Click Fraud - Analyse und Methode zur Identifzierung

Tesis , 2011 , 114 Páginas

Ciencia de la Computación - IT-Security

Click Fraud is an upcoming and increasing challenge for all aspects of e-commerce and online-marketing. This diploma thesis tries to categorize the term click fraud. Common ways of performing click fraud (botnets, forced browser-clicks) are described and analyzed. The approaches of circumvention of click-fraud by the operators of ad-
networks and searchengines are shown, as also the possibilities of afterwards detection of click fraud by companies. A framework with examples is provided to develop and analyze algorithms to detect click fraud.

Inhaltsverzeichnis

• Einleitung
• Definition
• Motivation der Klickbetrüger
• Hintergrund
• Online Werbung
• Überblick
• Ad-Netzwerke
• Search Engine Marketing
• Verrechnungsmodelle
• Einteilung
• Cost per view
• Cost per Click
• Cost per action
• Cost per Click und Click Fraud
• Schädigungspotential von Klickbetrug am Beispiel Unito (Otto und Universal Versand)
• Neukunden
• Anteil am Umsatz
• Fazit
• Varianten des Klickbetrug und technische Umsetzung
• Manuelles Klicken
• Automatisierte Verfahren zum Klickbetrug
• Clickbots
• Beispiel Clickbot.A
• Verbreitung
• Clickbot.A Client
• Clickbot.A Server
• Lebenszyklen des Clickbot.A
• "Geschäftsmodell" des Clickbot.A
• Fazit
• Erzwungene Browser Clicks
• Ausführbarer Code im Webclient
• Aufbau einer Badvertisement-Architektur
• Fassadensites
• Fazit
• Social click humbuggery
• Erkennung und Prävention
• Definition invalid Click
• Erkennung
• Verwertbare Eigenschaften eines HTTP-Requests
• Operative Definition
• Erkennungsverfahren
• Betreiber Suchmaschinen und Ad-Netzwerke
• Pro-Filter
• Online Filter
• Post-Filter
• Werbende Unternehmen
• Auswertung Traffic
• Auswertung des geschäftlichen Erfolges
• Pickwick: Ein Framework zur Identifizierung unerwünschter Klicks
• Einleitung
• Umgebung und Systemvoraussetzungen
• Überblick
• Umgebung
• Rulesets
• Befehlsatz
• load-ruleset
• clear-click-cache
• clear-or-define-ruleset
• defrule
• count-clicks
• save-value
• load value
• clear-store
• run-ruleset-on-csv-file
• run-ruleset
• Operatoren < , > , <= , >= , = , /= und string=
• Kontrollstrukturen if, when, unless, do, dotimes, loop
• Kommentare
• Beispiele für Rulesets
• Doppelklick
• Komplexere Variante des Doppelklick und Ausschluss einfacherer Varianten des manuellen Klickbetrugs
• Anomalien zu Vortagen finden
• Anomalien in den via Proxy generierten Klicks
• Proof of Concept: Integration in Webserver
• Conclusio
• Literaturverzeichnis
• Abkürzungsverzeichnis
• Anhang
• Quellcode Pickwick
• Lizenz
• pickwick.asd
• packages.lisp
• click-buffer.lisp
• ruleset.lisp
• redirector.lisp
• csvreader.lisp
• testdaten-generator.lisp

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Diplomarbeit befasst sich mit der Analyse und Erkennung von Click Fraud, einer zunehmenden Herausforderung im E-Commerce und Online-Marketing. Es werden verschiedene Arten von Click Fraud, wie Botnets und erzwungene Browser-Clicks, beschrieben und analysiert. Die Arbeit beleuchtet die Strategien von Ad-Netzwerken und Suchmaschinen zur Vermeidung von Click Fraud sowie die Möglichkeiten der nachträglichen Erkennung durch Unternehmen. Als zentrales Element wird ein Framework namens Pickwick vorgestellt, das zur Entwicklung und Analyse von Algorithmen zur Click Fraud-Erkennung dient.

• Definition und Arten von Click Fraud
• Technische Umsetzung von Click Fraud
• Strategien zur Vermeidung von Click Fraud
• Methoden zur Erkennung von Click Fraud
• Das Framework Pickwick

Zusammenfassung der Kapitel

Das erste Kapitel der Arbeit definiert den Begriff Click Fraud und beleuchtet die Motivationen von Klickbetrügern. Es wird der historische Hintergrund von Click Fraud und die Bedeutung von Online Werbung erläutert.

Im zweiten Kapitel werden verschiedene Verrechnungsmodelle im Online-Marketing vorgestellt, insbesondere das Cost per Click-Modell, das das typische Szenario für Click Fraud darstellt. Am Beispiel der Unito Versand Dienstleistungen GmbH wird das Schädigungspotenzial von Click Fraud für Unternehmen aufgezeigt.

Das dritte Kapitel beschreibt verschiedene Varianten von Click Fraud, vom manuellen Klicken bis hin zu automatisierten Verfahren mithilfe von Botnetzen. Das Clickbot.A-Botnet wird als Beispiel für eine ausgeklügelte Form von Click Fraud analysiert. Weiterhin werden erzwungene Browser-Clicks durch Javascript-Fragmente und die Verwendung von Fassadensites als Verschleierungstaktik erläutert.

Das vierte Kapitel behandelt die Erkennung und Prävention von Click Fraud. Es werden die verwertbaren Eigenschaften von HTTP-Requests zur Identifizierung betrügerischer Klicks beschrieben. Die Arbeit stellt die verschiedenen Ansätze von Ad-Netzwerken und Suchmaschinen zur Erkennung von invalid clicks vor, darunter Pro-Filter, Online-Filter und Post-Filter. Außerdem werden die Möglichkeiten von werbenden Unternehmen zur Auswertung von Traffic und des geschäftlichen Erfolges zur Click Fraud-Erkennung dargestellt.

Im fünften Kapitel wird das Framework Pickwick vorgestellt, das zur Entwicklung und Analyse von Algorithmen zur Erkennung von Click Fraud dient. Pickwick unterstützt die offline- und online-Analyse von Logfiles und bietet eine Domain Specific Language zur Definition von Regeln zur Klassifizierung von HTTP-Requests.

Schlüsselwörter

Die Schlüsselwörter und Schwerpunktthemen des Textes umfassen Click Fraud, Klickbetrug, Online Betrug, Analyse von HTTP-Requests, Ad-Netzwerke, Suchmaschinen, Botnets, Badvertisments, Fassadensites, Erkennung von Click Fraud, Prävention von Click Fraud, Pickwick Framework, Domain Specific Language, Algorithmen.

• Universidad: Fachhochschule Salzburg (Informationstechnik und System-Management)
• Autor: Otto Diesenbacher (Autor)
• Año de publicación: 2011
• Páginas: 114
• No. de catálogo: V189448
• ISBN (Ebook): 9783656141136
• ISBN (Libro): 9783656141181
• Idioma: Alemán
• Etiqueta: Click Fraud, Klickbetrug, Onlinebetrug