LTV молчит, не верьте красивым postback. Сначала сверяйте сырые логи, потом атрибуцию, и только потом — отчёты.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

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

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. В мобильных приложениях фрод редко выглядит как «бот пришёл и накрутил». Обычно это подмена сигнала на уровне SDK: инжектится фальшивый install/open, а трекер видит легитимный postback. Вторая схема — click injection: вредоносное приложение ловит момент перед установкой, генерирует клик и крадёт атрибуцию.

Признаки SDK Spoofing в логах: — install без предшествующего клика или с кликом из аномального окна атрибуции; — одинаковые device_id, IP, user-agent и timestamps у пачки конверсий; — слишком ровный lag between click and install, без естественного разброса. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: массовость, синхронность, стерильные параметры.

Click Injection обычно палится по таймингам. Если клик приходит за секунды до first open, а затем цепочка событий выглядит «идеально» чистой, это не удача, а перехват окна. Смотрите на последовательность: foreground/background transition, install_referrer, сетевые ретраи SDK, mismatch между click_id и session_id. Там, где живой пользователь даёт шум, фрод рисует линейку.

Фильтрация строится не на одном сигнале, а на совокупности: скоринг по времени между touchpoint и install, дедупликация device fingerprint, проверка аномалий referrer-chain и отбраковка событий с повторяющимся сетевым следом. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: через доверие к одному callback, который слишком удобно совпал с нужной атрибуцией.

Не лечите это «ручной проверкой». Стройте правила на уровне сырых событий и режьте всё, что слишком идеально для живого поведения.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как боты рисуют “человеческое” движение мыши и убивают поведенческие метрики</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Поведенческий фрод редко палится кликом; он палится траекторией. У живого пользователя курсор идёт с микрокоррекциями, паузами, дрожанием на пикселях и неровной скоростью. У скрипта — кривая слишком гладкая, шаг слишком равномерный, а углы поворота выглядят как линейка с примесью случайного шума.

Типовой бот делает три вещи:
— генерирует псевдослучайные точки по Bézier или spline;
— подмешивает delay между событиями mousemove, но не синхронизирует его с render cycle;
— имитирует scroll и dwell time, не связывая их с контентом страницы.
Вот здесь и вскрывается подделка: события есть, а реакции на DOM нет. Нет зависания на интерактивных элементах, нет возвратов к заголовкам, нет остановок перед формой. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Смотрите на сырые признаки: частота mousemove в узких диапазонах, одинаковая длина сессий, одинаковые шаблоны scroll depth, отсутствие blur/focus-циклов, нулевая вариативность по hover-цепочкам. Если в логах cursor path выглядит как telemetry из симулятора — это не пользователь, это аккуратный мусор, упакованный под человека.

Защита строится не на одном сигнале, а на матрице: скорость перемещения, энтропия траектории, связка scroll→hover→click, задержки между paint и input, а также согласованность cursor path с видимостью блока в viewport. Один прокси-сигнал можно подделать. Пять независимых — уже дороговато даже для самых старательных вебмастеров.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: сначала рисуют активность, потом докручивают видимость, а в конце отправляют “прогретую” сессию в аналитику. Если не сверять поведение с сырой телеметрией, вы платите за красивую имитацию интереса.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как доказать ботовый трафик подрядчика: метрики, которые не отмажешь словами</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза: «низкое качество трафика» доказывается не эмоциями, а расхождением между кликами, сессиями и поведением. Ищите не одну аномалию, а связку: click_id есть, server-to-server postback пришёл, а в веб-логе пусто; либо визит есть, но user-agent, ASN и fingerprint повторяются с машинной регулярностью.

Первый слой — сетевой. Сравните IP/ASN/geo по кликам и по последующим действиям. Если подрядчик гонит трафик из одного и того же пула провайдеров, а конверсия идёт только с узкого набора подсетей, это не «везение», а фильтр на стороне источника. Смотрите TCP-поведение косвенно: одинаковые TTL, одинаковые заголовки, одинаковая последовательность accept-language и sec-ch-ua.

Второй слой — поведение. У ботов короткий dwell time, нулевая глубина, отсутствие mousemove/scroll/click-path. Нормальный пользователь оставляет разный тайминг, а скрипт — одинаковую петлю. Если 80-90% визитов укладываются в один и тот же интервал до отказа, подрядчик уже не про performance, а про симуляцию активности.

Третий слой — верификация атрибуции. Сводите сырой лог рекламной сети, серверный лог лендинга и события аналитики по одному идентификатору. Где нет склейки по click_id, там легко прячутся фейковые переходы, ретаргет-эхо и дорвейные цепочки. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: массовая повторяемость, низкая энтропия, искусственная последовательность.

Если подрядчик не даёт сырые логи, postback-цепочку и разрез по IP/UA/fingerprint, он продаёт не трафик, а легенду. Требуйте экспорт на уровне событий, а не красивый дашборд — и бюджет перестанет утекать в статистический туман.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как ботнеты подделывают fingerprint и WebGL, чтобы пройти за человека</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Большинство фрод-скриптов уже не тупо меняют user-agent: они собирают профиль из десятков полей — canvas, WebGL vendor/renderer, аудиоконтекст, timezone, screen, fonts, media devices. Потом подсовывают связку, которая выглядит «живой», но внутри ломается на согласованности.

