对抗反拦截：Adblock Plus的新策略与技术创新

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浪花

10月26日发表在 Adblock Plus 阅读 34 评论 20

Adblock Plus（ABP）一直以来致力于为用户提供更好的浏览体验，通过屏蔽广告来减少不必要的干扰。然而，随着广告商和一些网站采取反广告拦截（anti-adblock）技术，Adblock Plus也面临新的挑战。因此，ABP不断推出新策略与技术创新来应对这些反拦截措施。

以下是一些Adblock Plus可能采用的策略与技术创新：

高级过滤规则：ABP可以开发更复杂和动态的过滤规则来识别和屏蔽通过反拦截技术呈现的广告。这些规则通过不断更新和增强，以适应新的广告技术。
机器学习与人工智能：借助机器学习和AI技术，ABP可以更智能地检测和屏蔽广告内容，尤其是那些利用复杂脚本和动态生成技术的广告。
社区驱动的规则更新：ABP一直以来依赖用户社区反馈来更新其过滤规则。通过扩大用户社区的参与，可以更快速地识别最新的反拦截策略并做出相应调整。
合作与协商：与部分网站进行合作与协商，确保在不妨碍用户体验的前提下，网站能够通过非侵入性的广告获得收益。
绕过检测：ABP可以开发技术手段来隐藏其自身的存在，绕过网站的反广告拦截检测机制，让用户即使在使用ABP的情况下，也能正常访问网站。
清除反拦截脚本：通过检测和移除加载在网页上的反拦截脚本，ABP可以直接阻止网站检测用户是否在使用广告拦截器。
用户教育与选择：通过向用户提供关于隐私和广告拦截影响的详细信息，ABP可以帮助用户做出更明智的选择，支持那些提供良好用户体验的网站。

通过这些策略和技术创新，Adblock Plus能够在不断变化的互联网广告环境中保持其优势，为用户提供无缝且高效的广告拦截服务。

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20条评论

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泡泡沫沫

10月29日

非常认同Adblock Plus采用机器学习的方法来对抗广告拦截，能够有效提高拦截准确率。可以参考以下代码片段：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 模型训练示例
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

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曲陌： @泡泡沫沫

在广告拦截领域，运用机器学习的方法来提升拦截的准确性确实是一个值得考虑的方向。除了随机森林，可以尝试其他方法，例如支持向量机（SVM）或者梯度提升决策树（GBDT）。这些算法可以通过不同的特征选择和模型调优，获得更好的性能表现。

以下是使用SVM进行广告分类的示例代码：

from sklearn import svm

# 模型训练示例
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)

此外，可以考虑使用一些数据增强技术，以扩展训练数据集，提升模型的泛化能力。增加数据的多样性，例如通过生成对抗样本，能帮助模型更好地适应复杂的广告环境。

为了深入了解机器学习在广告拦截中的应用，可以参考一些相关的资源，例如：

这些资料可以提供更全面的视角，帮助深化对该技术的理解和应用。

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吴雨

10月30日

我觉得每个用户都应该支持透明的非侵入性广告。这种合作模式更能保护用户经历，也能让网站有收入支持。

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折现浪漫： @吴雨

支持透明的非侵入性广告确实为互联网生态带来了一线希望。通过建立广告主与用户之间的信任关系，能够让用户在不被打扰的情况下接受适当的广告。

可以考虑使用如以下方法，帮助实现这一目标：

引入白名单机制：网站可以提前与广告商合作，选择透明且不干扰用户体验的广告。用户可以选择加入或离开这些白名单，从而决定自己所接受的广告类型。

// 示例：展示白名单广告的简单实现
const whitelistAds = [
   { id: 1, content: "支持原创内容广告", type: "banner" },
   { id: 2, content: "环保产品推广", type: "text" }
];

function displayAds(ads) {
   ads.forEach(ad => {
       console.log(`展示广告: ${ad.content}`);
   });
}

displayAds(whitelistAds);

提供广告透明度工具：用户可以通过插件或浏览器工具，实时了解所见广告的来源、制作方式及背后广告主的社会责任。这种信息披露可以使用户对看到的广告有更深入的理解。
量身定制的广告体验：通过数据分析了解用户的兴趣，从而提供更符合用户需求的广告内容，这样用户在浏览时不仅不会感到突然打扰，还可能发现他们真正感兴趣的产品。

可以参考更多关于这一领域的文章，例如 Adblock Blog 提供的信息，以获取案例及更多的策略思路。这种创新的合作模式不仅有助于网站获得收入，还能让用户享受更加优质的上网体验。

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离开

11月07日

社区驱动的规则更新很重要，能及时捕获反拦截新策略。在GitHub上开源规则更新库会更好，大家可以共同维护，提升效率。

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韦思汕： @离开

对于社区驱动的规则更新，开源的方式无疑能够大幅提升更新的灵活性和响应速度。这样的协作模式可以鼓励更多开发者参与进来，分享自己的发现和改进，从而形成一个强大的反制网络广告的生态系统。

