人工智能诈骗侦测模型的优势在于能够发掘更多传统模型难以侦测的广告诈骗行为模式 ，以 Appier 称之为“变色龙”的伪装型诈骗手法为例，不肖业者会先伪装成合法的广告发行商，于初期先提供正常流量，一段时间后才回传大量的伪造下载数以掩人耳目。
本文为 Appier 提供之新闻稿。
广告背后的恶意“潜伏者”，如点击农场、恶意程式、模拟机器人所带来的垃圾流量正在鲸吞蚕食行销效益，为全球品牌与广告主带来巨大威胁。随着数位广告诈骗手法日新月异，侦测难度也愈来愈高，专精于人工智能与跨萤技术的新创公司沛星互动科技 (以下简称 Appier) 于今日公布最新《亚洲数位广告诈骗行为研究报告》，从 Appier 内部超过 40 亿笔使用者真实行为资料中剖析传统与新型态广告诈骗行为，并展示 Appier 如何透过人工智能防治机制侦测恶意数位广告诈骗。报告显示，在亚洲，借由人工智能所侦测到的伪装行动应用程序下载率较传统防治机制还要高出两倍，在台湾更是高达三倍；而从广告成效来看，恶意的数位广告诈骗将造成企业广告投资报酬率 918% 的损失。
Appier 技术长暨共同创办人苏家永指出：“近年来，恶意广告诈骗行为已经在全球数位广告产业中造成重大威胁，为企业带来数十亿美金的成本损失。随着诈骗手法日益复杂与模拟，相较于传统广告诈骗侦测机制的局限性，以人工智能为基础所开发的广告诈骗侦测机制更能够协助企业有效地侦测新兴诈骗手法并过滤可疑流量，让广告主每一笔行销成本都能发挥最大的价值。”
人工智能诈骗侦测模型优势：多重维度资料分析 X 自我学习
传统广告诈骗侦测机制局限在一至三个维度的分析，并仰赖人为所定义的简易规则来过滤可疑流量。然而，人工智能可以分析超过八十个维度的资料，其自我学习的能力更可以即时分析与归纳新诈骗型态，并且快速建立与应用新规则，找出先前尚未出现过的可疑诈骗模式，帮助广告主提早预防新兴的广告诈骗行为。
用人工智能破解“变色龙”等新兴伪装型诈骗手法
人工智能诈骗侦测模型的优势在于能够发掘更多传统模型难以侦测的广告诈骗行为模式 ，以 Appier 称之为“变色龙”的伪装型诈骗手法为例，不肖业者会先伪装成合法的广告发行商，于初期先提供正常流量，一段时间后才回传大量的伪造下载数以掩人耳目。Appier 的人工智能诈骗侦测模型也能侦测如“广告库存量暴增”的可疑活动，在这种行为模式下，恶意发行商于单日突然回报大量广告库存量，但该日的应用程序内注册率却为零。
Appier 技术长暨共同创办人苏家永表示：“就如同网络与金融诈骗一样，数位广告诈骗手法也不断在进化当中。企业需要具备能快速侦测和抑制恶意威胁的因应能力，而传统的防治机制已经无法跟上不肖业者的脚步，用人工智能来打击各种新兴的广告诈骗模式将会是最佳的选择。”
关于 Appier 2017 亚洲数位广告诈骗行为研究报告
本研究报告的资料来源为 Appier 于 2017 年 5 至 8 月间所进行的跨国的行动装置广告活动，共计约 41.5 亿笔使用行为资料量，包含广告点击数、应用程序下载数、留存率、广告投资报酬率等等，并以匿名的方式进行分析。报告中所有资料皆为实际使用者行为资料分析，无使用任何问卷。完整报告可至 http://www.appier.com/zh/reports.html 下载。
