adsense反作弊的幾個演算法(推測)«h
»email link
牛虻說：
盧先生文中肯定沒有完全說明所有的檢測辦法；而實際上從作弊者的角度考慮也不可能擦除所有的腳印，這是牛虻開發ids系統時的乙個感
覺，所以即使是就盧先生提出的這幾個方向，乙個專門的作弊者要想完全掩蓋，也是非常困難的，問題在於，發現問題必須從海量資料中進行分析，所以相信
google也衹能採用選擇某幾個型別進行篩選；而且，必然存在著誤報。因此，這是乙個相向的威脅，也是乙個相向的約束。但有一條可以肯定：大規模的作弊
比小范?的作弊更容易發現，也更難掩蓋。
隨著線上廣告的流行，pay by per click (每次點選付錢)的模式 逐漸被大家接受。可是隨之而來的問題就是fraud
clicking的預防迫在眉捷，因?這將直接關係到這種廣告模式能否長久生存和能否成?一種真正的網站擁有者的收入來源。
下面介紹google adsense系統如何從系統角度出發防止點選欺騙，希望對其它的線上廣告系統防止虛假點選能有很好的指導作用：
1] 點選率 ＝ 點選次數／共?覽的次數。
點選率是乙個判斷是否有無fraud clicks的關鍵的方法，可以想像乙個網站上的廣告的點選率超過10%將意味這什?。
#of click/# of viewed
2] 點選覆蓋率／獨立ip ，這個分布?如果有；單個ip 的（點選／?覽）＝點選覆蓋率超出了3倍的系統誤差範圍內將有作弊的嫌疑。
例子，例如來自 129.119.200.1 的使用者?覽了 16個網頁，點選了4個廣告，而整個廣告的點選率「從[1]?計算的到」是5%，那?計算得到：
%5 x 16 =~ 1，方差?sqrt(1) = 1，點選覆蓋率＝4/1 = 4 ，根據數學上高斯分布，這種概率小於萬分之一。
ratio vs ip distribution
3] 點選率『點選覆蓋率』／ip／時間
根據時間序列對點選率進行分析，如果在某乙個時間段上有明顯的峰值，那?這將以?著有潛在的欺騙點選的可能。
ratio vs time
4] 網頁load的時間和 廣告點選時間差的分析，以及每兩次click之間時間差序列的分析
[網頁load的時間和 廣告點選時間差] 應該是乙個泊松分布 possion
distribution，而每兩次click之間的時間差也應該是乙個possion
distribution，如果這個時間用秒記，大於25秒的話基本上呈現高斯分布的形狀。
[time of loading - time of click] distribution vs possion
[time difference of two clicks] distribution vs possion/gaussion
5] 針對proxy點選的分析
改變ip進行點選可以說在以往是最難以解決最難以發現作弊方式，大概國人進行alexa的boost時就多半採用了proxy進行虛假點選的方法，可是這?只要通過反向監查ip的來源是否是帶有proxy功能的伺服器就可以知道了。
reverse proxy check
6] 針對 http_agent的分析
http_agent／時間 的時間序列的分析，峰值超過3方差需要審查
7] 針對 http_referral 的分析
referral／時間 的時間序列的分析 ，峰值超過3方差需要審查
8] 整體效果上還有乙個非常有用的量：
所有使用者的有效的每千次展示費用的均值／獨立ip
這個將能更加直接找到spam clicking 的執行計算機並且予以封殺。
overall ratio vs ip
電感檢測 幾種常用的電流檢測方式
rt1720 是一款最高輸入電壓可達 80v 輸出電壓可達 60v 的熱插拔控制器，它的作用是防止系統受到過高電壓和負電壓的攻擊，同時還能防範過電流可能導致的問題，它的一種應用電路大致如下圖所示 為了檢測負載電流的大小，rsns 被串接在電路中的 vcc 和 sns 之間，流過它的電流會在其兩端形成...
建立Windows Service的幾種方式
最近由於工作需要，寫了一些windows服務程式，有一些經驗，我現在總結寫出來。目前我知道的建立建立windows服務有3種方式 a.利用.net框架類servicebase b.利用元件topshelf c.利用小工具instsrv和srvany 下面我利用這3種方式,分別做乙個windows服務...
css中元素不可見的幾種辦法
今天起床之後已經是11點多了。有點悲催了。然後出去吃個東西，我只能說太陽火辣辣的，順便拍了一張 深圳就是太陽太好了，每天都是藍天白雲，這是帝都和北方的童鞋羨慕嫉妒 恨不恨我就不懂。票票的藍天白雲如下 所以只能索性屁顛屁顛地吃完東西之後馬上回來，接著把房間裡裡外外打掃了一遍 有點小潔癖的雙子座visi...