在移动广告联盟中，识别虚假流量与点击是保障广告主利益和广告生态健康的重要环节。以下是一份详细的反作弊指南，旨在帮助广告主和广告联盟有效识别并防范虚假流量与点击：

一、虚假流量与点击的常见类型

1. 机器作弊：

• IP重复刷量：作弊者通过拨号器上下线改变IP地址，或使用代理IP进行批量点击。
• 机器智能作弊：利用脚本或程序模拟真人用户行为，如自动点击、自动刷新等。
• 流量劫持：通过技术手段劫持正常流量，将其导向作弊页面或广告。

1. 人工作弊：

• 真人水军作弊：雇佣大量人员手动点击广告或执行其他作弊行为。
• 激励诱导点击：通过提供奖励或激励措施诱导用户点击广告，但用户对广告内容并无真实兴趣。

1. 其他作弊手段：

• 挂站软件：使用浏览器内核，全国多人安装互刷，伪造大流量。
• 恶意插件：安装在浏览器中，在用户浏览网页时暗弹广告，用户看不到但被访问网址记录一次访问。

二、识别虚假流量与点击的方法

1. IP地址分析：

• IP排重：24小时内同一IP仅计费一次，通过C段IP辨别动态IP作弊。例如，大量出现相同C段的IP号可能表明作弊行为。
• IP与地理位置不匹配：如果点击或安装数据异常集中地来自相同IP，或点击IP与安装IP不一致比例过高，可能存在作弊行为。

1. 设备指纹技术：

• 收集浏览器类型、操作系统、屏幕分辨率等信息：生成唯一设备码，识别同一设备伪装成不同用户的情况。
• 设备标记符分析：如GAID/IDFA等设备标记符，新设备率过高可能表明作弊行为。

1. 来源统计与行为模式分析：

• 记录广告放置页面的来路：非搜索引擎或直接访问的流量需重点审核，查看旁边是否有引导性不良语句。
• 行为模式聚类：通过无监督学习（如孤立森林、LOF算法）识别异常行为集群。例如，高频点击、低频但规律性的点击等。
• 有监督学习：用历史数据训练模型，标注正常/作弊点击，自动识别作弊模式。

1. 时间顺差检测：

• 设置点击与页面打开的时间阈值：例如，3秒内点击视为作弊行为。
• 检测点击时间间隔是否固定：如每10秒一次点击可能表明机器人点击行为。

1. 转化率与点击率分析：

• 转化率异常：点击量高但转化率极低（如无注册、无下载、无购买）可能表明作弊行为。
• 点击率异常：如点击率超过一定百分率（如普通图片点击率超过1%）可能提示作弊行为。

1. 鼠标轨迹与键盘事件分析：

• 鼠标轨迹分析：机器人点击通常为同一坐标值，且缺乏KEYUP/KEYDOWN事件。
• 键盘事件捕获：每次点击都会产生鼠标的KEYUP和KEYDOWN的行为，如果未能捕获到这个值，可能是模拟数据提交。

三、反作弊技术手段与工具

1. 防作弊套件：

• 使用专业的防作弊套件（如Adjust防作弊套件）来预防和抵御作弊行为。这些套件通常包含多种反作弊技术，如IP排重、设备指纹识别、行为模式分析等。

1. 实时数据监控与预警：

• 建立实时数据看板，监控点击量、转化率、销售额等指标。对异常数据（如突然飙升）立即预警，以便及时采取措施。

1. 黑名单与白名单机制：

• 屏蔽已知作弊IP、设备ID等，建立黑名单。同时，允许可信渠道（如搜索引擎流量）进入白名单，减少误判。

1. 跨平台数据共享与联防：

• 与媒体平台、第三方反作弊工具（如DoubleVerify、IAS）共享数据，形成行业联防机制。共同打击作弊行为，维护广告生态健康。

四、实际操作建议

1. 定期复盘作弊案例：

• 定期复盘作弊案例，总结作弊手段与特征。优化规则引擎和机器学习模型，提高反作弊能力。

1. 结合业务规则调整阈值：

• 在反作弊过程中，需结合业务规则调整阈值。避免误判真实用户（如企业内网共享IP），确保反作弊措施的准确性和有效性。

1. 持续更新反作弊策略：

• 作弊手段不断进化，反作弊策略也需持续更新。结合人工审核与自动化工具，应对新型作弊手段（如激励点击农场、深度伪装流量等）。