Uma abordagem para combate da fraude de clique baseada em CAPTCHAs clicáveis

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: COSTA  , Rodrigo Alves
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/21012
Resumo: No atual clima desafiador da economia global, anunciantes e suas agências de publicidade encontram-se em busca contínua por oportunidades de negócios que os levem a aumentar significativamente a exposição de suas marcas e de seus produtos a custos cada vez menores. Recursos de marketing têm sido redirecionados a campanhas na Internet do tipo Pagamento Por Clique (PPC), com remunerações associadas à realização de alguma ação potencialmente lucrativa para o anunciante, como o clique em um anúncio por parte de um usuário. Nessa estrutura, um fraudador pode aparecer como alguém que busca aumentar os lucros de um publicador de anúncios ao clicar nos anúncios exibidos sem ter a real intenção de comprar os produtos, ou ainda como uma empresa concorrente que clica nos anúncios de determinada organização para gerar custos indevidos e esse processo é exponencialmente mais oneroso para as vítimas da fraude se for realizado de maneira automatizada, por meio de scripts e bots. Combater a fraude de clique é, portanto, de fundamental importância para a continuidade do mercado de anúncios online, já que anunciantes mais conservadores acabam se afastando desta forma de fazer negócios por sua aversão a riscos e, no mundo ideal, no qual a fraude de clique ou inexiste ou possui influência mínima no faturamento das companhias, é necessário desenvolver soluções computacionais que suportem o crescimento do mesmo. Nesse sentido, esta pesquisa tem por objetivo produzir contribuições acadêmicas e desenvolver soluções com foco no negócio de PPC, incluindo a disponibilização de um material inédito em língua portuguesa sobre a sistemática, histórico e evolução dos anúncios online, bem como suas fraudes, casos legais e formas de detecção, e a elaboração de uma abordagem de combate que alia formas clássicas de resposta à fraude de clique com uma abordagem inovadora para a sua prevenção, baseada em CAPTCHA clicáveis, algo que não foi encontrado na literatura, nem no mercado. Apresentamos o Google NoCAPTCHA reCAPTCHA como uma forma de prevenir a automatização da fraude de clique, o que caracteriza uma mudança de paradigma no combate à fraude de clique, que passa a ser de prevenção proativa, ao contrário das abordagens clássicas, que buscavam identificar a fraude por meio de heurísticas de análise de histórico de cliques após as mesmas já terem ocorrido. Com efeito, este trabalho contribui na aquisição de conhecimento no domínio desse negócio, através de um estudo extensivo de anúncios online, apoiando a identificação de requisitos de sistemas e do negócio, e sua disposição de mercado. Como um benefício, tal estudo viabilizou a proposição de uma abordagem de segurança para as redes de anúncios, inspirada em casos legais e no conjunto de métodos utilizados para fraudes de clique.
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spelling COSTA  , Rodrigo Alveshttp://lattes.cnpq.br/9704524780307293QUEIROZ, Ruy José Guerra Barreto de2017-08-30T12:25:55Z2017-08-30T12:25:55Z2016-03-04https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/21012No atual clima desafiador da economia global, anunciantes e suas agências de publicidade encontram-se em busca contínua por oportunidades de negócios que os levem a aumentar significativamente a exposição de suas marcas e de seus produtos a custos cada vez menores. Recursos de marketing têm sido redirecionados a campanhas na Internet do tipo Pagamento Por Clique (PPC), com remunerações associadas à realização de alguma ação potencialmente lucrativa para o anunciante, como o clique em um anúncio por parte de um usuário. Nessa estrutura, um fraudador pode aparecer como alguém que busca aumentar os lucros de um publicador de anúncios ao clicar nos anúncios exibidos sem ter a real intenção de comprar os produtos, ou ainda como uma empresa concorrente que clica nos anúncios de determinada organização para gerar custos indevidos e esse processo é exponencialmente mais oneroso para as vítimas da fraude se for realizado de maneira automatizada, por meio de scripts e bots. Combater a fraude de clique é, portanto, de fundamental importância para a continuidade do mercado de anúncios online, já que anunciantes mais conservadores acabam se afastando desta forma de fazer negócios por sua aversão a riscos e, no mundo ideal, no qual a fraude de clique ou inexiste ou possui influência mínima no faturamento das companhias, é necessário desenvolver soluções computacionais que suportem o crescimento do mesmo. Nesse sentido, esta pesquisa tem por objetivo produzir contribuições acadêmicas e desenvolver soluções com foco no negócio de PPC, incluindo a disponibilização de um material inédito em língua portuguesa sobre a sistemática, histórico e evolução dos anúncios online, bem como suas fraudes, casos legais e formas de detecção, e a elaboração de uma abordagem de combate que alia