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常见的刷流量伎俩
目前不论是集体开发者还是企业，App 推广目前都是必要的伎俩，然而在推广过程中，或因为推广提供的优惠，或推广的渠道个性，必然或多或少会带来肯定的广告舞弊。以刷量为例，常见的舞弊伎俩有以下几种 （ChatGPT 列举）：
1. 主动点击： 通过程序或脚本主动模仿用户点击广告，以减少广告点击量。
2. 主动下载和装置： 通过自动化脚本或恶意软件，在用户不知情的状况下主动下载和装置应用程序，以获取装置量和激活量。
3. 人工点击： 雇佣人力点击广告，通过低成本的人工劳动力刷取广告点击量。
4. IP 代理和虚构公有网络（VPN）： 应用 IP 代理或 VPN 服务来暗藏实在 IP 地址，以刷取虚伪的广告流量。
5. 刷量替换： 进行刷量替换，即多个广告主之间相互点击广告，以减少彼此的点击量。
6. 黑帽 SEO： 通过不合乎搜索引擎标准的优化伎俩，进步网站在搜寻后果中的排名，从而获取更多的流量。
7. 强制重定向： 通过恶意代码或程序，将用户重定向到广告页面或歹意网站，以获取流量和点击量。
8. 机器人流量： 应用自动化程序或机器人模仿实在用户行为，刷取广告流量。
9. 混充用户和账号： 创立大量混充的用户账号或社交媒体账号，通过这些账号来点击广告或转发链接，以减少流量。
基于下面这些伎俩，咱们该如何防备呢？
防备伎俩
从防备伎俩来看，个别有两种，一种是从技术上，第二种是推广机制上，咱们两种都讲一讲（会蕴含简略的代码示例局部）：
1. 用户验证： 应用程序能够应用各种形式对用户进行验证，例如应用手机号码、电子邮件或社交媒体账号进行登录，以确保每个用户都是实在存在的。
# 应用手机号码进行用户验证
def verify_user(phone_number):
# 调用短信验证接口发送验证码到用户手机
# 用户输出验证码进行验证
# 验证通过返回 True，否则返回 False
pass
这里的代码非常简单，如果有须要更简单以及多重验证伎俩，能够看看我往期的文章，或者间接返回顶象去注册应用收费的：顶象验证码
2. 设施指纹识别： 通过采集设施的惟一特色信息，如设施型号、操作系统版本、IP 地址等，能够对设施进行辨认和跟踪，以检测异样行为和舞弊行为。
import hashlib
import platform
# 生成设施的惟一指纹
def generate_device_fingerprint():
device_info = platform.platform() + platform.machine() + platform.node()
device_fingerprint = hashlib.md5(device_info.encode()).hexdigest()
return device_fingerprint
黑灰产领有业余的设施牧场，通过应用模拟器、刷机改机等伎俩，批量、重复地利用终端设备作案。对互联网场景下的金融、电商等行业，进行歹意爬取、虚伪注册、账号盗用、薅羊毛、推广舞弊等其余歹意行为，而设施指纹通过用户上网设施的硬件、网络、环境等特色信息生成设施的惟一标识，可无效辨认模拟器、刷机改机、Root、越狱、劫持注入等危险。
下面的代码也只是一个非常简单的示例，具体的能够看往期的文章，或者去顶象试用他们的设施指纹：顶象设施指纹
3. 反欺诈算法： 利用机器学习和数据分析技术，开发反欺诈算法来检测异样的流量模式和行为，辨认潜在的舞弊行为。
import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest
# 应用孤立森林算法检测异样流量
def detect_anomalous_traffic(traffic_data):
clf = IsolationForest(contamination=0.1)
clf.fit(traffic_data)
predictions = clf.predict(traffic_data)
return predictions
这个是相当简略的一个示例，如果要思考实用性，能够和用户验证搭配应用：
from flask import request, jsonify
import jwt
# 用户登录验证和生成防舞弊 Token
def login():
# 验证用户登录信息
# 生成用户 Token
user_token = jwt.encode({'user_id': user_id}, secret_key, algorithm='HS256')
# 生成设施指纹
device_fingerprint = generate_device_fingerprint(request.user_agent.string, request.remote_addr)
# 将用户 Token 和设施指纹关联存储，用于后续防舞弊检测
return jsonify({'token': user_token})
# 防舞弊检测中间件
def anti_fraud_middleware():
# 从申请中获取用户 Token
user_token = request.headers.get('Authorization')
# 解码用户 Token，获取用户 ID
user_id = jwt.decode(user_token, secret_key, algorithms=['HS256'])['user_id']
# 依据用户 ID 获取关联的设施指纹
# 检测设施指纹和以后申请的设施信息是否统一
# 依据其余防舞弊规定进行检测
# 标记可疑申请或进行相应的解决
以及，配合数据分析和异样检测：
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 应用随机森林算法进行异样检测
def detect_anomalous_traffic(traffic_data):
# 加载训练好的模型
model = RandomForestClassifier()
model.load_model('anomaly_detection_model.pkl')
# 特色工程和数据预处理
# 进行异样检测
predictions = model.predict(traffic_data)
# 依据阈值判断是否为异样
return predictions
4. 继续监测和剖析： 对广告流量进行实时监测和剖析，检测异样的点击模式、下载行为和装置流动，及时发现并解决舞弊行为。
import asyncio
# 异步工作解决
async def process_ad_clicks(clicks):
# 异步解决广告点击数据
# 包含验证点击有效性、检测异样行为、记录日志等操作
# 异步监测广告点击行为
async def monitor_ad_clicks():
while True:
# 异步获取最新的广告点击数据
ad_clicks = await get_latest_ad_clicks()
# 异步解决广告点击数据
await asyncio.gather(*[process_ad_clicks(click) for click in ad_clicks])
# 暂停一段时间后再次监测
await asyncio.sleep(60)
# 启动异步监测工作
asyncio.ensure_future(monitor_ad_clicks())
以上都是通过技术手段来防备舞弊伎俩，个别都能够通过找平安公司——顶象来解决，而
以下则是通过人工及机制来解决问题：
1. 人工审核和筛查： 通过人工审核和筛查来排查异样的广告流量，辨认非法的主动下载安装行为。
2. 合作伙伴审核： 定期对广告合作伙伴进行审核和评估，确保其合法性和诚信度。
3. 数据分享和单干： 与其余广告平台、第三方数据提供商等进行数据共享和单干，独特反抗广告流量舞弊行为。
4. 奖惩机制： 建设处分和惩办机制，对于合作伙伴和广告流量提供商，依据其体现给予相应的处分或惩办，以激励诚恳行为并打击舞弊行为。
结语
挪动 App 的推广，必然会碰到刷流量的状况，如果要缩小损失，就必须在后期做好防备筹备。祝各位好运~