Типовые следы маскировки:
— WebGL vendor и renderer не бьются с ОС и драйвером;
— canvas шумит одинаковым паттерном на группе IP;
— timezone, locale и Accept-Language расходятся;
— список шрифтов слишком бедный или, наоборот, «стерильно полный»;
— mediaDevices пустой там, где должен быть реальный стек железа.

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними. У настоящего пользователя fingerprint стабилен, но не идеален: меняется в пределах одной машины, а не скачет между несовместимыми конфигурациями. У фейка часто видна механика шаблона: одинаковые WebGL-строки, одинаковый порядок энумерации, повторяемые размеры viewport, синхронные движения мыши с линейной скоростью. Это уже не человек, а симулятор человека с плохой памятью.

Ищите не один признак, а конфликт слоёв: TLS/HTTP-отпечаток, поведенческий тайминг, device graph и граф связей по IP/ASN. Если WebGL «Mac Intel Iris», а сетевой стек и поведение кричат «массовый прокси-фарм», бюджет утекает в пустоту. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет.

Фильтрация должна резать не по одному полю, а по набору несовместимостей. Чем больше точек проверки вы связываете в один скоринг, тем дороже ботнету имитировать живого пользователя.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как ботнеты имитируют людей через Fingerprinting и WebGL — и где они палятся</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза: современный фрод редко выглядит как тупой набор кликов с одного IP. Его маскируют через подмену fingerprint, WebGL-рендера и поведения DOM, чтобы профиль сессии совпадал с «обычным» браузером.

Типовые маскировки:
— Canvas/WebGL fingerprint: меняют GPU-строки, шейдеры, рендер-параметры, но забывают согласовать их с UA, OS и размером viewport.
— Fonts/Audio/Intl: подсовывают правдоподобный набор, однако порядок, тайминги и локаль часто не бьются между собой.
— Input layer: движения мыши сглажены, а scroll и focus-события идут с идеальной регулярностью, как у скрипта, а не у человека.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: одинаковые WebGL vendor/renderer на кластере с разными IP, повторяющиеся hash-сигнатуры, нулевая энтропия по сенсорам и слишком стабильная длина сессии.

Фильтровать это нужно не по одному признаку, а по связке: корреляция fingerprint ↔ IP ASN ↔ timezone ↔ event cadence ↔ entropy мыши. Если WebGL говорит одно, а сетевой след и поведение — другое, перед вами не пользователь, а аккуратно собранный контейнер с эмуляцией.

Не пытайтесь ловить такой трафик по одному бинарному правилу. Стройте скоринг на несогласованности сигналов: именно там ботнеты обычно оставляют дыру.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Собственная фильтрация трафика на ClickHouse и Python — без магии и самообмана</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Если у вас есть raw events, но нет жёсткой фильтрации, бюджет утекает в шум: дата-центры, повторные клики, пустые сессии, псевдоустройства. ClickHouse здесь нужен не для «аналитики», а как быстрый детектор аномалий на миллионах строк.

Схема рабочая и простая: Python собирает поток, нормализует user_agent, ip, referer, click_id, timestamp; ClickHouse хранит сырые события и агрегаты по окнам 1m/5m/1h. Дальше считаем признаки: частоту кликов, уникальность IP на user_id, время до конверсии, долю одинаковых UA, цепочки редиректов. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Фильтры лучше делать в три слоя:
— синтаксический: битые заголовки, нулевые referer, невозможные комбинации;
— поведенческий: слишком ровные интервалы, сверхкороткие сессии, массовые повторы;
— сетевой: ASN, /24-пулы, ротация прокси, всплески из одного источника.
В Python не пытайтесь «угадывать» фрод по одной метрике: собирайте score из нескольких слабых сигналов и храните причину бана в отдельном поле.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: плохой трафик почти всегда оставляет след в распределениях. Если медиана времени до клика стабильна, а хвост внезапно уплощается — это не рост качества, это механика. В ClickHouse это ловится запросами по quantile, uniqExact и window functions без тяжёлых ETL.

Правило одно: сначала логируйте всё, потом режьте по объяснимым правилам. Иначе вы построите красивый фильтр, который будет блокировать живых пользователей и пропускать скрипты с одинаковым fingerprints.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Изолированный лес против фрода: где ML реально режет мусор, а где шумит</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Isolation Forest — не «магия против ботов», а быстрый способ выделить точки, у которых аномально редкая комбинация признаков: время до клика, глубина сессии, число событий, IP/UA-энтропия, повторяемость device_id. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: слишком ровные интервалы, слишком короткие визиты, слишком синтетические цепочки событий.

Главная ошибка — пихать в модель сырые поля без нормализации. На практике работают не «страна» или «браузер» сами по себе, а производные: z-score по лагу между событиями, доля одинаковых рефереров, расстояние между кликами в рамках одного fingerprint, плотность конверсий на окно времени. Для леса важна не линейная корреляция, а редкость траектории. Если признак не меняет поведение между живым и мусорным трафиком, он просто кормит шум.

В проде держите порог не фиксированным, а плавающим по сегментам: source_id, placement, GEO, device class. Один и тот же score в мобильном приложении и на десктопной витрине означает разные вещи. Сначала калибруйте на ручной разметке, потом смотрите на precision в верхнем хвосте скоринга и только после этого режьте трафик. Иначе вы начнёте отстреливать нормальных пользователей вместе с кривыми скриптами.

