Die Sicherheitslücke bei der mobilen Attributionsmessung schließen

Mobile Attributionsmessung ist das Fundament des Performance Marketings und ermöglicht es Werbetreibenden, zu verfolgen, welche Kanäle und Kampagnen Installationen und Einnahmen generieren. Eine wachsende Welle von ausgeklügeltem Betrug bedroht jedoch dieses System und entzieht Milliarden an Werbeausgaben. Dieser Artikel befasst sich mit den Schwachstellen bei der mobilen Attributionsmessung, untersucht neue Betrugstechniken wie Exploit, Re-Attribution, Post-ID Fraud und Ad-ID Spoofing (ERPT) und Advanced Jittered Session Data (AJSD) und zeigt, wie eine robuste Identitätsprüfung die Sicherheitslücke schließen kann.

Wesentliche Erkenntnis 1 Mobiler Attributionsbetrug entwickelt sich über Click- und Installationsbetrug hinaus und zielt auf den Attributionsprozess selbst ab.

Wesentliche Erkenntnis 2 ERPT und AJSD sind fortschrittliche Betrugstechniken, die anspruchsvolle Erkennungsmethoden jenseits traditioneller Lösungen erfordern.

Wesentliche Erkenntnis 3 Die Integration der Identitätsprüfung in den Attributionsprozess fügt eine entscheidende Sicherheitsebene hinzu, die Installationen mit verifizierten Nutzern verknüpft.

Wesentliche Erkenntnis 4 Proaktive Betrugsprävention, einschließlich Datenanalyse und Anomalieerkennung, ist unerlässlich, um Werbeausgaben zu schützen.

Der Aufstieg des Attributionsbetrugs

Traditionell konzentrierte sich mobiler Attributionsbetrug auf die Generierung gefälschter Installationen oder Klicks. Während diese Methoden weiterhin bestehen, zielen Betrüger nun auf den Attributionsprozess selbst ab und manipulieren Daten, um Installationen fälschlicherweise bestimmten Kampagnen zuzuordnen. Diese Entwicklung stellt eine deutliche Eskalation der Raffinesse dar, die die Erkennung deutlich erschwert. Die Einsätze sind hoch: Schätzungen zufolge könnten die durch Attributionsbetrug verlorenen Werbeausgaben bis 2024 weltweit 7,5 Milliarden Dollar erreichen.

ERPT und AJSD verstehen

Zwei der besorgniserregendsten neuen Techniken sind ERPT und AJSD. ERPT (Exploit, Re-Attribution, Post-ID Fraud und Ad-ID Spoofing) beinhaltet die Ausnutzung von Schwachstellen im Attributionsprozess, um legitime Installationen zu kapern und sie betrügerischen Quellen zuzuordnen. Dies beinhaltet oft das Spoofing von Geräteidentifikatoren und die Manipulation von Zeitstempeln. AJSD (Advanced Jittered Session Data) führt künstliche Verzögerungen und Inkonsistenzen in Sitzungsdaten ein, was es erschwert, Installationen korrekt der richtigen Quelle zuzuordnen. Diese Techniken sind besonders effektiv, da sie traditionelle Betrugserkennungsmethoden umgehen, die auf einfachen Regeln oder Blacklists basieren.

Wie diese Angriffe funktionieren

Lassen Sie uns aufschlüsseln, wie ERPT funktioniert. Ein Betrüger könnte eine Schwachstelle im SDK eines Werbenetzwerks ausnutzen, um eine legitime Installation abzufangen. Anschließend ordnet er die Installation seiner eigenen Kampagne zu und stiehlt so die Gutschrift und die damit verbundenen Einnahmen. Post-ID Fraud beinhaltet die Geltendmachung von Gutschriften für Installationen, die nachdem ein Nutzer eine App organisch installiert hat, stattgefunden haben. Ad-ID Spoofing beinhaltet die Verwendung geklonter oder gestohlener Geräteidentifikatoren, um falsche Attributionsereignisse zu erstellen. AJSD hingegen stört die Zeitabläufe, die von Attributionsanbietern erwartet werden, wodurch es schwieriger wird, einen kausalen Zusammenhang zwischen der Anzeigenexposition und der Installation herzustellen. Ziel von AJSD ist es, die Installation organisch erscheinen zu lassen oder sie einer weniger wertvollen Quelle zuzuordnen.

