Mobile Fraud

モバイルアドフラウドは、ユーザー獲得（UA）マーケターのキャンペーンや予算に影響を与える深刻な問題です。アドフラウドを検出・防止し、UAとユーザー体験を向上させる方法をご覧ください。

アドフラウドの防止目的で機械学習技術を導入する際の課題点を解説します。

アドフラウドを正確に検出するための技術と、多くの不正対策ツールに欠けている不正防止フィルターの条件を解説します。

多数存在するアドフラウドの手口を2つの新たな方法で分析します。

モバイルのアドフラウドの形態の1つである不正クリックについて解説します。

Adjustのデータセキュリティの取り組みと、スプーフィング攻撃におけるクローズドソースSDKの弱点について解説します。

アプリ内の不正ボットによる攻撃を阻止するUnbotifyは、人間の行動的特徴と機械学習の技術を取り入れたAdjustの新製品です。

「インプレッションがないクリックは不正だ」という新しい考え方について解説します。

Adjust は、サイバーセキュリティとAIの開発を専門とするスタートアップ企業 Unbotify の買収において、最終契約を締結したことを発表いたします。

中国のインターネット人口は、近年8億人を突破しました。そのうち約98％にあたる7億7,800万人が携帯端末を利用するインターネットユーザーです。しかし、急速に発展を遂げている中国のモバイル市場には、アドフラウド (不正広告）が増加しているという課題も存在します。

今回Adjustでは、従来のクリックインジェクションの方法を超えて、より高度な不正を行っていると思われる疑わしいアプリについて詳しく調査しました。

Googleが新しいReferrer APIへ移行したことが市場で歓迎されていますが、Googleが今回の移行へ踏み切った背景をご存知の方は、多くないのではないでしょうか。