Полезная схема: Isolation Forest как первый фильтр, затем правила на уровне трекера — совпадение cookie-less сессий, burst-паттерны, аномальная частота postback’ов. Так вы не пытаетесь угадать «бот или человек» одной кнопкой, а собираете стек детекции из нескольких слабых сигналов. Это и есть рабочая защита бюджета, а не вера в один коэффициент.

Если хотите, чтобы ML не превратился в декоративную панель, сначала заставьте его объяснять, какие именно признаки вытолкнули сессию в аномалию. Без этого модель остаётся черным ящиком, а бюджет — кормом для чужих скриптов.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

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

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Поведенческий фрод редко выглядит как «бот без мыши». Чаще это аккуратная имитация: `mousemove` с ровной интерполяцией, псевдослучайные паузы, скролл до «логичной» глубины и переходы между блоками так, чтобы собрать событие `page_view` и не задеть грубые фильтры.

Типовой след в сыром трекинге:
— движения идут с постоянной скоростью и без микродрожания;
— траектория слишком гладкая, почти без резких ускорений;
— курсор «живет» только в активной области экрана и не делает ошибок;
— время между скроллом, кликом и уходом со страницы слишком ровное.

Боты часто подделывают не только координаты, но и ритм. Они запускают таймеры, имитируют `visibilitychange`, создают задержки загрузки ресурсов, дергают `history.pushState`, чтобы страница выглядела просмотренной. Но у них ломается связность: событие есть, а предшествующего контекста нет — ни реального hover, ни серии мелких коррекций, ни естественной ошибки движения.

Фильтровать это нужно не по одному сигналу, а по вектору признаков: энтропия траектории, дисперсия пауз, соотношение прокрутки к времени на экране, число корректировок перед кликом, последовательность DOM-событий. Если у сессии есть красивый `page_view`, но нет грязных, человеческих артефактов — это не пользователь, а аккуратно собранный скриптом фантом.

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними. Смотрите не на факт движения, а на его физику: именно там фрод начинает рассыпаться.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Собственная фильтрация трафика: ClickHouse как детектор фрода, Python как исполнитель</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Если у вас фильтрация живёт в «табличке с UTM», бюджет уже течёт через дырявый кран. Нормальная схема строится так: сырой клик/лид летит в ClickHouse, Python забирает подозрительные срезы, считает аномалии и возвращает verdict в трекер или CRM.

Базовый слой правил:
— частота кликов с одного IP / /24;
— несостыковка UA, языка, timezone и географии;
— слишком короткий dwell time и мгновенные возвраты;
— повторяемые цепочки cookie, click_id, fingerprint;
— одинаковые паттерны заголовков, пустые referer и кривые редиректы.

В ClickHouse удобно держать не «истину», а следы: сырые события, агрегации по окнам, z-score по источнику, плотность конверсий, всплески по user_agent. Python здесь не для красоты — он оркестрирует запросы, сравнивает окна, помечает риск и пишет ответ в отдельную таблицу. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: пачки однотипных сессий, ровные интервалы, мёртвые цепочки без микродвижений.

Хорошая практика — разнести фильтры по слоям: hard block на сетевые аномалии, soft flag на поведенческие, delayed decision на спорные кейсы. Тогда вы не рубите живой трафик одним тупым правилом и не кормите фрод-машину бесплатными обходами.

Если у вас есть сырые логи и дисциплина на уровне схемы данных, ClickHouse и Python закрывают 80% задачи без магии. Остальное — ручной разбор самых дорогих аномалий, где уже видно, кто именно делает вид, что это «обычные пользователи».


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как ботнеты прячут себя под “живых” через fingerprinting и WebGL</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза: современный фрод редко палится одним признаком. Скрипт подменяет user-agent, но забывает про coherence между UA, canvas, WebGL vendor и timezone. В итоге у вас в потоках появляются “люди”, у которых GPU рендерит как серверная заглушка, а стек браузера звучит как сборная солянка из трёх устройств.

Типовые маски:
— WebGL vendor/renderer не совпадает с ОС и моделью устройства.
— Canvas, AudioContext и Client Hints меняются несинхронно.
— Слишком ровные интервалы между событиями: move, scroll, click идут как по таймеру.
— navigator.webdriver скрыт, но IP, язык, экран и часовой пояс не бьются в одну сессию.

Сильный ботнет не “рисует” одно поле, он строит правдоподобный профиль целиком. Поэтому ловить надо не по отдельному отпечатку, а по связности: одинаковые WebGL-сигнатуры на разных IP, повторяемые entropy-паттерны, конфликт между hardwareConcurrency и реальной нагрузкой, а также одинаковые ошибки рендера в canvas. Именно там торчит синтетика, даже если внешне всё выглядит прилично.

Защита строится на графе признаков: собирайте fingerprint как набор, считайте расстояние между сессиями и режьте кластеры с аномально высокой повторяемостью. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними. Если профиль слишком гладкий и слишком одинаковый — это не “качественный трафик”, это аккуратно отполированный мусор.


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. Фермы кликов редко маскируются идеально: у них ломается география, повторяются ASN, а TCP/HTTP-поведение выглядит слишком ровно. Ищите не “подозрительный трафик”, а кластеры с одинаковыми признаками: один диапазон /24 даёт десятки сессий, но время на сайте и глубина прокрутки почти нулевые.

Главные сетевые маркеры:
— много IP из одного ASN, часто хостинг или мобильный NAT;
— одинаковый TTL, MTU, заголовки Accept-Language и User-Agent;
— короткие цепочки: click → landing → exit без вторичных запросов;
— повторяемые паттерны DNS: редкие резолвы, одинаковые резолверы, пустые PTR.
Если в логах видите “шум” с одинаковым fingerprint и разными IP внутри одного диапазона — это не аудитория, это ротация.

