Sammanfattning av denna webbsida: Även om reklam är en populär strategi för monetarisering av mobilappar är det ofta önskvärt att blockera annonser för att förbättra användbarhet, prestanda, integritet och säkerhet. I detta dokument föreslår vi NoMoAds att blockera annonser som tillhandahålls av någon app på en mobil enhet. NoMoAds utnyttjar nätverksgränssnittet som en universell utsiktspunkt: det kan fånga upp, inspektera och blockera utgående paket från alla appar på en mobil enhet. NoMoAds extraherar funktioner från pakethuvuden och/eller nyttolast för att träna maskininlärningsklassificeringar för att upptäcka annonsförfrågningar. För att utvärdera NoMoAds samlar vi in och märker en ny datauppsättning med hjälp av både EasyList och manuellt skapade regler. Vi visar att NoMoAds är effektivt: det uppnår en F-poäng på upp till 97,8% och presterar bra när de är utplacerade i det vilda. Dessutom kan NoMoAds upptäcka mobila annonser som missas av EasyList (mer än en tredjedel av annonserna i vårt dataset). Vi visar också att NoMoAds är effektiv: den utför annonsklassificering per förpackning i realtid. Såvitt vi vet är NoMoAds den första mobila annonsblockeraren som effektivt blockerar annonser som tillhandahålls i alla appar med hjälp av en maskininlärningsmetod.
NoMoAds REF är toppmodern metod för att upptäcka annonsförfrågningar genom att förbättra svarta listor via maskininlärning.
NoMoAds: Effective and Efficient Cross-App Mobile Ad-Blocking
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings on Privacy Enhancing Technologies', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}