可以考虑利用GitHub的“issue”功能来记录和讨论各类反拦截策略的变化。例如，可以使用以下的Python代码快速检查规则更新的状态：

import requests

def check_rule_update(repo_url):
    response = requests.get(repo_url + '/issues')
    if response.status_code == 200:
        issues = response.json()
        for issue in issues:
            print(f"Title: {issue['title']}, State: {issue['state']}")
    else:
        print("无法获取更新信息")

repo_url = 'https://api.github.com/repos/username/repo'  # 替换为实际的GitHub仓库URL
check_rule_update(repo_url)

此外，保持规则的可维护性和适应性也是非常重要的，可以参考一些已有的开源项目，如 uBlock Origin 的动态规则更新机制，这种方式使其在面对新策略和新的反拦截技术时能快速适应。

采用这种透明且开放的合作方式，不仅能增强规则的丰富性和准确性，也有助于提高整个社区的抗干扰能力。

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随风落叶

11月07日

高级过滤规则的动态更新是个好点子，能够更好适应新出现的广告技术。如果引入正则表达式，能进一步提升过滤能力！

(https?:\/\/.*?\/.*?ad.*?\.(jpg|png|gif))

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雨倾城： @随风落叶

高级过滤规则的动态更新确实是提升抗干扰能力的关键所在。引入正则表达式不仅可以优化过滤效果，还能更精准地拦截各种形式的广告，例如动态图像或者含有广告内容的特定文件类型。以下是一个建议的正则表达式，它能够有效捕捉不同类型的广告链接：

(?i)(https?:\/\/.*?\/.*?\b(ad|banner|promo|offers)\b.*?\.(jpg|png|gif|svg|webp))

上述正则表达式中的(?i)部分启用大小写不敏感匹配，\b确保关键字的准确匹配，进一步扩展了广告内容的识别。通过结合此类正则表达式，Adblock Plus能够在面对不断演变的广告技术时，保持其有效性。同时，动态更新的特性能够实时适应新出现的广告策略，使得用户体验持续得到保障。

对于过滤技术的发展方向，或许可以参考一些开放源代码的项目，例如 uBlock Origin 中的一些先进策略，这有助于获取更灵活的过滤思路和灵感。

11月21日回复举报

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洛神花

11月11日

提升用户教育很重要！给用户提供简洁明了的记录，不仅告知拦截带来的好处，还能提高使用体验。

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第12人： @洛神花

提升用户教育的确是一个关键环节。可以通过简单直观的图表或教程来向用户展示广告拦截的原理和优势。例如，可以使用以下代码片段创建一个简单的网页，用于展示广告拦截的效果：

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>广告拦截效果演示</title>
    <style>
        body { font-family: Arial, sans-serif; }
        .ad { background-color: #f2f2f2; padding: 10px; margin: 10px 0; }
        .no-ad { color: green; font-weight: bold; }
    </style>
</head>
<body>
    <h1>广告拦截效果</h1>
    <div class="ad">这是一个广告（拦截前）</div>
    <div class="no-ad">广告已被成功拦截！（拦截后）</div>
</body>
</html>

这样的示例可以让用户更直观地了解广告拦截的好处，同时也能提升他们的使用体验。此外，提供一些针对不同平台的使用指南，例如如何在浏览器中配置广告拦截器，能大大增强用户的参与度。可以参考 Adblock Plus 的官方教室，那里有很多实用的教育资源和实例。

改变用户的使用习惯需要时间和耐心，使用易于理解的材料来传达这些信息，会使整个过程更为顺利。

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岁月

11月14日

我非常喜欢ABP的清除反拦截脚本方案，能有效阻止检测，不再被折磨了。这个策略对于开发者也是很实用的。

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空怀念： @岁月

在当前网络环境中，反拦截技术的发展确实让许多用户感到困扰，Adblock Plus的清除反拦截脚本方案无疑是一个突破。从技术角度来看，利用浏览器扩展来阻止这些检测是相当聪明的做法。

例如，开发者可以通过使用JavaScript改变某些常用的检测变量，从而让网站不能轻易识别并启用反拦截机制。可以试着在脚本中使用如下代码：

Object.defineProperty(window, 'navigator', {
    value: {
        userAgent: 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.104 Safari/537.36',
        // 当需要具体控制其他属性时，可以在这里添加
    },
    writable: false
});

这种方法虽然简单，但在实际应用中，却能有效减少被检测的概率。

对于开发者来说，了解这些反制手段的工作原理，以及如何在网页中实施有效的反拦截策略，能够帮助他们更好地应对广告拦截技术的发展。同时，建议关注一些技术社区如 Stack Overflow 和 GitHub 上的相关讨论，这样可以获取更多灵感与解决方案。