Смотрите на скорость и синхронность. Ферма кликов даёт пачки запросов с интервалами, похожими на таймер: 3–7 секунд, потом провал, потом новая волна. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними. У живого пользователя есть разброс: разные страницы, разный порядок запросов, разные ошибки сети.

Фильтровать лучше не по одному признаку, а по скорингу: IP-диапазон, ASN, user-agent entropy, отсутствие скролла, аномальный referrer chain, совпадение cookie-less сессий. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: в момент, когда click farm проходит как “новый уникальный пользователь”, хотя сетевой отпечаток кричит об обратном.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как боты рисуют “живую” мышь и просмотры страниц: где ломается маска</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Поведенческий фрод давно ушёл от тупого автоклика: скрипт теперь генерирует pointermove, scroll и visibilitychange, а поверх этого клеит правдоподобные тайминги между событиями. На входе у вас не “бот”, а аккуратно собранный профиль с низкой энтропией и почти человеческой траекторией.

Что выдаёт имитацию:
— прямые отрезки движения с одинаковой скоростью;
— отсутствие микродрожания и возвратов курсора к целевому элементу;
— скролл без пауз на чтение, без зависаний у блока и без корреляции с длиной контента;
— одинаковые интервалы между pageview, mousemove и click.
Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: реальные люди шумят, фрод — повторяется.

Сырые логи полезнее “оценок вовлечённости”. Смотрите на соотношение событий к времени сессии, распределение углов поворота, скорость смены viewport, глубину прокрутки до первого клика. Если курсор живёт отдельно от текста, а вкладка “читает” страницу без фокуса окна — это не пользователь, это симуляция пользователя.

Защита строится на связке признаков: pointer acceleration, jitter, dwell time, scroll cadence, focus/blur, sequence entropy. Один сигнал легко подделать; пять одновременно — уже дорого. Поднимайте флаг не на отдельном событии, а на несовместимости всей цепочки.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: не в одном клике, а в правдоподобной, но пустой кинематике. Чем раньше вы начнёте считать траектории, тем меньше денег достанется тем, кто умеет только имитировать человека.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

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

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. В programmatic фрод почти всегда оставляет три следа: лишние bid request, неестественные pixel fires и подмена площадки в цепочке supply.

• Bid Stuffing: один и тот же device/IP пачками шлёт bid request с микродельтами по времени; смотрите распределение inter-arrival time и повторяемость auction_id.
• Pixel Stuffing: конверсионный пиксель срабатывает без видимого viewability; сравнивайте fire rate с scroll depth, tab focus и временем жизни окна.
• Domain Spoofing: в логах SSP домен один, а в запросе page URL, referrer и app bundle конфликтуют; сверяйте schain, ads.txt/app-ads.txt и content_taxonomy.

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: низкая вариативность user-agent, одинаковые TLS fingerprints, подозрительно ровный CTR при пустой сессии. Сырые логи надо резать не по «плохому трафику», а по связке признаков: IP ASN, JA3/JA4, глубина скролла, dwell time, частота cookie reset, entropy по устройствам.

Практика простая: строите скоринг не на одном сигнале, а на пакете из 5–7 слабых. Если два независимых источника — bidstream и post-click analytics — расходятся, инкремент в бюджет идёт в карантин. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: не через один громкий паттерн, а через аккуратную синхронизацию мелких аномалий.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как вычислить click farm по IP-диапазонам и сетевым отпечаткам за один разбор</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Ферма кликов почти всегда палится не креативом, а транспортом: сотни «пользователей» приходят из узкого набора подсетей, дергают одни и те же эндпоинты и живут в слишком ровном тайминге. Смотрите не на отдельный IP, а на кластер: ASN, /24, гео, NAT-поведение, повторяемость User-Agent и порядок запросов.

Ключевые признаки в сетевом слое:
• всплески кликов с одинаковым RTT и одинаковым jitter
• массовые заходы из соседних адресов одного диапазона
• DNS-запросы к трекеру без нормальной браузерной предыстории
• короткие сессии, где есть click, но нет scroll, visibilitychange и post-click навигации

Дальше связывайте IP с поведенческими следами. У фермы обычно одинаковая цепочка: landing → immediate click → exit, без вариативности по времени и глубине. Если в логах совпадают cookie freshness, referer пустой или подменён, а TLS fingerprint слишком однообразен, это уже не шум, а индустриальная штамповка трафика.

Практика фильтрации простая: строите deny-list не по одному IP, а по связке subnet+ASN+behavior score. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: дешёвый пул адресов, однотипные сессии, нулевая энтропия. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет.

Если один диапазон даёт клики, но не даёт связанного пост-клика сигнала, режьте весь кластер и пересматривайте правила атрибуции.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как боты рисуют “живой” курсор и почему скролл больше не спасает бюджет</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза: поведенческий фрод давно ушёл от тупых автокликов. Сейчас скрипт не просто открывает страницу, а строит псевдосессию: рандомизирует dwell time, генерирует mousemove по Bézier-кривым, делает микропаузу у CTA и имитирует человеческий jitter.

