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
英特尔携手戴尔以及零克云,通过打造“工作站-AI PC-云端”的协同生态,大幅缩短AI部署流程,助力企业快速实现从想法验证到规模化落地。
意大利ISTI研究院推出Patch-ioner零样本图像描述框架,突破传统局限实现任意区域精确描述。系统将图像拆分为小块,通过智能组合生成从单块到整图的统一描述,无需区域标注数据。创新引入轨迹描述任务,用户可用鼠标画线获得对应区域描述。在四大评测任务中全面超越现有方法,为人机交互开辟新模式。
阿联酋阿布扎比人工智能大学发布全新PAN世界模型,超越传统大语言模型局限。该模型具备通用性、交互性和长期一致性,能深度理解几何和物理规律,通过"物理推理"学习真实世界材料行为。PAN采用生成潜在预测架构,可模拟数千个因果一致步骤,支持分支操作模拟多种可能未来。预计12月初公开发布,有望为机器人、自动驾驶等领域提供低成本合成数据生成。
MIT研究团队发现,AI系统无需严格配对的多模态数据也能显著提升性能。他们开发的UML框架通过参数共享让AI从图像、文本、音频等不同类型数据中学习,即使这些数据间没有直接对应关系。实验显示这种方法在图像分类、音频识别等任务上都超越了单模态系统,并能自发发展出跨模态理解能力,为未来AI应用开辟了新路径。