Filterlistor används i stor utsträckning av annonsblockerare för att blockera annonser och andra former av oönskat innehåll i webbläsare. Dessa filterlistor är dock manuellt curated baserat på informella crowdsourced feedback, vilket för med sig ett betydande antal underhållsutmaningar. För att ta itu med dessa utmaningar föreslår vi en maskininlärningsmetod för automatisk och effektiv adblockering som kallas AdGraph. Vår strategi bygger på information som erhållits från flera lager av webbstacken (HTML, HTTP och JavaScript) för att träna en maskin lär klassificerare för att blockera annonser och spårare. Vår utvärdering på Alexa topp-10K webbplatser visar att AdGraph automatiskt och effektivt blockerar annonser och spårare med 97,7% noggrannhet. Vår manuella analys visar att AdGraph har bättre minne än filterlistor, det blockerar 16% fler annonser och spårare med 65% noggrannhet. Vi visar också att AdGraph är ganska robust mot kontradiktorisk obfuscation av utgivare och annonsörer som förbigår filterlistor.
AdGraph REF föreslår en övervakad maskininlärning lösning på flerskiktsgrafen som representerar interaktionen mellan HTML, HTTP och JavaScript på sidan för att identifiera annonser och spårare.
AdGraph: A Machine Learning Approach to Automatic and Effective Adblocking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}