Признаки в сырых событиях обычно такие:
• движения курсора слишком гладкие, без резких ускорений и микро-ошибок;
• scroll depth растёт линейно, без возвратов вверх и залипаний на блоках;
• время между событиями подозрительно ровное, как по таймеру;
• путь по сайту одинаковый у десятков сессий, хотя landing и кнопки разные.

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними. У живого пользователя есть хаос: дрожание руки, пропуски, случайные hover, уход мыши за пределы окна, фокус/blur, корректировки траектории. У фрода — слишком чистая кинематика и слишком идеальная дисциплина.

Что фильтровать на стороне трекера: velocity/acceleration профили, частоту смены направления, корреляцию scroll с DOM-структурой, последовательность visibilitychange, pointerdown/up и focus. Если сессия “видит” страницу, но не оставляет следов механики внимания, это не пользователь, а симулятор.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: не в одном громком клике, а в тысячах аккуратно срежиссированных микро-движений. Ставьте детект не на факт движения, а на его физику — и очень многое станет шумом, которым бот себя и выдаёт.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Собственная фильтрация трафика на ClickHouse и Python: где ломается антифрод</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Если у вас фильтр живёт только в трекере, он видит уже отобранный мусор. Нужен отдельный контур: сырые события → нормализация → скоринг → решение. ClickHouse здесь не “аналитика ради дашборда”, а быстрый слой для корреляции IP, UA, subnet, referrer, timestamp и цепочки редиректов.

Схема рабочая и скучная, как хороший firewall:
• Python принимает postback/лог клики, режет поля в единый формат.
• ClickHouse хранит raw и агрегаты по окнам 1m/5m/1h.
• Правила считают аномалии: burst-rate, повторяемость UA, отсутствие JS/cookie, слишком ровные интервалы, массовые совпадения по ASN.

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними. Самые полезные сигналы обычно не в одном признаке, а в комбинации: один IP → много subID, один UA → сотни кликов без конверсий, высокий процент одинаковых отказов после первого запроса. Для этого в ClickHouse удобно держать таблицу событий и отдельную materialized view с флагами риска.

Python-слой не должен “думать” тяжело в онлайне. Его задача — дернуть запрос, получить score и вернуть action: allow, delay, block, quarantine. Логи решений обязательно пишите отдельно: иначе вы не докажете, почему трафик ушёл в мусор, и не найдёте, где именно правила начали резать живых пользователей.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: без сырого лога, нормальной схемы и обратной трассировки любой антифрод превращается в ритуал. Соберите контур так, чтобы каждое решение можно было пересчитать задним числом — иначе вы фильтруете не фрод, а собственную слепоту.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

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

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Подрядчик может спорить с креативами, воронкой и оффером, но не с сырыми полями: user-agent, IP, referrer, timestamp, session_id, event sequence. Если трафик «живой», в цепочке есть разброс. Если это прогон скрипта — появятся кластеры с одинаковыми заголовками, нулевой задержкой между событиями и повторяющимися маршрутами до целевого action.

Собирайте не только клики, но и post-click телеметрию: время до первого scroll/click, глубину сессии, долю отказов до 3 секунд, число уникальных страниц за визит, совпадение IP/UA/Accept-Language. Для фрода характерны короткие сессии с детерминированным паттерном: click → landing → immediate bounce, без движения мыши, без фокуса окна, без нормального распределения времени между событиями.

Отдельно смотрите на сетевой слой: ASN, дата-центровые подсети, прокси-диапазоны, частоту повторных заходов с одного /24, несоответствие geolocation и timezone, а также одинаковые cookie-less цепочки. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: сотни «разных» пользователей приходят с одного технического каркаса. Сырые логи это показывают без эмоций.

Для акта аудита фиксируйте: 1) аномальные пики с одинаковым UA, 2) кластеры с временем до конверсии в пределах секунд, 3) повторяемые referrer-less заходы, 4) отсутствие нормального event stream. Этого достаточно, чтобы требовать пересчёт, отбраковку площадок или полный разбор источника. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Скликивание в поиске видно не в отчёте, а в серверных логах</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. В поисковой рекламе фрод почти всегда оставляет след на уровне HTTP: одинаковые User-Agent, повторяющиеся IP/подсети, нулевая глубина сессии, короткий интервал между кликом и отказом. Когда у вас есть сырой access.log, можно ловить не «подозрительный CTR», а конкретную механику атаки.

Смотрите на связку полей: IP, UA, referer, cookie, timestamp, path. Для живого трафика характерна вариативность: разные окна, разные задержки, естественные последовательности запросов. Для скликивания — пачки кликов с одного ASN, синхронные тайм-слоты, пустой или однотипный referer, отсутствие последующих хитов на сайте. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Что искать в логах:
• burst-rate по IP/подсети: несколько кликов за короткое окно
• UA-коллизии: один и тот же fingerprint на десятках кликов
• click-to-pageview gap: клик есть, а загрузки целевой страницы нет
• cookie mismatch: новый клик без устойчивой сессии
• подозрительные referrer chains: редиректы, обрывы, пустые цепочки

Дальше не гадаем, а режем данные по времени и коррелируем с конверсиями. Если клик был, а post-click события отсутствуют, это не доказательство фрода. Но если одна и та же техника повторяется на десятках запросов, у вас уже не «аномалия», а сценарий. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: через повторяемые сигнатуры, которые сервер видит раньше, чем аналитика.

