Stable ID — это уникальный обезличенный идентификатор пользователя, который формируется на основе постоянных параметров телеком-оператора и применяется как альтернатива third-party-cookies. Компания 
Admon , специализирующаяся на фрод-мониторинге, совместно со своим партнером Quiet Media оценила эффективность технологии в поиске мошеннического трафика. Тестирование проходило с сервисом CDEK.Shopping. Участники проекта рассказали Sostav, с какими сложностями столкнулись и какие результаты получили в ходе теста.
С чего все началось
У верификаторов трафика и антифрод-систем проблемы, связанные с «куками», появились задолго до того, как стало известно об их отмене. Фродеры подделывают и модифицируют под свои задачи куки-файлы систем аналитики, включая трекеры CPA-сетей. Для этого они используют расширения для браузеров, специальные скрипты, которые внедряются на сайтах владельцев рекламных площадок, а также вредоносные фильтры трафика, например VPN-сервисы. Кроме того, мошенники пытаются нарушать процесс мониторинга на стороне клиентов. Они предпринимают попытки вырезать скрипты, изменить системные вызовы, заблокировать отправку данных. В результате антифрод-системы получают недостоверную информацию, которой не могут воспользоваться в полной мере, чтобы выполнить свою работу.
Несмотря на наличие автоматизированного решения, которое на основе статистики и анализа пытается противостоять угрозам, аналитики Admon не прекращают тестировать вредоносные источники и разбирают тысячи строк зашифрованного кода. В поисках инструмента, который сможет обеспечить уверенность в данных и новые кейсы, ранее находившиеся в слепой зоне, компания решила опробовать технологию Stable ID.
Задачи проекта
Главный критерий выбора в пользу Stable ID — идентификатор, присваиваемый только реальным людям. В гипотезе это могло существенно повлиять на качество обнаружения фейкового трафика. Команда решила тестировать технологию с Quiet Media.
Артур Мягких, директор по продуктам и проектам Quiet Media:
Stable ID всегда остается прежним, независимо от типа операционной системы, браузера и режима инкогнито. При работе только с «куками», напротив, мы можем встречать 15 разных файлов, принадлежащих одному и тому же пользователю. Одна из причин в том, что когда клиент меняет браузер, включает режим приватного просмотра или заходит на ресурс с другого устройства, создаются новые cookies. Еще один плюс Stable ID — идентификатор работает и в мобильной, и в веб-среде. Куки, как мы знаем, действуют только в вебе.
Реализация
Admon запустили улучшенную версию алгоритмов, которые опирались на надежные данные Stable ID, по одному из своих постоянных клиентов — CDEK.Shopping. Компания использует сразу несколько антифрод-решений. Системе мониторинга удалось протестировать Stable ID в жестких условиях и сравнить результаты не только со своими данными, но и с информацией сторонних верификаторов, чтобы объективно оценить работу технологии.
Сергей Игнатов, технический директор Admon:
Без сложностей не обошлось: наша система анализирует свойства TCP-пакетов (для алгоритмов антифрода Admon), и, так как идентификатор передается как поле в SYN-пакете, мы не могли сразу воспользоваться готовым решением от Quiet Media по интеграции на базе их собранной версии Nginx. Пришлось встроить чтение Stable ID в наш модуль, но благодаря внимательной технической поддержке мы достаточно быстро реализовали планы по интеграции.
Для тестирования StableID мы выбрали самый популярный продукт Admon.ai — мониторинг кукистафинга. Часть антифрод-систем утверждает, что для мониторинга кукистафинга достаточно только данных систем аналитики — они уверяют, что, анализируя данные логов, могут найти в подделках что-то ценное. На самом деле, это не так: мы копаем до самого основания интернет-протоколов, чтобы найти весь фрод. Именно Stable ID позволяет не только достичь точности идентификации человека, но и выступает недоступным для подделки фродером. Кроме того, злоумышленники не могут зафиксировать работу антифрод-системы с такого рода данными.
Результаты
Тест проводили в марте 2024 года. Admon обработал новыми алгоритмами сотни тысяч сессий и обнаружил целую сеть фрод-источников, которые могли подделывать «куки» систем аналитики и блокировать средства защиты. Во время тестирования удалось найти на 45% больше фрода, чем при работе с куками. По мнению клиента, проделанная работа существенно сказалась на качестве трафика в CPA-канале.
Анна Луганцева, CDEK.Shopping:
Для компании CDEK.Shopping важно отслеживать качество трафика, который приносят нам CPA-сети. Сейчас мы сотрудничаем с компанией Admon.ai, которая полностью справляется с этой задачей. Данный инструмент помог нам выявить больше некачественного трафика и увидеть еще более прозрачную картину того, какой результат приносят нам веб-мастера.
Артур Мягких, директор по продуктам и проектам Quiet Media:
Особенности Stable ID позволяют применять идентификатор для решения различных задач, в частности для борьбы с фродовым трафиком. Кейс с Admon.ai показывает эффективность технологии в этом направлении.