Fraud Prevention in Online Digital Advertising [electronic resource] / by Xingquan Zhu, Haicheng Tao, Zhiang Wu, Jie Cao, Kristopher Kalish, Jeremy Kayne.

За: Інтелектуальна відповідальність: Вид матеріалу: Текст Серія: SpringerBriefs in Computer ScienceПублікація: Cham : Springer International Publishing : Imprint: Springer, 2017Видання: 1st ed. 2017Опис: XIV, 54 p. 87 illus., 15 illus. in color. online resourceТип вмісту:
  • text
Тип засобу:
  • computer
Тип носія:
  • online resource
ISBN:
  • 9783319567938
Тематика(и): Додаткові фізичні формати: Printed edition:: Немає назви; Printed edition:: Немає назвиДесяткова класифікація Дьюї:
  • 005.8 23
Класифікація Бібліотеки Конгресу:
  • QA76.9.A25
Електронне місцезнаходження та доступ: У: Springer eBooksЗведення: The authors systematically review methods of online digital advertising (ad) fraud and the techniques to prevent and defeat such fraud in this brief. The authors categorize ad fraud into three major categories, including (1) placement fraud, (2) traffic fraud, and (3) action fraud. It summarizes major features of each type of fraud, and also outlines measures and resources to detect each type of fraud. This brief provides a comprehensive guideline to help researchers understand the state-of-the-art in ad fraud detection. It also serves as a technical reference for industry to design new techniques and solutions to win the battle against fraud.
Тип одиниці: ЕКнига Списки з цим бібзаписом: Springer Ebooks (till 2020 - Open Access)+(2017 Network Access)) | Springer Ebooks (2017 Network Access))
Мітки з цієї бібліотеки: Немає міток з цієї бібліотеки для цієї назви. Ввійдіть, щоб додавати мітки.
Оцінки зірочками
    Середня оцінка: 0.0 (0 голос.)
Немає реальних примірників для цього запису

The authors systematically review methods of online digital advertising (ad) fraud and the techniques to prevent and defeat such fraud in this brief. The authors categorize ad fraud into three major categories, including (1) placement fraud, (2) traffic fraud, and (3) action fraud. It summarizes major features of each type of fraud, and also outlines measures and resources to detect each type of fraud. This brief provides a comprehensive guideline to help researchers understand the state-of-the-art in ad fraud detection. It also serves as a technical reference for industry to design new techniques and solutions to win the battle against fraud.

Available to subscribing member institutions only. Доступно лише організаціям членам підписки.

Online access from local network of NaUOA.

Online access with authorization at https://link.springer.com/

Онлайн-доступ з локальної мережі НаУОА.

Онлайн доступ з авторизацією на https://link.springer.com/

Немає коментарів для цієї одиниці.

для можливості публікувати коментарі.