Browser Fraud

Что такое Browser Fraud?

Browser Fraud (мошенничество с использованием браузера) — это вид рекламного мошенничества, при котором злоумышленники изменяют характеристики браузера, чтобы представить автоматизированный трафик как действия реальных пользователей. Вместо простых бот-запросов используются полноценные браузерные сессии с подменой технических параметров, что значительно усложняет обнаружение мошенничества.

Наиболее часто изменяются User-Agent, Browser Fingerprint, список установленных шрифтов и плагинов, разрешение экрана, языковые настройки, cookies и другие параметры, которые антифрод-системы используют для идентификации устройств и пользователей.

Согласно агрегированным данным FraudScore за 2025 год, Browser Fraud составил 3,24% всех выявленных случаев мошенничества, тогда как в 2024 году его доля достигала 10,2%. Такое снижение указывает на то, что традиционные методы подмены браузеров становятся менее эффективными, а злоумышленники все чаще переходят к более сложным схемам, включая AI Bots и серверное мошенничество.

Как работает Browser Fraud

Browser Fraud основан на изменении характеристик браузера для сокрытия автоматизации и обхода систем обнаружения мошенничества.

Наиболее распространенные методы включают:

• Подмену User-Agent для имитации популярных браузеров.
• Изменение Browser Fingerprint чтобы избежать распознавания устройств.
• Маскировку Headless Browsers под обычные браузеры.
• Манипуляции с cookies и пользовательскими сессиями для имитации постоянных посетителей.
• Подделку JavaScript-окружения используемого системами проверки браузеров.
• Рандомизацию браузерных профилей затрудняющую выявление повторяющихся мошеннических сессий.

Для повышения эффективности такие методы часто сочетаются с Browser Automation, резидентскими прокси, эмуляцией устройств и моделированием поведения пользователей.

Почему это важно для ваших рекламных кампаний

Browser Fraud значительно снижает эффективность традиционных методов обнаружения мошенничества, поскольку автоматизированный трафик начинает выглядеть как поведение реальных пользователей.

Для бизнеса это может привести к:

• Потере рекламного бюджета на фиктивные показы и клики.
• Генерации ложных конверсий и пользовательских действий.
• Искажению маркетинговой аналитики и данных атрибуции.
• Снижению точности оценки аудитории.
• Уменьшению окупаемости рекламных инвестиций (ROAS).
• Усложнению обнаружения Sophisticated Invalid Traffic (SIVT).

По мере развития технологий эмуляции браузеров анализ только технических параметров становится недостаточным для надежной защиты рекламных кампаний.

Как повысить эффективность обнаружения

Эффективное обнаружение Browser Fraud требует комплексного анализа как технических характеристик браузера, так и поведения пользователя.

Для повышения эффективности рекомендуется:

• Анализировать Browser Fingerprint совместно с поведенческими сигналами.
• Проверять соответствие параметров браузера характеристикам устройства.
• Контролировать выполнение JavaScript для выявления признаков автоматизации.
• Совмещать анализ браузера с проверкой устройств, IP Reputation и сетевой инфраструктуры.
• Использовать модели машинного обучения для выявления нетипичных браузерных конфигураций.
• Анализировать полные пользовательские сессии, а не отдельные события.
• Применять многоуровневые антифрод-системы, способные выявлять сложные схемы подмены браузеров в режиме реального времени.

Современные антифрод-платформы оценивают не только параметры браузера, но и поведение пользователя, характеристики устройства, сетевое окружение и уровень риска каждой сессии. Такой комплексный подход позволяет эффективно обнаруживать современные схемы Browser Fraud даже при использовании технологий маскировки и автоматизации.