Werbeblocker lösen eine wachsende Anzahl von Problemen im Zusammenhang mit Online-Werbung: von der Online-Nachverfolgung über den Verkauf höher bezahlter Anzeigen über die Einsparung von Bandbreite und die Verbesserung der Ladezeit von Seiten bis zur Blockierung von Malware, die über Werbekanäle verbreitet wird.
Ein Nachteil der Werbeblockierung ist, dass einige Publisher ihr Geschäft nicht länger aufrechterhalten können. Das bedeutet, dass sie entweder ihre Geschäfte aufgeben oder andere Mittel einsetzen, um Einnahmen zu erzielen, die möglicherweise noch problematischer sind als Anzeigen. Einige Publisher implementieren Anti-Ad-Blocking-Mechanismen auf ihren Websites, um zu verhindern, dass Ad-Blocker ordnungsgemäß funktionieren oder überhaupt ausgeführt werden.
Die Forscher von Princeton haben im vergangenen Jahr eine Software entwickelt, die auf andere Weise Werbung erkennt und blockiert. Anstatt sich auf Hostnamen oder Codefragmente zu verlassen, ahmte die Lösung der Princeton-Forscher nach, wie Internetnutzer Werbung auf Websites identifizieren.
Ein Wahrnehmungs-Werbeblocker ist nicht so sehr an Code interessiert, den Anzeigen verwenden. Stattdessen werden visuelle Hinweise verwendet, um Werbung zu identifizieren. Dies schließt subtile Hinweise ein, die Websites den Nutzern häufig zeigen müssen, wenn Seitenelemente gesponsert werden (z. B. gesponserte oder Werbeetiketten), aber auch Schaltflächen oder Symbole in Anzeigen von Anzeigenunternehmen wie Google schließen.
Die Proof-of-Concept-Erweiterung für Google Chrome hat Werbung auf Facebook und im Web hervorgehoben, aber nicht blockiert.
Werbetreibende und Publisher können Änderungen an der Anzeigenschaltung vornehmen, um herkömmliche Anzeigenblockierungserweiterungen zu umgehen, die auf Hostnamen oder Codefragmenten basieren, um Anzeigen zu blockieren.
Dies ist ein kurzlebiger Vorteil, da Sperrlisten häufig mit neuen Daten aktualisiert werden. Dies ist jedoch Teil eines Wettrüstens zwischen Verlagen und Werbefirmen einerseits und Programmen zur Sperrung von Werbung und Nutzern andererseits.
Die visuelle Natur von perzeptiven Werbeblockern sollte es Werbetreibenden und Publishern theoretisch erschweren, Werbung zu modifizieren, um eine Erkennung und damit ein Blockieren zu vermeiden.
Die Princeton-Forscher hofften, dass die Wahrnehmung von Werbeblockern das Wettrüsten beenden würde, da Werbetreibende die visuelle Natur der Werbung ändern müssten, um eine Erkennung zu vermeiden. Gesetzliche oder selbstregulierende Anforderungen beschränken bestimmte Arten von Änderungen, sodass es schwierig und manchmal unmöglich wird, bestimmte Elemente einer Online-Anzeige zu ändern.
Wahrnehmbare Werbeblocker haben Schwächen
Forscher der Stanford University und des CISPA Helmholtz-Zentrums für Informationssicherheit haben kürzlich das Forschungspapier Adversarial: Defeating Perceptual Ad-Blocking veröffentlicht, in dem sie die Behauptung widerlegen, dass die Wahrnehmung von Werbeblockern das Wettrüsten zwischen Verlagen und Internetnutzern beenden könnte.
Wir zeigen, dass perzeptives Ad-Blocking ein neues Wettrüsten hervorruft, das Ad-Blocker wahrscheinlich benachteiligt. Unerwartet kann die perzeptive Blockierung von Werbung auch neue Sicherheitslücken einführen, durch die ein Angreifer die Sicherheitsgrenzen des Webs umgehen und DDoS-Angriffe starten kann.
Die Forscher entwickelten acht verschiedene Strategien, um perzeptive Werbeblocker anzugreifen, und gruppierten diese in vier Kategorien:
- Angriffe auf die Datenerfassung und das Training - Wenn die Wahrnehmungssysteme zur Blockierung von Werbung Crowd-Sourcing verwenden, ist es nach Ansicht der Suchenden möglicherweise möglich, den Lernprozess und damit die Wirksamkeit der Blockierung durch die Übermittlung von Trainingsdaten mit visuellen Hintertüren zu verwässern durch andere Mittel.
- Angriffe gegen die Seitensegmentierung - Die Angriffe richten sich gegen Blocker, die "Webseiten basierend auf ihrem DOM segmentieren", entweder durch Überladen durch die Verwendung einer großen Anzahl von HTML-Elementen oder durch Techniken wie Bild-Sprites und CSS-Stile.
- Angriffe gegen die Klassifizierung - Die Klassifizierung bestimmt, ob ein Element als Werbung betrachtet wird oder nicht. Angriffe dieser Zielklassifizierung zielen darauf ab, die Erkennung zu umgehen oder die Verwendung von Werbeblockern zu erkennen. Die Forscher entdeckten zum Beispiel, dass "die meisten visuellen Klassifikatoren die Störung sind
notwendig, um eine Fehlklassifizierung auszulösen ".
- Angriffe auf Ad-Blocker-Aktionen - Websites können den Kontext hoher Berechtigungen ausnutzen, in dem Ad-Blocker ausgeführt werden, z. B. um nicht werbliche Teile einer Website für alle Benutzer zu blockieren, die einen Werbeblocker verwenden, oder um Anforderungen auszulösen.
Die Forscher bewerteten die Wirksamkeit von Angriffen und kamen zu dem Schluss, dass "alle Techniken zur visuellen Erkennung von Werbung in dem von ihnen verwendeten herausfordernden Angriffsmodell grundlegend defekt sind".
Die Github-Seite des Forschungsprojekts finden Sie hier.