formas clássicas de resposta à fraude de clique com uma abordagem inovadora para a sua prevenção, baseada em CAPTCHA clicáveis, algo que não foi encontrado na literatura, nem no mercado. Apresentamos o Google NoCAPTCHA reCAPTCHA como uma forma de prevenir a automatização da fraude de clique, o que caracteriza uma mudança de paradigma no combate à fraude de clique, que passa a ser de prevenção proativa, ao contrário das abordagens clássicas, que buscavam identificar a fraude por meio de heurísticas de análise de histórico de cliques após as mesmas já terem ocorrido. Com efeito, este trabalho contribui na aquisição de conhecimento no domínio desse negócio, através de um estudo extensivo de anúncios online, apoiando a identificação de requisitos de sistemas e do negócio, e sua disposição de mercado. Como um benefício, tal estudo viabilizou a proposição de uma abordagem de segurança para as redes de anúncios, inspirada em casos legais e no conjunto de métodos utilizados para fraudes de clique.In the current challenging climate of the global economy, advertisers and their advertising agencies are in continuous search for business opportunities that lead them to significantly increase the exposure of their brands and their products at increasingly lower costs. Marketing resources have been gradually redirected to marketing campaigns such as Pay Per Click (PPC), which consists of associating payment to some potentially lucrative action for the advertiser, such as clicking on an ad by a user. Within this market structure, a fraudster may appear as someone who seeks to increase the profits of an ad publisher by merely clicking on the ads displayed on the site of the publisher without real intention to buy the product, or as a competitor clicking on the ads of a particular organization in order to generate undue costs. This entire process is exponentially more costly for the victims if it is done in an automated manner through scripts and bots, such that combating, or even preventing, click fraud is of fundamental importance for the continuity of the online marketing advertising, as more conservative advertisers end up avoiding this business structure for their risk aversion profile. To achieve the ideal world, where click fraud either does not exist or has minimal impact on the companies revenues, it is necessary to develop computational techniques and security solutions that support the growth of this market. In this sense, this research aims to produce contributions and develop solutions for online ads, focusing on the PPC business, including the provision of academic material in the Portuguese language about the systematic, history and evolution of online advertising as well as their frauds, legal cases and forms of dectecion, and the development of an approach to combating click fraud that combines classic forms of detection with an innovative approach to prevention, based on clickable CAPTCHA, something neither found in the literature on past researchs nor on the current solutions available in the market. Thus, the developed prototype introduced Google NoCAPTCHA reCAPTCHA as a way to prevent automation of click fraud: by clicking on an ad, the user will need to respond to a challenge and, once identified as a human, proceed. The authentication aspect ensures continuous use of the system without the need to respond additional challenges through the use of temporary coupons represented as cookies. This characterizes a paradigm shift in the fight against click fraud, which happens to be from reactive detection to proactive prevention, since traditional approaches used to identify fraud through heuristics that performed historical analysis of clicks after the fraud has already occurred. Indeed, this work contributes to the acquisition of knowledge of the business, through an extensive study of online ads, significantly supporting the identification of business and system requirements, as well as their current market provision. As a benefit, this study made it possible to propose a security approach to online advertising networks, inspired by legal cases and the set of methods used for click fraud.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da ComputacaoUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessAnúncios onlineFraude de cliqueCAPTCHA ClicáveisUma abordagem para combate da fraude de clique baseada em CAPTCHAs clicáveisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisdoutoradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILTese-RodrigoAlvesCosta.pdf.jpgTese-RodrigoAlvesCosta.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1307https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/21012/5/Tese-RodrigoAlvesCosta.pdf.jpg5299eb613af5cabe14bc5040eedfaa14MD55ORIGINALTese-RodrigoAlvesCosta.pdfTese-RodrigoAlvesCosta.pdfapplication/pdf3140049https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/21012/1/Tese-RodrigoAlvesCosta.pdfec578743ee4523a7f146fc645013c2ccMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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