在移动端推广APP时，如何防止作弊流量?

常见的刷流量手段

目前不论是个人开发者还是企业，App推广目前都是必要的手段，但是在推广过程中，或因为推广提供的优惠，或推广的渠道特性，必然或多或少会带来一定的广告作弊。以刷量为例，常见的作弊手段有以下几种 （ChatGPT列举）：

1. 自动点击： 通过程序或脚本自动模拟用户点击广告，以增加广告点击量。

2. 自动下载和安装： 通过自动化脚本或恶意软件，在用户不知情的情况下自动下载和安装应用程序，以获取安装量和激活量。

3. 人工点击： 雇佣人力点击广告，通过低成本的人工劳动力刷取广告点击量。

4. IP代理和虚拟私有网络（VPN）： 使用IP代理或VPN服务来隐藏真实IP地址，以刷取虚假的广告流量。

5. 刷量交换： 进行刷量交换，即多个广告主之间互相点击广告，以增加彼此的点击量。

6. 黑帽SEO： 通过不符合搜索引擎规范的优化手段，提高网站在搜索结果中的排名，从而获取更多的流量。

7. 强制重定向： 通过恶意代码或程序，将用户重定向到广告页面或恶意网站，以获取流量和点击量。

8. 机器人流量： 使用自动化程序或机器人模拟真实用户行为，刷取广告流量。

9. 假冒用户和账号： 创建大量假冒的用户账号或社交媒体账号，通过这些账号来点击广告或转发链接，以增加流量。

基于上面这些手段，我们该如何防范呢？

防范手段

从防范手段来看，一般有两种，一种是从技术上，第二种是推广机制上，我们两种都讲一讲（会包含简单的代码示例部分）：

1. 用户验证： 应用程序可以使用各种方式对用户进行验证，例如使用手机号码、电子邮件或社交媒体账号进行登录，以确保每个用户都是真实存在的。

# 使用手机号码进行用户验证
def verify_user(phone_number):
    # 调用短信验证接口发送验证码到用户手机
    # 用户输入验证码进行验证
    # 验证通过返回 True，否则返回 False
    pass

这里的代码非常简单，如果有需要更复杂以及多重验证手段，可以看看我往期的文章，或者直接前往顶象去注册使用免费的：顶象验证码

2. 设备指纹识别： 通过采集设备的唯一特征信息，如设备型号、操作系统版本、IP地址等，可以对设备进行识别和跟踪，以检测异常行为和作弊行为。

import hashlib
import platform

# 生成设备的唯一指纹
def generate_device_fingerprint():
    device_info = platform.platform() + platform.machine() + platform.node()
    device_fingerprint = hashlib.md5(device_info.encode()).hexdigest()
    return device_fingerprint

黑灰产拥有专业的设备牧场，通过使用模拟器、刷机改机等手段，批量、反复地利用终端设备作案。对互联网场景下的金融、电商等行业，进行恶意爬取、虚假注册、账号盗用、薅羊毛、推广作弊等其他恶意行为，而设备指纹通过用户上网设备的硬件、网络、环境等特征信息生成设备的唯一标识，可有效识别模拟器、刷机改机、Root、越狱、劫持注入等风险。

上面的代码也只是一个非常简单的示例，具体的可以看往期的文章，或者去顶象试用他们的设备指纹：顶象设备指纹

3. 反欺诈算法： 利用机器学习和数据分析技术，开发反欺诈算法来检测异常的流量模式和行为，识别潜在的作弊行为。

import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 使用孤立森林算法检测异常流量
def detect_anomalous_traffic(traffic_data):
    clf = IsolationForest(contamination=0.1)
    clf.fit(traffic_data)
    predictions = clf.predict(traffic_data)
    return predictions

这个是相当简单的一个示例，如果要考虑实用性，可以和用户验证搭配使用：

from flask import request, jsonify
import jwt

# 用户登录验证和生成防作弊Token
def login():
    # 验证用户登录信息
    
    # 生成用户Token
    user_token = jwt.encode({'user_id': user_id}, secret_key, algorithm='HS256')
    
    # 生成设备指纹
    device_fingerprint = generate_device_fingerprint(request.user_agent.string, request.remote_addr)
    
    # 将用户Token和设备指纹关联存储，用于后续防作弊检测
    
    return jsonify({'token': user_token})

# 防作弊检测中间件
def anti_fraud_middleware():
    # 从请求中获取用户Token
    user_token = request.headers.get('Authorization')
    
    # 解码用户Token，获取用户ID
    user_id = jwt.decode(user_token, secret_key, algorithms=['HS256'])['user_id']
    
    # 根据用户ID获取关联的设备指纹
    
    # 检测设备指纹和当前请求的设备信息是否一致
    
    # 根据其他防作弊规则进行检测
    
    # 标记可疑请求或进行相应的处理

以及，配合数据分析和异常检测：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 使用随机森林算法进行异常检测
def detect_anomalous_traffic(traffic_data):
    # 加载训练好的模型
    model = RandomForestClassifier()
    model.load_model('anomaly_detection_model.pkl')
    
    # 特征工程和数据预处理
    
    # 进行异常检测
    predictions = model.predict(traffic_data)
    
    # 根据阈值判断是否为异常
    
    return predictions

4. 持续监测和分析： 对广告流量进行实时监测和分析，检测异常的点击模式、下载行为和安装活动，及时发现并处理作弊行为。

import asyncio

# 异步任务处理
async def process_ad_clicks(clicks):
    # 异步处理广告点击数据
    # 包括验证点击有效性、检测异常行为、记录日志等操作

# 异步监测广告点击行为
async def monitor_ad_clicks():
    while True:
        # 异步获取最新的广告点击数据
        ad_clicks = await get_latest_ad_clicks()
        
        # 异步处理广告点击数据
        await asyncio.gather(*[process_ad_clicks(click) for click in ad_clicks])
        
        # 暂停一段时间后再次监测
        await asyncio.sleep(60)

# 启动异步监测任务
asyncio.ensure_future(monitor_ad_clicks())

以上都是通过技术手段来防范作弊手段，一般都可以通过找安全公司——顶象来处理，而
以下则是通过人工及机制来处理问题：

1. 人工审核和筛查： 通过人工审核和筛查来排查异常的广告流量，识别非法的自动下载安装行为。

2. 合作伙伴审核： 定期对广告合作伙伴进行审核和评估，确保其合法性和诚信度。

3. 数据分享和合作： 与其他广告平台、第三方数据提供商等进行数据共享和合作，共同对抗广告流量作弊行为。

4. 奖惩机制： 建立奖励和惩罚机制，对于合作伙伴和广告流量提供商，根据其表现给予相应的奖励或惩罚，以激励诚实行为并打击作弊行为。