利用机器学习对抗广告屏蔽技术

来自美国和巴基斯坦的最新研究计划开发了一种基于机器学习的方法，用于识别对广告屏蔽和其他隐私保护技术具有抵抗力的网站，以及拆解这些网站使用的技术，以便将广告和实际内容区分开来，从而使内容即使在广告被屏蔽的情况下仍然可见。

基于该研究的新广告屏蔽技术可能会终结由于广告屏蔽导致文章的主要内容不可见的现象，提供一种自动化的方法来区分广告和脚本资源，而不是目前流行的广告屏蔽框架使用的手动方法。

研究人员对10万个网站进行了大规模研究，发现17%的域名、48%的主机名、6%的脚本和9%的内容分发方法故意将跟踪（即广告）功能与提供实际内容的过程混合在一起。在这种情况下，文章内容将对使用广告屏蔽或反跟踪软件的用户不可见，迫使用户关闭这些措施以查看内容。

在大多数情况下，这不仅意味着广告将再次可见，还意味着用户将被迫回到跨域跟踪系统中，这些系统近年来引发了隐私活动家的愤怒。

新的研究提供了一个系统，可以以98%的准确率将这些“混合”网络资源分离出来，使广告屏蔽和反跟踪解决方案有机会在其软件的后续版本中解开这些流，并再次使内容在广告屏蔽的页面上可访问。

该 新论文 的标题为 TrackerSift：解开混合跟踪和功能性网络资源 ，由美国弗吉尼亚理工大学和加利福尼亚大学戴维斯分校的研究人员以及巴基斯坦FAST NUCES和拉合尔管理科学大学（LUMS）共同撰写。

广告屏蔽战争

广告屏蔽系统通常依赖于网页中的广告内容必须来自特定的专用域名——通常是具有域名和/或IP地址的广告技术平台，可以被归类为“第三方广告”，从而可以开发出不会在网页中渲染来自这些来源的内容的屏蔽列表。

此外，可以将广告特定资源（如脚本）的名称添加到屏蔽列表中，以便这些资源即使其来源被故意遮蔽也不会运行。这些系统生成的脚本的命名方案通常一致，允许识别和屏蔽。

由于网页中的广告通常是在页面加载的最后几毫秒内通过 动态拍卖过程 选择的（基于页面中的关键词、活动目标指标和其他因素），因此不切实际地将广告存储在主机域上，这将理论上阻止广告屏蔽器隐藏商业内容。

越来越多的网站正在通过 CNAME Cloaking 来对抗广告屏蔽——使用“真实”域的子域作为广告服务器的代理（例如，content.example.com 将为 example.com 提供广告，即使子域没有其他用途，也不由主机网站维护，而是由其广告商维护）。

然而，这种方法可以被量化和阻塞，方法是将子域的内容区分为广告，或者使用网络分析技术来识别子域与核心域之间的异常和不规则关系。

TrackerSift

作者的论文提出了 TrackerSift，一种分析网络资源的平台，然后将混合资源重新分类为“内容”和“广告”。在最一般的分析级别上，TrackerSift 记录基本的网络请求资源，例如从内容分发网络（CDN）或广告平台获取的广告内容；然后，它深入到获取的资源的内容中，执行代码级分析，并区分各种代码调用和过程的功能。

TrackerSift 的分析层次，从跟踪资源（红色）到必要的功能资源（绿色）。混合资源，可能导致内容模糊（黄色），将进行更深入的分析。来源：https://arxiv.org/pdf/2108.13923.pdf

数据

为了获取 TrackerSift 的数据集，作者遍历了 2018 年 Tranco 前一百万名单 中的 10 万个随机选择的网站。使用 Selenium 浏览器自动化和 Google Chrome 执行此任务。

网络爬虫基于北美大学站点，包括一个 13 个节点的集群，具有 112 个核心、52 太字节的存储和 823 吉字节的运行内存。

每个节点基于 Docker 容器，专门用于爬取所选的 10 万个网页子集，并具有程序化的暂停以确保可持续性，以及在加载新域时完全擦除所有 cookie 和标识符，以确保先前的会话和状态不会影响下一个域的可读性。

混合脚本

结果显示广泛使用 脚本捆绑 ，广告平台和内容主机故意将基于内容和基于广告的脚本连接到“超级脚本”中，这将阻止内容显示如果被阻塞。例如，作者指出 pressl.co 服务一个通过 WebPack JavaScript 连接器平台捆绑的 Web 脚本，其中包含一个 Facebook 跟踪像素，并且还包含使实际内容呈现可能的代码。

此外，该论文指出，一些域名愿意直接将脚本嵌入网页代码中，从而需要广告屏蔽框架解决脚本中的功能，而不是简单地根据脚本的第三方源 URL 阻止脚本加载。

通过本地化这些方法，很明显可以系统地将此类代码分离为内容和广告类别，并可能在广告屏蔽环境中恢复内容显示。

尽管现有的广告屏蔽解决方案（如 NoScript、AdGuard、uBlock Origin 和 Firefox Smartblock）使用代理脚本来拆解此类合并脚本为可阻止的组件脚本，但这些方法依赖于 手动重写 脚本，导致屏蔽器和破坏它们的不断变化的技术之间的冷战。相比之下，TrackerSift 提供了一种混合内容分解的潜在程序化方法。这些ipts可以拆解合并的脚本为可阻止的组件脚本，这些方法依赖于手动重写脚本，导致屏蔽器和破坏它们的不断变化的技术之间的冷战。相比之下，TrackerSift 提供了一种混合内容分解的潜在程序化方法，ipts 可以拆解合并的脚本为可阻止的组件脚本，这些方法依赖于手动重写脚本，导致屏蔽器和破坏它们的不断变化的技术之间的冷战。相比之下，TrackerSift 提供了一种混合内容分解的潜在程序化方法，这些ipts可以拆解合并的脚本为可阻止的组件脚本，这些方法依赖于手动重写脚本，导致屏蔽器和破坏它们的不断变化的技术之间的冷战。相比之下，TrackerSift 提供了一种混合内容分解的潜在程序化方法，这些ipts可以拆解合并的脚本为可阻止的组件脚本，这些方法依赖于手动重写脚本，导致屏蔽器和破坏它们的不断变化的技术之间的冷战。相比之下，TrackerSift 提供了一种混合内容分解的潜在程序化方法，这些ipts可以拆解合并的脚本为可阻止的组件脚本，这些方法依赖于手动重写脚本，导致屏蔽器和破坏它们的不断变化的技术之间的冷战。相比之下，TrackerSift 提供了一种混合内容分解的潜在程序化方法，这些ipts可以拆解合并的脚本为可阻止的组件脚本，这些方法依赖于手动重写脚本，导致屏蔽器和破坏它们的不断变化的技术之间的冷战。相比之下，TrackerSift 提供了一种混合内容分解的潜在程序化方法，这些ipts可以拆解合并的脚本为可阻止的组件脚本，这些方法依赖于手动重写脚本，导致屏蔽器和破坏它们的不断变化的技术之间的冷战。相比之下，TrackerSift 提供了一种混合内容分解的潜在程序化方法，这些ipts可以拆解合并的脚本为可阻止的组件脚本，这些方法依赖于手动重写脚本，导致屏蔽器和破坏它们的不断变化的技术之间的冷战。相比之下，TrackerSift 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