Appier、AIを使ったアドフラウド対策モデルの効果に関するレポート「アドフラウドへの対策―AIはどのように役立つのか」を発表

AIベースのアドフラウド対策は、従来のアプローチと比較して2倍の疑わしいインストールを検出

AI(人工知能)テクノロジー企業のAppier(エイピア、本社:台湾、共同創業者/CEO:チハン・ユー、以下Appier)は、本日、AIを使ったアドフラウド対策モデルの効果に関するレポート「アドフラウドへの対策―AIはどのように役立つのか」を発表しました。

本レポートは、2017年5月から8月の4ヶ月間にAppierが実際に実施した、アドクリックやアドインストールといった40億のキャンペーンデータポイントの分析結果を元にしています。このレポートでは、AIベースのフラウド検出モデルは、従来のルールベースモデルの検出方法と比較して、2倍のフラウドを特定できたことが明らかになりました。AIベースのフラウド検出モデルの優位性は、従来のモデルでは検出が難しかったアドフラウドのパターンを見つけ出すことができる点です。

調査期間の後半となる7~8月の2ヶ月間では、AIベースのフラウド検出モデルのテストのため、25.2億のデータポイントを分析しました。その結果、フラウドパターンとして「カメレオン型」と「インベントリーバースト型」を検出しました。Appierが「カメレオン型」と名付けたものは、不誠実なパブリッシャーが、最初は合法的なサイトを装っているものの、その後不正なインストールを生成するパターンです。さらに、AppierのAIは「インベントリーバースト(在庫爆発)」と呼ぶ、疑わしいパターンを検出しました。このパターンでは、ニセのパブリッシャーが、情報が不十分なアプリ内登録を行うことで異常に高い在庫数を生成するものです。

 

 

「カメレオン型」のフラウドパターン「カメレオン型」のフラウドパターン

 

 

「インベントリーバースト型」のフラウドパターン「インベントリーバースト型」のフラウドパターン

従来のルールベースモデルは、多くの場合、1~3次元の分析を行い、人間が定義したルールに則ってフラウドの検出作業を行います。このモデルは、単純かつ既存のパターンによって特定されるフラウドの検出に有効です。一方、AIベースのモデルは80以上の次元によってデータを分析するだけでなく、その結果をAIが学習します。そのため、これまでにない、疑わしいパターンの検出が可能となります。

Appier 最高技術責任者(CTO) ジョー・スーのコメント
「アドフラウドは、オンライン広告業界にとって大きな脅威となっており、広告主の皆様に多大な損失を与えています。さらに、サイバー詐欺、金銭詐欺と同様にアドフラウドはますます巧妙になっています。アドフラウドは常に生成されているため、迅速に検出し、新たな脅威を最小化させることが重要です。しかし、アドフラウドの被害を軽減させるには、従来のルールベースの検出方法では限界があります。これは、今回Appierが実施した4ヶ月間に渡るキャンペーンデータの分析からも明らかです。従来のルールベースのアプローチでは新たな手法によるアドフラウドに対応できない場合があるため、進化し続けるアドフラウド対策にはAIを使った対策が必要となります」

Appierのアドフラウドに関するレポート「アドフラウドへの対策―AIはどのように役立つのか」は、以下からダウンロードすることができます。
http://www.appier.com/jp/reports.html

Appier について
Appierは、AI(人工知能)テクノロジー企業として、企業や組織の事業課題を解決するためのAIプラットフォームを提供しています。Appierは、2012年に設立、AI、データ分析、分散処理システム、マーケティングの経験を有するコンピューター科学者とエンジニアによって構成されています。Appierは台北に本社を置き、東京、大阪、シンガポール、シドニー、ホーチミン、マニラ、香港、ムンバイ、デリー、ジャカルタ、ソウル、クアラルンプール、バンコクのアジア全域に計14の拠点を構え、1,000を超える世界中のブランド企業および代理店にサービスを提供しています。詳細はwww.appier.com/jp/ をご覧ください。
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