至顶网安全频道 04月19日 综合消息:移动监测和防欺诈领域的行业领导者 Adjust 今日宣布推出其全新产品-Unbotify,旨在终结应用内机器人(Bot)作弊行为。与移动广告作弊相反,应用内机器人的目标并非窃取应用的营销预算,而是在安装之后对应用的业务模型进行攻击。作弊者可对机器人进行编程以执行不同的应用内事件,也由于机器人能够模仿人类行为,因此这种作弊类型是目前最难监测且最难打击的类型。
“机器人影响应用的方式纷繁复杂且遍及各行业。它们攻击游戏应用中的社群或毁坏其虚拟货币经济,窃取信用卡数据或倒卖电子商务企业的限量版商品,以及在交友应用中向用户发送垃圾消息,” Adjust联合创始人兼首席技术官Paul H. Müller解释道, “新产品Unbotify为Adjust的产品库增添了另一把利剑,为我们开发新一代应用内作弊监测工具奠定了基础。”
Unbotify是一款为应用程序量身打造的解决方案。它根据真实用户的行为,利用生物特征识别传感器数据建立机器学习模型,通过了解应用的自然用户流动路径,将人类行为和机器人行为区别开来。有异于专门预防应用营销预算遭直接窃取、对抗绩效导向之作弊方式的Adjust防欺诈套件,Unbotify解决方案将在市场上作为独立产品销售。作为独立商品,Unbotify能与Adjust或是其他第三方归因平台提供的服务搭配使用。
“应用内机器人作弊并非只牵扯到金钱问题,它还会给用户体验、留存率、应用内分析带来连锁影响,进而破坏用户数据,损害品牌声誉,” Unbotify首席执行官兼联合创始人 Yaron Oliker 评价道, “我们的生物特征识别解决方案可以实时监测机器人作弊,为用户经验提供最佳的安全保障。”
据Unbotify研究报告预估,受到机器人作弊影响,部分大型移动应用将因此损失约总体收入10%的经费。预计到2019年底,机器人作弊将为全球的应用经济造成超过1200亿美元(约合8000亿人民币)的损失,严重危害了应用程序的成功。
Adjust于2019年1月收购了Unbotify,而此次新品发布紧随其后。Unbotify作为网络安全和人工智能初创公司不仅被《Fast Company》杂志评选为 2017 年以色列最佳创新公司,同时被IT研究与顾问咨询公司Gartner誉为 2018 年最酷的广告供应商之一。在美国和欧洲, Unbotify的解决方案目前被部署在《财富》500强的网站和移动应用上,横跨电子商务、社交媒体、搜索和游戏行业。
Adjust始终致力于打击全球作弊,收购Unbotify是达成此目标的一大里程碑。两家公司的共同使命,是为当今最重大的应用安全问题提供最可靠的解决方案 – 阻止恶意机器人攻击。
好文章,需要你的鼓励
多伦多大学研究团队提出Squeeze3D压缩框架,巧妙利用3D生成模型的隐含压缩能力,通过训练映射网络桥接编码器与生成器的潜在空间,实现了极致的3D数据压缩。该技术对纹理网格、点云和辐射场分别达到2187倍、55倍和619倍的压缩比,同时保持高视觉质量,且无需针对特定对象训练网络,为3D内容传输和存储提供了革命性解决方案。
浙江大学与腾讯联合研究团队提出MoA异构适配器混合方法,通过整合不同类型的参数高效微调技术,解决了传统同质化专家混合方法中的表征坍塌和负载不均衡问题。该方法在数学和常识推理任务上显著优于现有方法,同时大幅降低训练参数和计算成本,为大模型高效微调提供了新的技术路径。
耶鲁、哥大等四校联合研发的RKEFino1模型,通过在Fino1基础上注入XBRL、CDM、MOF三大监管框架知识,显著提升了AI在数字监管报告任务中的表现。该模型在知识问答准确率提升超过一倍,数学推理能力从56.87%提升至70.69%,并在新颖的数值实体识别任务中展现良好潜力,为金融AI合规应用开辟新路径。
加州大学圣巴巴拉分校研究团队开发出能够自我进化的AI智能体,通过《卡坦岛拓荒者》桌游测试,这些AI能在游戏过程中自主修改策略和代码。实验显示,具备自我进化能力的AI显著超越静态版本,其中Claude 3.7模型性能提升达95%。研究验证了AI从被动工具向主动伙伴转变的可能性,为复杂决策场景中的AI应用开辟新路径。