ブログ トピックス Mobile Fraud

Mobile Fraud

機械学習の技術は、モバイルのアドフラウドを防止するソリューションとなりえるでしょうか？Adjustの「モバイル不正を考える」シリーズ、パート3をご覧ください。

続きを読む
2020年6月13日
モバイル不正を考える： 機械学習はアドフラウドの解決策となるか（パート3）

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。Adjustの「モバイル不正を考える」シリーズ、パート2をご覧ください。

続きを読む
2020年6月12日
モバイル不正を考える：不正検出と防止、効果的な不正フィルターの条件（パート2）

進化するアドフラウドに効果的な対策を講じるには、まずは不正手口を分類し、仕組みを理解することが重要です。Adjustの「モバイル不正を考える」シリーズ、パート1をご覧ください。

続きを読む
2020年6月4日
モバイル不正を考える：問題と対策（パート1）

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。

続きを読む
2020年6月3日
不正クリックとは？：クリックスパムとクリックインジェクションを理解する

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。

続きを読む
2019年8月7日
SDK スプーフィングとオープン vs. クローズドソース テクノロジー

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。

続きを読む
2019年4月18日
アプリのための不正ボット検出テクノロジー、Unbotifyのご紹介

「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。

続きを読む
2019年2月12日
全てのクリックにインプレッションが必要な理由

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。

続きを読む
2019年1月22日
AdjustがサイバーセキュリティとAIのパイオニアUnbotifyの買収を発表

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。

続きを読む
2018年11月1日
マーケターなら知っておきたい中国のアドフラウド問題

不正防止連合にHeadway Digital、Persona.lyそして Zucksを新メンバーとして迎えました。不正防止連合はモバイルマーケティングにおける不正撲滅を目指します。

続きを読む
2018年2月8日
不正防止連合（CAAF:Coalition Against Ad Fraud）に３社の新メンバーを迎えました

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。

続きを読む
2017年12月10日
不正アプリへのリバースエンジニアリング：最新のモバイルにおける不正にアプローチしました

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。

続きを読む
2017年11月28日
Googleの新しいPlay Referrer APIで クリックインジェクションを撲滅