Документ обсуждает различные аспекты борьбы с мошенничеством в RTB, включая его виды, экономическое воздействие и алгоритмические решения. Рассматриваются методы фильтрации бид-реквестов и оценка трафика на основе машинного обучения. В заключении подчеркивается важность регулярного обновления фильтров и использования нескольких метрик для более эффективной борьбы с мошенничеством.

1. Anti-fraud solutions in RTB
Vadim Antonyuk
IPONWEB

2. Anti-fraud solutions in RTB

I. ВступлениеI. Вступление

II. Алгоритмический подходII. Алгоритмический подход

III. Техническая реализация расчетаIII. Техническая реализация расчета

IV. ЗаключениеIV. Заключение

3. 
I. ВступлениеI. Вступление
− виды фрода в RTB;виды фрода в RTB;
− экономический эффект фрода;экономический эффект фрода;
− борьба с фродом: short term vs long term effectsборьба с фродом: short term vs long term effects

II. Алгоритмический подходII. Алгоритмический подход

III. Техническая реализацияIII. Техническая реализация

IV. ЗаключениеIV. Заключение
Anti-fraud solutions in RTB

4. Anti-fraud solutions in RTB
Зачем боремся?

Рекламодатели платят за viewability и конверсии
(к этому мы еще вернемся)
С чем боремся?
(1) Боты - программы, в автоматическом режиме
выполняющие действия, похожие на действия человека
(просмотры, клики, конверсии);
(2) Ad Stacking - несколько баннеров
один поверх другого;
(3) Сайты-"пустышки" – создаваемые
специально для показа рекламы;
(4) Domain URL spoofing (via IFrames);

5. Anti-fraud solutions in RTB
Где граница между “добром” и “злом”?

Incentivised traffic?

Display to video arbitrage?

6. Anti-fraud solutions in RTB
Экономический эффект от фрода
Бюджет городского строительства Москвы
Оценка Эффект per annum
Консервативная (WhiteOps) $7.2 млрд. (@ 15% fraud rate)
Умеренно-агрессивная $10-50 млрд.
Маргинальная “сверху”
(2/3 * US GDP * 10% * 20%)
$200 млрд.
Официальные данные $30 млрд (за 2016-19 гг.)

7. Anti-fraud solutions in RTB
Зачем боремся конкретно мы (вы)?
..оборот трафика в экосистеме – это же хорошо?
- да, но..

8. 
I. ВступлениеI. Вступление

II. Алгоритмический подходII. Алгоритмический подход
− эксперт или алгоритм?эксперт или алгоритм?
− there is no single magic pill feature;there is no single magic pill feature;
− cascade waterfall;cascade waterfall;
− feature selection for machine learning clusteringfeature selection for machine learning clustering

III. Техническая реализация расчетаIII. Техническая реализация расчета

IV. ЗаключениеIV. Заключение
Anti-fraud solutions in RTB

9. Anti-fraud solutions in RTB
Эксперт:

Может принимать
решение “case by case”
на основе различных
комбинаций внутренних
и внешних источников
данных;

“Оut of the box” thinking
Алгоритм:

Масштабируем
(*) cайт: cnn.com dr-license.com
время на сайте: 3:40 12:45
страниц за посещение: 2.24 36
bounce rate: 58% 7%
good site obvious fraud?
(*) больше примеров в игре “Бот или Человек” на стенде IOW

10. Anti-fraud solutions in RTBКаскадная фильтрация бид-реквестов в IOW
I. Экспертные фильтры:
(domains, publishers)
II. Автоматические фильтры
на основе простых правил:
(datacenters IPs,
domains traffic spikes,
low cookie age publishers)
III. Вероятностная оценка, кластеризация
методами машинного обучения
(p_good > threshold)

11. Anti-fraud solutions in RTB
Автоматическая фильтрация на основе “простых” правил
1) block a bid request if user_IP identified to belong to a datacenter;
2) block sites with swinging traffic patterns:
3) block spikes of traffic from particular IP;
4) block high frequency UUIDs traffic;
5) block publishers with significant share of traffic where bid user_ip != imp user_ip;

12. Anti-fraud solutions in RTB
Кластеризация бид-реквестов методами машинного обучения (1)

[Expectation maximization and other math stays in brackets]

Feature selection:
(1) user_ip
- PII (personally identifiable information) issues;
- 4 bytes or 3 bytes IPs?
- what to do with proxies?
(2) user agent
- old browsers contains known security breaches;
- easy to forge, but still adds value;
(3) site
- “clever” bots visit good sites;
- good in combination with publisher data

13. Anti-fraud solutions in RTB
Кластеризация бид-реквестов методами машинного обучения (2)
Построение “карты” | Применение “карты”

14. 
I. ВступлениеI. Вступление

II. Алгоритмический подходII. Алгоритмический подход

III. Техническая реализация расчетаIII. Техническая реализация расчета
− Learning sample;Learning sample;
− The framework choice;The framework choice;
− Room for optimization?Room for optimization?

IV. ЗаключениеIV. Заключение
Anti-fraud solutions in RTB

15. Anti-fraud solutions in RTB
А теперь мы попробуем со всем этим взлететь:

Learning sample: 230 Bn bids requests (~40Tb of data);

Hadoop framework;

GCE, 140 машинах класса n1-highmem-8;
=> 22 расчетных часа
Room for optimization?
- Hadoop vs Spark?
- Python vs Scala?

16. 
I. ВступлениеI. Вступление

II. Алгоритмический подходII. Алгоритмический подход

III. Техническая реализация расчетаIII. Техническая реализация расчета

IV. ЗаключениеIV. Заключение
Anti-fraud solutions in RTB

17. Anti-fraud solutions in RTB
Summing it up
(1) Economically, it does make sense to fight fraud if your business
horizon is over half year;
(2) Each individual metric can be gamed relatively easy. Use various
metrics and multi-level blocking logic;
(3) Update your filters on a biweekly / monthly scale;
(4) Calibrate your results against the industry.

18. Anti-fraud solutions in RTB
Questions?