[發明專利]侵入軟件管理有效
| 申請號: | 200880119072.0 | 申請日: | 2008-10-03 |
| 公開(公告)號: | CN101884047A | 公開(公告)日: | 2010-11-10 |
| 發明(設計)人: | 周云凱;尼爾斯·普羅沃斯;小克萊頓·W·巴沃爾;埃里克·L·戴維斯;馬克·帕拉圖奇;卡瑪爾·P·尼加姆;克里斯托弗·K·蒙森;帕納約蒂斯·馬弗洛馬蒂斯;雷切爾·那卡烏奇 | 申請(專利權)人: | 谷歌公司 |
| 主分類號: | G06F21/00 | 分類號: | G06F21/00;G06Q50/00 |
| 代理公司: | 中原信達知識產權代理有限責任公司 11219 | 代理人: | 張煥生;安翔 |
| 地址: | 美國加利*** | 國省代碼: | 美國;US |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 侵入 軟件 管理 | ||
相關申請的交叉引用
本申請要求于2007年10月5日提交的美國申請序列號11/868,321和于2008年3月3日提交的美國申請序列號12/041,309的優先權,在此以引用的方式合并上述申請所公開的內容。
技術領域
本文檔涉及侵入軟件的管理。
背景技術
交互式媒介(例如,因特網)具有對將例如廣告(“ad”)的贊助內容定向到受眾進行改進的巨大潛力。例如,一些網站提供基于由尋找信息的用戶所輸入的關鍵詞的信息搜索功能。該用戶查詢可以是用戶感興趣的信息類型的指示符。通過將用戶查詢與由廣告主所指定的關鍵詞列表進行比較,可以向用戶提供定向廣告。
在線廣告的另一種形式是廣告聯合(ad?syndication),其允許廣告主通過將廣告分發到其他伙伴來擴展他們的市場范圍。例如,第三方在線發布者可以將廣告主的文本或圖像廣告置放在具有期望內容的web資產上,以促使在線顧客到該廣告主的網站。
諸如包括數行文本、圖像或視頻剪輯的創意的廣告包括指向著陸頁(landing?page)的鏈接。這些著陸頁是在廣告主網站或聯合發布者網站上的頁面,當用戶在廣告上點擊時用戶被指引到所述頁面。然而,這些著陸頁中的一些可能包括侵入軟件,例如欺騙地、秘密地和/或自動地安裝的軟件、腳本或任何其它實體。侵入安裝的這樣的軟件實體通??梢员槐碚鳛椤皭阂廛浖?malware)”,單詞“惡意的(malicious)”和“軟件(software)”的混合詞。然而,軟件無需進行惡意行為才成為惡意軟件;侵入安裝的任何軟件可以被認為是惡意軟件,而不管軟件進行的行為是否是惡意的。因此,除特洛伊木馬、病毒以及瀏覽器漏洞外,諸如監視軟件的其它軟件也可以被認為是惡意軟件。惡意軟件可以有意或無意地存在于著陸頁中。例如,廣告主的站點能夠被黑客攻擊并且惡意軟件直接插入到著陸頁上;惡意廣告主可以將惡意軟件插入到著陸頁中;點擊追蹤器可以通過導引到著陸頁的最終統一資源定位符(URL)的重定向鏈插入惡意軟件;廣告主可以將廣告或小組件置放在由將惡意軟件插入到著陸頁上的第三方擴充的頁面上;等。
一旦知道著陸頁具有惡意軟件,廣告發布者可以排除對著陸頁的派發。然而,例如谷歌公司的廣告發布者可能訪問幾億的廣告和與廣告相關聯的對應的著陸頁。如能夠被理解的,可能很難深入檢查/復查每一個著陸頁存在惡意軟件。
發明內容
在此公開的內容是用于檢測并處理贊助內容中的惡意軟件的裝置、方法和系統。在一個實施方式中,識別與贊助內容相關聯的著陸頁的侵入特征。基于所識別的侵入特征生成著陸頁的特征分值,以及如果著陸頁的特征分值超過特征閾值,則將著陸頁分類為候選著陸頁。可以將候選著陸頁提供給惡意軟件檢測器以確定著陸頁中是否存在惡意軟件。在一些實施方式中,可以暫停與候選著陸頁相關聯的贊助者帳戶。在一些實施方式中,可以暫停與候選著陸頁相關聯的廣告。
在另一個實施方式中,方法包括將與廣告相關聯的著陸頁分割成訓練著陸頁和測試著陸頁。針對訓練著陸頁的侵入特征迭代地訓練分類模型,以及針對測試著陸頁的侵入特征迭代地測試分類模型。訓練和測試繼續直到出現停止事件。響應于停止事件,將從迭代訓練和測試取得的特征權重與侵入特征的關聯存儲在分類模型中。
在另一個實施方式中,系統包括評分引擎,其包括存儲在計算機可讀介質中并且可由處理系統執行的軟件指令。在執行時,處理系統識別與贊助內容相關聯的著陸頁并且識別著陸頁的侵入特征?;谒R別的侵入特征生成著陸頁的特征分值,以及如果著陸頁的特征分值超過特征閾值,則將著陸頁分類為候選著陸頁。可以將候選著陸頁提供給惡意軟件檢測器以確定著陸頁中是否存在惡意軟件。在一些實施方式中,可以暫停與候選著陸頁相關聯的贊助者帳戶。在一些實施方式中,可以暫停與候選著陸頁相關聯的廣告。
將在附圖和下面的描述中闡述本說明中描述的主題的一個或多個實施例的細節。主題的其它特征、方面以及優勢從描述、附圖以及權利要求將變得顯而易見。
附圖說明
圖1是示例在線廣告系統的框圖。
圖2是贊助內容的示例子聯合的流程圖。
圖3是示例贊助內容處理系統的框圖。
圖4是構建分類模型的示例訓練過程的框圖。
圖5是利用分類模型的另一個示例贊助內容處理系統的框圖。
圖6是另一個示例贊助內容處理系統的框圖。
圖7是用于為侵入檢測識別候選著陸頁的示例過程的流程圖。
圖8是用于將候選著陸頁提交給侵入檢測引擎的示例過程的流程圖。
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