Нормальная защита начинается с парсера логов, правил агрегации и порогов на уровне IP/UA/cookie. Без этого вы защищаете не трафик, а иллюзию трафика.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Трекер можно не ломать — достаточно подменить один параметр и сломать атрибуцию</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Большая часть подмены данных живёт не в «магии», а в слабой валидации входа: click_id, subid, user_agent, referer, IP. Если трекер верит query string без привязки к серверному контексту, вебмастер пишет себе конверсию прямо в отчёт.

Типовые дыры:
— отсутствие HMAC/подписи у postback;
— нет связывания клика с IP/UA/таймингом;
— принимаются повторные события без nonce;
— редирект-цепочка не сверяется с исходным click_id.

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: один и тот же ASN, одинаковые задержки между кликом и конверсией, повторяющиеся заголовки, пустой referer, слишком «чистые» cookie. Подмена обычно палится не по одному признаку, а по набору микросигналов в сырых логах. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет.

Защита строится не на одном фильтре, а на контуре: подписывайте callback-пакеты, храните server-side state клика, режьте дубликаты по nonce, сверяйте гео/IP-кластер, а аномалии по latency и частоте гоните в карантин. Если postback приходит без доказуемой связи с оригинальным кликом, это не конверсия, а шум.

Не доверяйте трекеру роль истины: истина должна подтверждаться логами на вашей стороне.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как боты рисуют “живые” движения мыши и просмотры страниц</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза: поведенческий фрод давно не палится одним пустым User-Agent. Его рисуют на уровне событий: mousemove, scroll, visibilitychange, focus/blur, timing между DOM-событиями. Бот не обязан быть быстрым — он обязан быть похожим на человека в распределении задержек.

Вот где обычно ломается имитация:
— траектория мыши слишком гладкая, без микрокоррекций и рывков;
— скорость и ускорение держатся в одном диапазоне, без “нервных” провалов;
— скролл идёт равными шагами, как от скрипта, а не с остановками на чтение;
— клик приходит без предшествующей паузы на hover и без каскада мелких событий.

Просмотры страниц подделывают так же механически: держат вкладку активной, шлют фиктивные события видимости, иногда даже меняют фокус окна. Но сырые логи всё равно выдают их по паттерну: одинаковая длительность сессий, повторяемые интервалы между страницами, отсутствие возвратов к контенту, нулевая корреляция между длиной страницы и временем на ней. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Фильтрация должна смотреть не на один сигнал, а на связку: энтропию движения, распределение dwell time, отношение scroll-depth к времени, число смен фокуса, консистентность координат и событийный граф. Если у сессии всё “ровно”, это не аккуратный пользователь. Это аккуратная подделка.

Включайте детект на уровне последовательностей, а не отдельных кликов: именно там фрод чаще всего оставляет цифровой след.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как собрать техдоказательства, что подрядчик гонит мусорный или ботовый трафик</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Голые жалобы на «плохих лидов» не работают: спор выигрывает только тот, у кого есть сырые метрики и цепочка событий от клика до сессии.

Смотрите на связку сигналов:
— аномально короткие сессии при стабильном CTR;
— высокий процент пустых `user-agent`/однотипных UA;
— всплеск кликов с одинаковым `IP / subnet / ASN`;
— одинаковый `screen`, `timezone`, `language` у «разных» пользователей;
— `click-to-session` задержка ниже человеческой, но без глубины просмотра.

Технически полезны не общие KPI, а распределения: медиана времени до первого события, доля повторных `click_id`, частота совпадений по `canvas`, `webgl`, `audio`, cookie-stability. Если подрядчик режет трафик через эмуляторы, вы увидите повторяемые отпечатки и одинаковые последовательности событий. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Фиксируйте доказательство в формате, который не развалится в споре: `click_id`, `timestamp`, `IP`, `ASN`, `UA`, `referrer`, `session_length`, `event_chain`, `conversion_delay`. Когда один и тот же кластер IP приносит клики без скролла, без фокуса окна и без нормальной последовательности `view -> engage -> convert`, это уже не «неудобная аудитория», а фрод-профиль.

Не спорьте с подрядчиком на уровне мнений. Приложите выгрузку, покажите аномалии по кластерам и добивайте вопросом: почему у живого трафика одинаковые отпечатки, одинаковая кинематика и одинаково пустая вовлечённость?


channel_name: Защита от фрода в рекламе

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

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. В programmatic три классики фрода живут за счёт одной вещи: разрыва между тем, что видит DSP, и тем, что реально происходит в браузере.

— Bid Stuffing: в аукцион летит мусорный поток бидов с завышенной частотой, одинаковыми fingerprint и синхронными таймингами. Ищите кластеры по IP/UA/ASN, нереалистичный QPS на одного publisher-ID и повторяющиеся request_id.
— Pixel Stuffing: пиксель прячут в 1x1 iframe, за пределами viewport или в слепой цепочке редиректов. Проверка простая: несоответствие viewability=0 при конверсии, отсутствие scroll/visibility событий, аномально короткий dwell time.
— Domain Spoofing: в bid request заявлен премиальный домен, а реальный referrer и TLS-SNI указывают на совсем другой хост. Сверяйте app-ads.txt / ads.txt, eTLD+1, referrer chain и сигнатуры supply-path.

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: одинаковые задержки, повторяемые заголовки, пустые DOM, однотипные session IDs. Если у вас нет сырого лога по impression, click, viewability и post-click, вы фильтруете шум, а не фрод.

