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Nameles — Open source de détection de trafic invalide basée sur l'entropie et filtrage pré-enchère. | Kitploit
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GitHubnameles-org/nameles

Nameles

Open source de détection de trafic invalide basée sur l'entropie et filtrage pré-enchère.

Voir le dépôtSite web
7115il y a 6 ansVérifié par Kitploit

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Nameles

Détection vérifiable du trafic non valide

Talos Travis

Nameles • Fonctionnalités clés • Performances • Exemples • Installation • Support • Documentation • Problèmes • Licence • Téléchargement


Nameles apporte une détection, une analyse et un filtrage en temps réel du trafic non valide de pointe à chaque annonceur, data scientist, entreprise de technologie publicitaire et plateforme de trading.

Nameles

Nameles fournit une solution de détection et de filtrage IVT facile à déployer, scalable, qui s'avère détecter avec un haut niveau de précision la fraude publicitaire et d'autres types de trafic non valide tels que le scraping web.

Fonctionnalités clés

Nameles est une plateforme vérifiable de détection, filtrage et analyse du trafic non valide pouvant être utilisée par tout acteur de la publicité en ligne. Les fonctionnalités clés incluent :

  • classifier les sites web et applications
  • classifier les sources de trafic (IP, appareil, uuid, etc.)
  • filtrage pré-enchère
  • analyse des données post-campagne

Nameles est la seule solution de détection qui peut être auditée par des tiers indépendants et qui est soutenue par des recherches et publications scientifiques.

Nameles peut détecter le trafic non valide sur :

  • mobile et desktop
  • display, vidéo et in-app

Nameles implémente une mesure d'entropie hautement évolutive utilisant l'entropie des adresses IP dont un site donné reçoit du trafic, puis attribue un score normalisé au site en fonction de son modèle de trafic.

L'entropie a été largement utilisée en finance, dans le renseignement et dans d'autres domaines où la gestion de grandes quantités de données et de nombreuses inconnues caractérise le problème. L'utilisation de l'entropie de Shannon a été couverte dans des centaines d'articles scientifiques. Certains affirment que Shannon l'a reçue d'Alan Turing lui-même, et que c'était la méthode que Turing a utilisée pour casser le code nazi.

Performances

Nameles est conçu pour répondre aux exigences des systèmes traitant des centaines de milliards de demandes d'enchères par jour, sans introduire de contraintes d'implémentation pour les systèmes plus petits.

En prenant l'exemple d'un DSP, une réponse à une demande d'enchère donnée doit être reçue par l'Ad Exchange dans les 100 ms. Par conséquent, le délai introduit par Nameles est limité à quelques ms afin de minimiser l'impact sur le délai global du processus d'enchère. Cela garantit que, même dans le cadre d'un échange, les exigences strictes pour éviter les retards sur les sites web des éditeurs sont respectées.

Exemples

Lisez un cas d'exemple où un DSP implémente Nameles pour le filtrage pré-enchère en temps réel.

Pour commencer

root@kitploit:~
wget https://raw.githubusercontent.com/Nameles-Org/Nameles/master/setup
chmod +x setup && ./setup

Des informations plus détaillées concernant les options de configuration sont fournies ci-dessous.

Installation

Vous pouvez installer Nameles sur une seule machine ou sur un cluster de plusieurs machines. Le cluster est recommandé pour une utilisation de filtrage pré-enchère.

Si vous installez Nameles sur un cluster/essaim Docker de plusieurs machines, vous avez deux options :

  • laisser Docker allouer les ressources par service (RECOMMANDÉ)
  • allouer les ressources vous-même.

Avant de commencer l'installation : Lisez les instructions relatives à la configuration système et à l'installation.

Support

Pour une vue d'ensemble de haut niveau, vous pouvez consulter le site web

Si vous avez des questions ou besoin d'aide, essayez le canal gitter

Si vous avez trouvé un bug ou avez une suggestion d'amélioration, créez une nouvelle issue

Licence

Nameles est disponible sous la licence permissive Apache.

Télécharger l’outil