Flera datahanteringsutmaningar uppstår i samband med Internetreklamnätverk, där Internetannonsörer betalar Internetförlag för att visa annonser på sina webbplatser och driva trafiken till annonsörerna från surfares klick. Även om annonsörer kan rikta in sig på lämpliga marknadssegment, gör modellen det möjligt för oärliga förlag att bedra annonsörerna genom att simulera falsk trafik till sina egna webbplatser för att kräva mer intäkter. Detta dokument tar upp fallet med utgivare som utlöser bedrägeriattacker från många maskiner, vilket är det mest utbredda scenariot. Svårigheten att avslöja dessa attacker står i proportion till det antal maskiner och resurser som bedragarna utnyttjar. Att upptäcka denna typ av bedrägerier innebär i allmänhet att lösa ett nytt datautvinningsproblem, som är att hitta korrelationer i flerdimensionella data. Eftersom dimensionerna har stora kardinaliteter, är sökytan enorm, vilket länge har gjort det möjligt för oärliga förkunnare att blåsa upp sin trafik och utarma annonsörernas reklambudgetar. Vi utformar approximativa SLEUTH-algoritmer för att lösa problemet på ett effektivt sätt och avslöja enskilda förlagsbedrägerier. Vi visar effektiviteten hos SLEUTH både analytiskt och genom att rapportera några av dess resultat på Fastclick-nätverket, där många bedragare upptäcktes.
Den studie som ligger närmast vårt dokument presenteras i REF som tar upp problemet med upptäckt av bedrägerier i Internetreklam.
SLEUTH: Single-pubLisher attack dEtection Using correlaTion Hunting
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}