Практика одна: строить скоринг не по одному признаку, а по связке — IP reputation + TLS/JA3 + referrer integrity + viewport state + event timing. Как только три независимых сигнала расходятся, инвентарь надо резать без сантиментов.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Isolation Forest ловит не ботов, а их следы в распределении кликов и сессий</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Фрод почти никогда не выглядит как один «плохой» параметр: он прячется в связке IP→UA→ASN→время→глубина сессии. Именно здесь Isolation Forest полезен: он не ищет правила, а изолирует точки, которые слишком легко отделяются от массы.

Рабочий набор фич для старта:
• inter-click delay и variance по сессии
• ratio кликов к просмотрам/скроллам
• повторяемость UA, CIDR, device fingerprint
• time-to-conversion и длина цепочки редиректов
• доля событий без движения мыши или touch-событий

Модель не ставят «вместо» фильтров, а поверх них. Сначала режете мусор по жёстким сигнатурам: прокси, дата-центры, пустые заголовки, невозможные комбинации. Потом Isolation Forest получает уже очищенный поток и начинает подсвечивать тонкие аномалии: слишком ровные интервалы, одинаковые паттерны навигации, кластерные выбросы по одной подсети. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Критично не кормить модель сырым шумом из всех кампаний сразу: сегментируйте по источнику, GEO и типу плейсмента. Иначе вы получите красивую математику, которая путает дорогой бренд-трафик с мусорным инвентарём. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: аномалия — это не «низкий CTR», а точка, которая нарушает совместное распределение признаков.

Если у вас есть логи, начните с 20–30 признаков и порога, который отправляет в ручную проверку только верхний хвост скоринга. Машинное обучение здесь работает как триаж: не ищет истину, а быстро отделяет подозрительное от нормального.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
Bid Stuffing, Pixel Stuffing и Domain Spoofing: где утекает programmatic-бюджет

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза: в programmatic фрод почти всегда маскируется под «нормальный» трафик. Уязвимость не в DSP как таковом, а в том, что цепочка доверяет сигналам, которые легко подделать: bid request, viewability beacon и заявленный домен площадки.

— Bid Stuffing: аномально высокая частота bid requests с одного IP/ASN, короткий TTL, одинаковые user-agent и device fingerprints, но нулевая пост-импрессия.
— Pixel Stuffing: iframe 1x1, скрытые слои, микроскопический viewport, beacon fired без реального рендера. Сверяйте event-time с paint-time и scroll-depth.
— Domain Spoofing: в логах домен «чистый», а сетевой путь и app/site metadata говорят обратное. Проверяйте ads.txt/app-ads.txt, supply chain object, seller ID и consistent referrer.

Собирайте не только impression logs, но и сырые HTTP-заголовки: referer, sec-ch-ua, accept-language, cache-control, а также связку IP -> ASN -> гео -> latency. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: повторяемость, синхронность, отсутствие естественной энтропии.

Если у вас нет антифрод-детектора, ставьте простую корреляцию: 1) всплеск показов без кликов и без активного времени, 2) несоответствие домена и seller chain, 3) одинаковые device IDs в разных географиях. Это уже режет мусор лучше, чем вера в «whitelist по умолчанию». Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет.

Финал простой: не доверяйте одному сигналу, стройте решение на склейке логов, цепочки поставки и поведенческой энтропии — именно там фрод начинает светиться.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Серверные логи ловят скликивание точнее, чем любой «антибот» на лендинге</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза: в поисковой рекламе скликивание редко выглядит как «100 кликов и ноль продаж». Обычно это пачки запросов с одинаковым IP-пулом, короткие сессии 2–5 секунд, нулевые события и один и тот же user-agent, размноженный через прокси. На уровне HTTP это видно лучше всего: слишком ровный интервал между clickid, одинаковый путь редиректа, повторяющийся referrer и обрыв на первом же запросе к контенту.

Ищите не один признак, а связку:
— высокий % отказа при одном и том же ASN;
— много кликов без второго запроса к ресурсу;
— повторяемость cookie-less сессий;
— аномально короткий time-to-first-action;
— всплески по конкретным фразам, устройствам или подсетям.

Если у вас есть серверный access.log, сводите клики в кластеры по IP / /24, user-agent, accept-language и времени между запросами. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: одинаковые заголовки, линейная частота, слабая вариативность маршрута. Для ручной проверки достаточно выгрузки в CSV и простого скрипта, который считает повторяемость параметров и строит матрицу совпадений.

Не пытайтесь лечить это только на стороне трекера. Фильтр должен резать поток на входе: серверная валидация clickid, контроль дублей, сравнение клика с последующими событиями и бан по устойчивым кластерам. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: не в «красивые» клики, а в предсказуемые последовательности, которые видно в сырых логах без всякой магии.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как вычислять click farms по сетевым следам, а не по «подозрительному CTR»</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Ферма кликов редко палится поведением на странице — она палится транспортом: одинаковые ASN, повторяемые /24, короткие сессии, одинаковые TTL и MTU, а также ровные интервалы между событиями. Когда клики идут через прокси-пулы, меняется IP, но не меняется дыхание сети: одни и те же паттерны TCP handshake, схожий JA3/JA4, одинаковые заголовки и последовательность запросов.

Собирайте не только clickstream, но и сетевую обвязку:
— IP, ASN, страна, тип сети, репутация подсети;
— время от DNS до первого байта, разница между навигацией и кликом;
— количество уникальных устройств на один диапазон;
— повторяемость user-agent в связке с одним и тем же сетевым следом.
Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: когда десятки «разных» пользователей живут в одном узком диапазоне и стучатся в трекер с одинаковой фазой, это уже не аудитория, а распределённый скрипт.