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葵花卷

11月26日

我建议ABP关注合作与协商这块，与那些尊重用户的广告商达成共识，双赢的局面能促使行业良性发展。

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红尘： @葵花卷

在提到与广告商建立合作关系的想法时，确实可以考虑寻找更具共识的解决方案。比如，Adblock Plus可以推出一种透明的广告评级系统，让广告商在用户的反馈下不断优化广告内容。这样，用户可以主动选择接受哪些广告，而广告商则能通过提供更高质量的内容来获得曝光。这种双向选择的模式或许能促成一个更加和谐的广告生态。

以下是一个简单的示例实现思路：

const ads = [
    { id: 1, content: "Ad 1", qualityScore: 4.5 },
    { id: 2, content: "Ad 2", qualityScore: 2.0 },
    { id: 3, content: "Ad 3", qualityScore: 3.5 },
];

function filterAds(ads, minScore) {
    return ads.filter(ad => ad.qualityScore >= minScore);
}

const filteredAds = filterAds(ads, 3.0);
console.log(filteredAds);

通过这一方法，用户可以设置自己的“质量评分”标准，从而帮助他们屏蔽那些不符合期望的广告，同时提供鼓励机制给那些质量较高的广告商。

或许可以参考一些成功案例，比如Consumer Reports对于广告透明度的探索，了解他们如何通过用户参与改进广告体验的。这样的策略不仅能提高用户满意度，也能为广告商开创新的机会。

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韦永怿

11月26日

绕过检测的问题现代化很复杂，建议ABP尽量以用户为中心，在不影响使用体验的情况下，找到最优解决方案。

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平行线： @韦永怿

绕过检测的确是一个技术挑战，需要在降低被检测风险的同时，保持用户的浏览体验。可以考虑实现一些基于机器学习的动态内容识别和过滤策略，比如通过分析页面结构和请求模式来识别广告元素。

以下是一个简单的实现思路示例，可以利用JavaScript来动态注入过滤规则，以增强反拦截效果：

const blockList = ['adServer1.com', 'trackingScript.js'];

function dynamicBlocking() {
    const scripts = document.getElementsByTagName('script');
    for (let script of scripts) {
        if (blockList.some(url => script.src.includes(url))) {
            script.parentNode.removeChild(script);
        }
    }
}

window.onload = dynamicBlocking;

建议在设计这些策略时，关注用户反馈，进行AB测试，以便找到最佳的解决方案。也可以参考一些开放源代码的项目，比如 uBlock Origin，它在过滤性能和用户体验之间取得了很好的平衡。通过这些技术创新，可能会为用户提供更优的使用体验，让广告过滤变得更加智能和灵活。

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失恋的人是可耻的

昨天

我认为开发更智能的检测算法是未来的趋势，特别是利用AI来应对不断变化的广告厮杀战。希望能看到更好的效果！

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软刺： @失恋的人是可耻的

在广告拦截技术不断演变的背景下，确实值得关注智能检测算法的开发，尤其是利用AI处理复杂的广告模式。随着广告商不断调整策略，传统的规则基础拦截方法可能无法奏效。这时候，机器学习算法如深度学习可能会是一个转机。

就具体方法而言，可以考虑利用卷积神经网络（CNN）来识别网页中的广告元素。在该模型中，可以训练一个网络，通过大量的网页截图来自动识别广告和非广告区域。以下是一个简单的分类器架构示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

这个模型可以用于图像分类，从而在网页之后识别出广告内容。

此外，还可以借鉴一些开源项目，如 AdGuard 里的技术来实现自定义的规则集合。这些都是应对复杂广告生态的有效手段。希望看到这些方法在未来的更多应用和实践中取得成效。

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澄之自由

刚才

我认为与开发者和广告商的合作最为关键。共建一个良好的广告生态对所有人都有益，有必要深化合作。

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情自： @澄之自由

在构建健康的广告生态上，合作确实是一个重要的方面。在深入合作中，可以考虑一些技术解决方案来平衡广告商和用户之间的需求。例如，采用透明的广告投放机制，以及用户选择参与广告反馈的策略。这样，用户能够在一定程度上控制他们所见的广告类型，而广告商也能借此改进其广告内容。

可以参考一些现有的技术实现，比如用 JavaScript 构建一个简单的广告反馈系统，用户可以直接在网页上标记哪些广告是有用的，哪些则不具吸引力。以下是一个示例代码片段，展示如何收集用户对广告的反馈：

// Ads feedback collector
const ads = document.querySelectorAll('.ad');
ads.forEach(ad => {
    const feedbackButton = document.createElement('button');
    feedbackButton.innerText = "反馈这个广告";
    feedbackButton.onclick = () => {
        const userFeedback = prompt("请告诉我们您对此广告的想法（有用/无用）:");
        // 处理反馈，例如发送到服务器
        console.log(`用户反馈: ${userFeedback}, 广告ID: ${ad.id}`);
    };
    ad.appendChild(feedbackButton);
});

这种方法能够帮助广告商理解用户的需求，同时增强用户对广告内容的控制感。进一步的合作和技术创新，如通过区块链确保广告的透明性与公正性，也许能为我们带来更加公平和可持续的网络广告环境。有关这一领域的更多信息，可以参考AdBlocker Alliance。

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