[논문 리뷰] Ad-Blocking and Counter Blocking: A Slice of the Arms Race

Rishab Nithyanand, Sheharbano Khattak외 7명|arXiv (Cornell University)|2016. 05. 17.

Digital Marketing and Social Media참고 문헌 14인용 수 43

한 줄 요약

이 논문은 스케일러블한 방법을 사용해 Alexa Top-5K 웹사이트 간 공유되는 제3자 스크립트를 탐지함으로써 웹상의 광고차단 방지 기술에 대한 첫 번째 대규모 특성 분석을 제시한다. 이 연구에서는 12개의 별개 엔티티에서 제공하는 광고차단 방지 스크립트를 사용하는 웹사이트가 전체의 6.7%에 달하며, 이 중 절반은 Ghostery와 Privacy Badger와 같은 유명한 광고차단기기들에 의해 회피되는 것으로 밝혀졌으며, 이는 차단기기와 반차단 기술 간의 지속적인 기술적 경쟁을 시사한다.

ABSTRACT

Adblocking tools like Adblock Plus continue to rise in popularity, potentially threatening the dynamics of advertising revenue streams. In response, a number of publishers have ramped up efforts to develop and deploy mechanisms for detecting and/or counter-blocking adblockers (which we refer to as anti-adblockers), effectively escalating the online advertising arms race. In this paper, we develop a scalable approach for identifying third-party services shared across multiple web-sites and use it to provide a first characterization of anti-adblocking across the Alexa Top-5K websites. We map websites that perform anti-adblocking as well as the entities that provide anti-adblocking scripts. We study the modus operandi of these scripts and their impact on popular adblockers. We find that at least 6.7% of websites in the Alexa Top-5K use anti-adblocking scripts, acquired from 12 distinct entities -- some of which have a direct interest in nourishing the online advertising industry.

연구 동기 및 목표

• 현대 웹에서 고-traffik 웹사이트를 중심으로 광고차단 방지 기술의 보편성과 작동 원리를 이해하기 위해.
• 다양한 웹사이트에 걸쳐 광고차단 방지 스크립트를 배포한 제3자 서비스 및 엔티티를 특정하기 위해.
• 주요 광고차단기기들이 이러한 광고차단 방지 메커니즘을 탐지하고 차단하는 데 얼마나 효과적인지 평가하기 위해.
• 사용자 프라이버시, 광고 모델, 웹 중립성의 맥락에서 광고차단 방지 기술의 윤리적 및 법적 영향을 검토하기 위해.

제안 방법

• 코드 유사성과 구조적 패턴을 분석함으로써 여러 웹사이트 간 공유되는 제3자 자바스크립트 객체를 식별하는 스케일러블한 기법을 개발하였다.
• 이 방법을 활용해 Alexa Top-5K 목록 내 여러 도메인에서 공유되는 스크립트를 식별함으로써 광고차단 방지 스크립트를 탐지하였다.
• Chrome 개발자 도구를 사용해 샘플 광고차단 방지 웹사이트의 브라우저 로딩 과정에서의 HTTP 요청을 수집하고 분석하였다.
• 세 가지 주요 광고차단기기—AdBlock Plus, Ghostery, Privacy Badger—가 광고차단 방지 스크립트를 탐지하고 차단하는 능력을 평가하였다.
• 광고차단 방지 스크립트의 공급 업체를 매핑하고 기능 및 도메인 유형별로 분류하였다.
• 탐지 메커니즘과 사용자 인터페이스 반응을 평가하기 위해 일부 웹사이트를 수동으로 점검하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 Alexa Top-5K의 상위 웹사이트들 사이에서 광고차단 방지 기술은 얼마나 보편적인가?
• RQ2 어떤 제3자 엔티티들이 광고차단 방지 스크립트를 공급하고 있으며, 그들의 비즈니스 또는 기술적 역할은 무엇인가?
• RQ3 광고차단 방지 스크립트는 광고차단기를 탐지하기 위해 어떤 기술적 메커니즘을 사용하는가?
• RQ4 기존의 광고차단기기들이 이러한 광고차단 방지 기법을 효과적으로 대응할 수 있는가?
• RQ5 광고차단 방지 기술이 실제 사용자와 웹사이트 기능에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• Alexa Top-5K의 웹사이트 중 최소 6.7%가 광고차단 방지 스크립트를 사용하며, 주로 뉴스, 블로그, 엔터테인먼트 카테고리에 집중되어 있다.
• 이 스크립트들은 12개의 별개 엔티티에서 공급되며, 그 중 몇몇은 광고 기술 또는 분석 제공 업체이며, 한 명은 명시적으로 광고차단 방지 서비스를 제공한다.
• 12개의 광고차단 방지 공급 업체 중 절반(6개 엔티티)은 테스트한 세 가지 주요 광고차단기기 중 하나 이상에 의해 차단된다—Ghostery와 Privacy Badger는 각각 4개씩 차단하고, AdBlock Plus는 1개를 차단한다.
• Taboola와 Outbrain의 광고차단 방지 스크립트는 Ghostery와 Privacy Badger 모두에 의해 차단되며, 이는 이러한 도구들이 강력한 탐지 능력을 지닌다는 것을 시사한다.
• Google 광고 서비스, 콘텐츠 배포 네트워크, 분석 제공 업체에서 온 스크립트는 더 적게 탐지되며, 이는 현재 광고차단기기 히وري스틱에 비해 더 강건할 수 있음을 시사한다.
• 기술 경쟁은 새로운 단계로 진전되었으며, 광고차단기기들이 이미 데이터셋 내 광고차단 방지 스크립트의 절반을 이미 차단할 수 있게 되었고, 이는 역동적이고 진화하는 기술적 갈등을 보여준다.