Особенно полезно строить кластеризацию по IP-диапазонам и таймингам. Если в одном /24 наблюдается аномально высокая плотность коротких сессий, одинаковый referrer-or-less трафик и повтор кликов по одному офферу без нормальной глубины, перед вами не инцидент, а производственная линия. Для проверки держите правило: один и тот же диапазон должен давать разнообразие в географии, задержках и последовательностях событий; если разнообразия нет — режьте на уровне правил.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: ферма не маскирует массовость, она лишь размазывает её по IP. Поэтому фильтр должен смотреть не на один признак, а на связку ASN + /24 + TTL + timing + JA3. Если три и более слоя совпали, трафик идёт в карантин, а не в оптимизацию.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как трекер подменяют без взлома: 4 слабых места, где утекают деньги</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза. Трекер чаще ломают не через «хак», а через доверие к входящим параметрам. Если postback, click_id, subid и referrer не валидируются жёстко, фрод спокойно рисует себе конверсию, а вы видите чистую статистику. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними.

Типовые векторы:
— подмена click_id в редиректе и повторная отправка postback;
— инъекция фальшивых UTM/sub-параметров через открытую схему URL;
— spoofing referrer и user-agent для имитации «человеческого» перехода;
— replay атаки: один и тот же конверсионный запрос шлётся многократно с разными таймингами.

Защита начинается не с «антифрода», а с дисциплины протокола. Привязывайте click_id к IP/UA/времени жизни, подписывайте параметры HMAC, запрещайте приём postback без одноразового токена, а все критичные поля сверяйте с серверным состоянием. Если трекер принимает любую строку как истину — это не аналитика, а публичная доска объявлений.

Дополнительно режьте аномалии на уровне логов: одинаковые цепочки редиректов, нереалистичный TTL между кликом и конверсией, повторяющиеся fingerprint-пары, пустые или слишком «идеальные» referrer-цепочки. Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: сначала подмена сигнала, потом легализация в отчёте.

Пока валидация живёт на фронте, трекер будет врать. Перенесите проверку в серверный контур, добавьте подпись, TTL и анти-replay — и большая часть подмены начнёт отваливаться ещё на входе.


channel_name: Защита от фрода в рекламе

content:
<b>Как боты рисуют “живые” движения мыши и почему тайминг их выдаёт за 3 события</b>

Давайте поднимем логи и посмотрим правде в глаза: поведенческий фрод почти всегда палится не по «кривой» траектории, а по синхронизации. Бот может вести курсор по Bézier-кривой, делать микрозадержки и случайные скроллы, но у него ломается связка между input, DOM и сетевыми запросами.

Смотрите на три слоя:
• pointermove/scroll идут сериями с одинаковым интервалом, будто их генерит таймер, а не рука
• viewport-change и visibilitychange не совпадают с реальным чтением: страница “просмотрена”, но событий фокуса ноль
• после перехода между страницами слишком ровные dwell time и одинаковый depth scroll, без отклонений на интерактивных блоках

Дальше — fingerprint на уровне браузерного ядра. Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними: неестественная согласованность между clientX/clientY, скоростью прокрутки и временем до первого клика. У человека есть дрожание, паузы на элементах, возврат к ранее просмотренному блоку. У скрипта — гладкая линия и стерильная статистика.

Практика фильтрации простая: собирайте не только сырые события, но и производные признаки — variance по интервалам, entropy по направлениям движения, ratio активных окон к времени на странице, количество “мертвых” сессий без mouseup/keydown. Если 2–3 признака совпали, сессию надо не банить вслепую, а уводить в карантин на дополнительную верификацию.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: бот имитирует человека ровно настолько, чтобы пройти поверхностный чек, но ломается на корреляциях. Ищите не картинку движения, а статистику поведения — там подделка всегда оставляет след.


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. У click farm почти всегда одинаковая механика: короткие сессии, массовые подключения с одного ASN, повторяемые цепочки UTM/referrer и подозрительно ровный интервал между кликами. На уровне сетки это выглядит не как люди, а как фабрика запросов: одинаковые TTL, одинаковый user-agent, схожая география IP при полном отсутствии поведенческого шума.

Смотрите не на один IP, а на диапазон /24 и /16: если в кластере много адресов из одного пула, а конверсия из этих адресов обнуляется после клика, это уже не «плохой трафик», а сегментированный фрод. Особенно токсичны подсети, где одновременно видны:
— одинаковые окна активности;
— высокий процент first-time visitors без скролла и мышечных событий;
— повторяющиеся цепочки редиректов через одни и те же промежуточные домены.

Ботнеты эволюционируют, но паттерны их поведения остаются прежними. Фермы часто палятся по сетевым аномалиям: один и тот же egress-IP для десятков «разных» пользователей, NAT-пулы с аномально плотной концентрацией кликов, всплески с ASN, которые не бьются с вашей целевой географией. Если в логах видите одинаковый RTT, синхронный приход запросов и пустые cookie-следы после повторного визита — перед вами не аудитория, а конвейер.

Вот технический разбор того, как именно уплывает ваш рекламный бюджет: строите deny/score по IP-репутации, ASN и поведенческим сигнатурам вместе, а не по одному признаку. Любой одиночный фильтр обходится; связка из диапазона, тайминга и session depth режет ферму заметно лучше.