Combattre le blocage d'Adblock avec l'apprentissage automatique

Une nouvelle initiative de recherche des États-Unis et du Pakistan a développé une méthode basée sur l'apprentissage automatique pour identifier les sites Web qui résistent au blocage des publicités et à d'autres technologies de préservation de la vie privée, ainsi que pour déconstruire les techniques que ces sites utilisent pour « mélanger » les origines des publicités et le contenu réel, de sorte que le contenu ne soit pas visible si les publicités sont bloquées.

De nouvelles technologies de blocage des publicités développées à partir des résultats pourraient mettre fin aux incidents où le contenu central d'un article n'est pas visible lorsque les publicités sont bloquées, fournissant une méthode automatisée pour séparer les ressources publicitaires et de script, plutôt que l'approche manuelle actuellement utilisée par les frameworks de blocage des publicités populaires. .

Les auteurs ont mené une étude à grande échelle sur les « ressources mixtes » portant sur 100,000 17 sites web. Ils ont constaté que 48 % des domaines, 6 % des noms d'hôtes, 9 % des scripts et XNUMX % des méthodes de diffusion de contenu associaient délibérément des fonctionnalités de suivi (publicité) à des processus de diffusion de contenu réel. Dans ce cas, le contenu des articles disparaît pour les utilisateurs utilisant des logiciels de blocage de publicités ou anti-pistage, les obligeant à désactiver ces mesures pour pouvoir les consulter.

Dans la plupart des cas, cela ne signifie pas seulement que les publicités seront à nouveau visibles, mais aussi que les utilisateurs seront forcés de retourner dans les systèmes de suivi inter-domaines qui ont militants de la vie privée enflammés au cours des dernières années.

La nouvelle recherche propose un système capable de séparer les composants de ces ressources Web « mixtes » avec une précision de 98 %, permettant aux solutions de blocage des publicités et d'anti-pistage de démêler les flux dans les itérations ultérieures de leur logiciel et de permettre à nouveau l'accès au contenu sur les pages bloquées par les publicités.

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La guerre des Adblocks

Les systèmes de blocage de publicités reposent en général sur la nécessité pour le contenu publicitaire d'une page Web de provenir de domaines spécifiques et dédiés - généralement des plateformes adtech avec des noms de domaine et/ou des adresses IP qui peuvent être classés comme « publicité tierce », permettant le développement de listes de blocage qui ne rendront pas le contenu de ces origines à l'intérieur d'une page Web.

De plus, les noms des ressources spécifiques aux publicités, telles que les scripts, peuvent être ajoutés aux listes de blocage afin que celles-ci ne s'exécutent pas même dans les cas où leurs origines ont été délibérément obscurcies. Les schémas de nommage de ces scripts générés systématiquement sont souvent cohérents, permettant la reconnaissance et la liste de blocage.

Étant donné qu'une publicité présentée dans une page Web est souvent choisie dans les dernières millisecondes du chargement d'une page via processus d'enchères dynamiques (en fonction des mots-clés trouvés dans la page, des indicateurs cibles de la campagne et de nombreux autres facteurs), il n'est pas possible de stocker des publicités sur le domaine hôte, ce qui empêcherait en théorie les bloqueurs de publicités de masquer le contenu commercial.

De plus en plus, les sites Web luttent contre le blocage des publicités par le biais de Masquage CNAME – l'utilisation de sous-domaines du domaine « authentique » comme proxys pour les serveurs publicitaires (c'est-à-dire que content.example.com diffusera des publicités sur example.com, même si le sous-domaine n'a pas d'autre but que de diffuser des publicités, et n'est pas maintenu par le site Web hôte, mais plutôt par ses annonceurs).

Cependant, cette méthode peut être quantifiée et bloquée en distinguant le contenu du sous-domaine comme étant de la publicité, ou en utilisant des techniques d'analyse de réseau pour identifier la relation anormale et irrégulière du sous-domaine avec le domaine principal.

TraqueurSift

L'article des auteurs propose TrackerSift, une plateforme permettant d'analyser les ressources réseau récupérées par les sites web, puis de reclasser les ressources mixtes en « contenu » et « publicité ». Au niveau d'analyse le plus général, TrackerSift enregistre les requêtes réseau de base pour les ressources, telles que le contenu publicitaire récupéré depuis un réseau de diffusion de contenu (CDN) ou une plateforme publicitaire ; puis il analyse en profondeur le contenu des ressources récupérées, en effectuant une analyse au niveau du code et en distinguant les fonctions des différents types d'appels et de procédures de code.

La hiérarchie d'analyse de TrackerSift s'étend des ressources de suivi (rouge) aux ressources fonctionnelles nécessaires (vert). Les ressources mixtes, susceptibles d'entraîner une obscurcissement du contenu (jaune), font l'objet d'une analyse plus approfondie. Source : https://arxiv.org/pdf/2108.13923.pdf

Date

Pour obtenir l'ensemble de données alimentant TrackerSift, les auteurs ont parcouru 100,000 2018 sites Web choisis au hasard à partir du XNUMX Liste des meilleurs millions de Tranco. Sélénium l'automatisation du navigateur a été utilisée avec Google Chrome pour effectuer la tâche.

Le réseau d'exploration du Web était basé sur des sites universitaires en Amérique du Nord, comprenant un cluster de 13 nœuds avec 112 cœurs, 52 téraoctets de stockage et 823 gigaoctets de RAM opérationnelle sur l'ensemble du système.

Chaque nœud était basé dans un conteneur Docker et dédié à l'exploration d'un sous-ensemble des 100,000 XNUMX pages Web sélectionnées, avec des pauses programmatiques pour la durabilité, et l'effacement complet de tous les cookies et identifiants lors du chargement d'un nouveau domaine, pour s'assurer que les sessions et états précédents n'influençaient pas le lisibilité du domaine suivant.

Scénarios mixtes

Les résultats montrent une utilisation intensive de regroupement de scripts, où les plateformes publicitaires et les hébergeurs de contenu concaténent délibérément des scripts basés sur le contenu et les publicités dans des « uberscripts », ce qui entrave l'affichage du contenu en cas de blocage. Par exemple, les auteurs notent que pressl.co diffuse un script web intégré via le Webpack Plate-forme de concaténation JavaScript, qui contient un pixel de suivi Facebook, ainsi qu'un code permettant le rendu du contenu réel.

De plus, le document note qu'un certain nombre de domaines sont prêts à intégrer des scripts directement dans le code des pages Web, ce qui oblige les cadres de blocage des publicités à traiter la fonctionnalité dans les scripts, plutôt que d'empêcher simplement le script de se charger en fonction de son troisième. URL source de la partie.

En localisant ces méthodes, la voie est libre pour le fractionnement systématique de ce code en catégories de contenu et d'annonces, et la restauration potentielle de l'affichage du contenu dans des environnements bloqués par les publicités.

Bien que les solutions de blocage de publicités existantes, telles que NoScript, AdGuard, uBlock Origin et Firefox Smartblock utilisent des scripts de substitution qui désassemblent ces scripts fusionnés en scripts de composants bloquables, ceux-ci dépendent de réécriture manuelle de scripts, conduisant à une guerre froide continue entre les bloqueurs et les techniques en constante évolution qui les brisent. En revanche, TrackerSift offre une méthode programmatique potentielle pour la décomposition de contenu mixte.