Die Rolle der Identitätsprüfung bei der mobilen Attributionsmessung

Traditionelle Attribution stützt sich stark auf Geräteidentifikatoren, die leicht gefälscht werden können. Hier kommt die Identitätsprüfung ins Spiel. Indem Sie Installationen mit verifizierten Nutzern verknüpfen, fügen Sie dem Attributionsprozess eine entscheidende Sicherheitsebene hinzu. Die Plattform von Didit kann beispielsweise Nutzer durch eine Reihe von Methoden verifizieren, einschließlich biometrischer Authentifizierung und Dokumentenprüfung. Dies ermöglicht es Ihnen, eine starke Verbindung zwischen einer Installation und einer realen Person herzustellen und das Risiko betrügerischer Attribution deutlich zu reduzieren. Die Integration der Identitätsprüfung bedeutet nicht, dass alle Nutzer eine vollständige KYC-Prüfung durchlaufen müssen; selbst passive biometrische Prüfungen können wertvolle Signale zur Erkennung von Anomalien liefern.

Wie Didit hilft

Didit bietet einen einzigartigen Ansatz zur Sicherung der mobilen Attributionsmessung, indem es Identitätsprüfungen während des gesamten Nutzer-Journeys einbettet. So geht es:

• Gerätebindung: Die Verknüpfung eines Geräts mit einer verifizierten Identität reduziert die Wirksamkeit von Geräte-Spoofing-Angriffen.
• Biometrische Authentifizierung: Die Verwendung von Gesichtserkennung oder anderen biometrischen Methoden zur Bestätigung der Nutzeridentität fügt eine starke Sicherheitsebene hinzu.
• Anomalieerkennung: Die Plattform von Didit analysiert das Nutzerverhalten und die Gerätedaten, um verdächtige Muster zu identifizieren, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten könnten.
• Echtzeit-Betrugssignale: Die Integration der Betrugssignale von Didit in Ihren Attributionsstack bietet sofortige Einblicke in potenziell betrügerische Installationen.
• Wiederverwendbare Identität: Wenn Nutzer ihre Identität einmal verifizieren und sie für verschiedene Apps wiederverwenden können, wird die Reibung reduziert und die Konversionsrate verbessert.

Bereit zum Starten?

Lassen Sie nicht zu, dass mobiler Attributionsbetrug Ihre Marketing-ROI untergräbt. Kontaktieren Sie Didit noch heute für eine Demo und erfahren Sie, wie unsere Identitätsplattform Ihnen helfen kann, Ihre Werbeausgaben zu schützen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

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FAQ

Was ist der Unterschied zwischen Click-Betrug und Attributionsbetrug?

Click-Betrug beinhaltet die Generierung gefälschter Klicks auf Anzeigen, während Attributionsbetrug den Attributionsprozess manipuliert, um Installationen fälschlicherweise bestimmten Quellen zuzuordnen. Attributionsbetrug ist anspruchsvoller und schwieriger zu erkennen als Click-Betrug.

Kann die Identitätsprüfung Attributionsbetrug vollständig eliminieren?

Obwohl keine Lösung 100%igen Schutz garantieren kann, reduziert die Identitätsprüfung das Risiko von Attributionsbetrug erheblich, indem sie eine entscheidende Sicherheitsebene hinzufügt und Installationen mit verifizierten Nutzern verknüpft. Es ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das in Kombination mit anderen Maßnahmen zur Betrugsprävention eingesetzt werden kann.

Welche Kosten sind mit der Implementierung der Identitätsprüfung für die mobile Attributionsmessung verbunden?

Die Kosten variieren je nach gewählten Verifizierungsmethoden und -volumen. Didit bietet flexible Preisoptionen und eine kostenlose Version, die es Unternehmen jeder Größe zugänglich macht. Die Kosten für die Implementierung der Identitätsprüfung sind oft geringer als die Verluste, die durch Attributionsbetrug entstehen.

Welche Rolle spielt Machine Learning bei der Erkennung von ERPT und AJSD?

Machine-Learning-Algorithmen sind entscheidend für die Erkennung komplexer Betrugsmuster wie ERPT und AJSD. Diese Algorithmen analysieren riesige Datenmengen, um Anomalien und verdächtiges Verhalten zu identifizieren, die mit traditionellen regelbasierten Systemen nur schwer zu erkennen sind. Didit nutzt Machine Learning, um seine Betrugserkennungsfähigkeiten kontinuierlich zu verbessern.