弥补移动归因的安全漏洞

移动归因是效果营销的基础，使广告主能够跟踪哪些渠道和活动推动了安装和收入。然而，一波日益增长的复杂欺诈行为威胁着要破坏这个系统，窃取数十亿美元的广告支出。本文深入探讨移动归因中的漏洞，分析新兴欺诈技术，例如Exploit、Re-Attribution、Post-ID Fraud 和 Ad-ID Spoofing (ERPT) 以及 Advanced Jittered Session Data (AJSD)，并探讨强大的身份验证如何堵住安全漏洞。

关键要点 1 移动归因欺诈正在超越点击和安装欺诈，而是针对归因过程本身。

关键要点 2 ERPT 和 AJSD 是高级欺诈技术，需要比传统解决方案更复杂的检测方法。

关键要点 3 将身份验证集成到归因过程中，增加了一道重要的安全层，将安装与经过验证的用户关联起来。

关键要点 4 主动预防欺诈，包括数据分析和异常检测，对于保护广告支出至关重要。

归因欺诈的兴起

传统上，移动归因欺诈 专注于生成虚假安装或点击。虽然这些方法仍然存在，但欺诈者现在正在针对归因过程本身，操纵数据以错误地将安装归因于特定活动。这种转变代表着复杂性的一次重大升级，使得检测变得更加困难。风险很高：据估计，到 2024 年，因归因欺诈而损失的广告支出可能高达全球 75 亿美元。

了解 ERPT 和 AJSD

其中两个最令人担忧的新兴技术是 ERPT 和 AJSD。ERPT (Exploit, Re-Attribution, Post-ID Fraud, and Ad-ID Spoofing) 涉及利用归因过程中的漏洞来劫持合法安装，并将其归因于欺诈来源。这通常涉及伪造设备标识符和操纵时间戳。AJSD (Advanced Jittered Session Data) 在会话数据中引入人为延迟和不一致性，使得准确地将安装归因于正确来源变得困难。这些技术特别有效，因为它们绕过了依赖简单规则或黑名单的传统欺诈检测方法。

这些攻击是如何运作的

让我们分解一下 ERPT 的运作方式。欺诈者可能会利用广告网络 SDK 中的漏洞来拦截合法的安装。然后，他们将安装重新归因于自己的活动，从而有效地窃取功劳和相关的收入。Post-ID 欺诈涉及为在用户已经自然安装应用程序之后发生的安装索取功劳。Ad-ID 欺诈涉及使用克隆或被盗的设备标识符来创建虚假的归因事件。另一方面，AJSD 扰乱了归因提供商期望的 timing 顺序，使得难以建立广告展示和安装之间的因果关系。AJSD 的目标是使安装看起来是自然的，或者将其归因于价值较低的来源。

身份验证在移动归因中的作用

传统的归因严重依赖于易于伪造的设备标识符。 这就是身份验证发挥作用的地方。通过将安装与经过验证的用户关联起来，您可以为归因过程增加一道重要的安全层。例如，Didit 的平台可以通过多种方法验证用户，包括生物特征认证和文档验证。这使您可以建立安装与真实人物之间的牢固联系，从而大大降低欺诈归因的风险。将身份验证集成到归因过程中并不意味着要求所有用户都进行完整的 KYC；即使是被动的生物特征检查也能提供有价值的信号来检测异常情况。

Didit 如何提供帮助

Didit 通过在用户旅程中嵌入身份检查，提供了一种独特的移动归因保障方法。 如下所示：

• 设备绑定： 将设备与经过验证的身份关联，可以降低设备欺骗攻击的有效性。
• 生物特征认证： 使用面部识别或其他生物特征方法来确认用户身份，增加了一道强大的安全层。
• 异常检测： Didit 的平台分析用户行为和设备数据，以识别可能表明欺诈活动的嫌疑模式。
• 实时欺诈信号： 将 Didit 的欺诈信号集成到您的归因堆栈中，可以立即了解潜在的欺诈安装。
• 可重用身份： 允许用户一次验证身份并在不同的应用程序之间重用，从而减少摩擦并提高转化率。

准备好开始了吗？

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常见问题解答

点击欺诈和归因欺诈有什么区别？

点击欺诈涉及生成对广告的虚假点击，而归因欺诈则操纵归因过程，以错误地将安装归因于特定来源。归因欺诈比点击欺诈更复杂且更难检测。

身份验证能否完全消除归因欺诈？

虽然没有一种解决方案可以保证 100% 的保护，但身份验证通过增加重要的安全层并将安装与经过验证的用户关联起来，可以显着降低归因欺诈的风险。它与其他的欺诈预防措施结合使用时，是一种强大的工具。

实施移动归因的身份验证的成本是多少？

成本因所选的验证方法和数量而异。Didit 提供灵活的定价选项和免费套餐，使其能够为各种规模的企业所访问。实施身份验证的成本通常低于因归因欺诈造成的损失。

机器学习在检测 ERPT 和 AJSD 中起什么作用？

机器学习算法对于检测 ERPT 和 AJSD 等复杂的欺诈模式至关重要。这些算法分析大量数据，以识别用传统基于规则的系统难以检测到的异常和可疑行为。Didit 利用机器学习来不断改进其欺诈检测能力。