现代在线公司不仅需要寻找新的渠道来吸引客户并在市场上销售他们的服务，而且需要能够分析渠道的质量并评估与之相关的风险。商业环境中诈骗的主要问题之一是，与信用风险相比，网络骗子的准入门槛较低：他们无需寻找市场数据或个人信息来源的漏洞。根据我们的估计，平均有25-30%的流量要么是人为的，要么是有毒的，此外，该行业中欺诈者的数量最多。
还有一个问题，在很多情况下，很难在专业的潜在客户生成者中划清界限，明确区分良好流量和不良流量的来源，因为除了直接的欺诈流量（带有风险特征的流量）之外，还存在质量低劣的有毒流量，几乎不转化但在某些公司可能超过了欺诈规模。根据我们的观察，整个流量可以分为以下几类组：
- 大约25%的流量具有高风险特征；
- 还有大约45%的流量具有中等风险水平的有毒特征；
- 只有大约30%的流量具有低于平均水平的风险。
实际上，在在线世界中吸引流量的所有方法可以分为两大类。这是自主吸引（也称为自然流量）和利用合作伙伴吸引流量（合作伙伴或联盟营销）。
- 自然流量是是最古老、最简单易懂且众所周知的一种方式之一。通过各种营销工具，例如SEO推广，在自己的“着陆页”、网站或移动应用上吸引自然流量，或通过在各种搜索引擎上发布上下文广告等方式。潜在客户立即进入在线业务平台，并获得对产品或服务的访问。这种方法的优势包括透明度，直接接触受众和潜在客户，以及利用所有可用的分析和决策工具的机会。但是成本很高， 对团队专业知识的要求也很高。 这都是自然流量的最大的问题。还需要不断改进定位和广告机制，测试不同的场景，进行文案撰写和广告创意。实质上，这是公司内的一个业务，具有自己的损益表（P&L）和关键绩效指标。
- 合作伙伴营销或联属营销是通过具有流量访问权限的合作伙伴吸引客户的一种方式，采用按交易支付的模式，例如提供的信贷。这种模式的优势包括相对较低成本地快速获得大量目标流量，与现有各种增加网站有机流量工具相比，以及自动化和可扩展性的便利性。此外，线上业务方面不需要过多的专业知识 - 实际上，所有的吸引力都归结为连接到必要的API的那些潜在客户生成器或经纪人，他们将提供所需的流量。
与自然流量相关的欺诈类型
自然流量欺诈通常涉及生成“无效”的流量。
调查显示，不到60-70%的互联网流量是由人们生成的。无论推广预算多少， 广告欺诈都严重影响了广告活动的效果和投资回报。
不良竞争者可能会利用点击欺诈（click-fraud）来扭曲在线公司对自然流量的评估。这是通过媒体广告、视频、社交媒体或搜索进行的，通常使用匿名虚拟专用网络（VPN）。这种流量不会带来收入，这可能会导致公司放弃这种推广渠道。点击机器人，即自动点击广告的程序，变得越来越流行。它们可能占据所有点击的20%到60%，对投资回报产生负面影响。
网络机器人是自动化的软件应用程序，它们访问网站或使用在线服务。但需要注意，网络机器人不都会造成损害：例如，搜索引擎的扫描器会索引网页，有助于改善搜索结果。另一方面，还有一些恶意的机器人，它们会收集数据或发起分布式拒绝服务（DDoS）攻击。公司需要识别来自机器人的流量，以保护其资源并确保其在线业务的可靠性。
恶意机器人可能会扭曲网站分析数据，导致数据分析不准确和业务决策失误。它们可能消耗服务器资源和电信通道，降低网站性能，或导致停机，造成损失。解析机器人可能会窃取内容，从而侵犯知识产权，并损害品牌声誉。
此外，设置阻止和检测恶意机器人的功能可以加强企业的网络和服务器基础设施，防止遭受分布式拒绝服务(DDoS)攻击和入侵尝试。
SDK伪造(SDK Spoofing) 是一种相对较新的移动欺诈类型，它涉及使用SDK文件级别的恶意代码来模拟安装移动应用程序的情况
在联盟营销中，主要的欺诈类型之一是点击注入，从某种程度上类似于使用点击机器人进行欺诈。在安装Android应用程序的过程中，设备上的恶意软件会触发对应用程序的点击，并将归因于其自己的广告帐户。因此，公司为每次点击向联属会员支付佣金，而实际上联属会员并未吸引客户访问网站。
Сookie stuffing是与联盟营销相关的最常见的欺诈类型之一。骗子可能会在公司网站上悄悄添加多达几十个合作伙伴资源，通过更改浏览器中的Cookie 文件。用户点击链接后执行了目标操作，公司为引导这个实际上是自己吸引的潜在客户支付佣金。这种欺诈方案还导致初始的流量无法转化为产品或服务的销售。
这种类型欺诈的主要特征之一是合作营销支出的突然增加，而投资回报并未相应增加或明显增加。
广告覆盖是一种常见的移动欺诈类型，通常出现在以点击付费的广告中。在这种情况下，多个广告被叠加在一起，用户只能看到顶部的广告。结果是广告主支付了展示和点击费用，但是用户实际上并未看到广告。
Pixel stuffing意味着将广告放置在网站上非常小的区域内，例如，只有 1× 1 像素的尺寸。用户看不到这则广告，但公司仍然支付展示费用。
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在这种情况下，企业需要一种解决方案，可以保护每100卢布/1美元的资产。为此，我们开发了一种新的解决方案JuicyFilter，提供可靠的应用程序下载保护、媒体资产保护和基本的机器人过滤。我们目前正在进行新产品开发的最后阶段。
基本上，JuicyFilter是一个信号响应系统。它会在决策过程中立即考虑到这些信号。在危险情况下，将会触发与风险级别相关的回推事件。这个解决方案能解决下面的任务：
- 对于现有客户的危险事件的定义，例如 - 在在线会话期间的远程访问，与之前会话相比用户的风险配置或动机的突然变化以及许多其他高风险事件。
- 在用户首次访问聚合网站时，即将获取产品的意图转化为具体行动的时刻，对设备细节的定义。
- 在填写初始申请目标产品时，确定用户行为模式，包括识别设备和互联网连接在内的各种异常、风险标记和停止标记。
- 通过与传统信息来源正交的数据提高总体信息量，而在某些市场上，这些数据可能是独特且分辨率最高的。
JuicyFilter方案在很大程度上有助于过滤出具有高风险特征和商业欺诈迹象的申请，而这些在全球范围内近年来的数量显著增加。
我们提供市场上最快速和最有效的解决方案之一（响应时间在数据传输时间的基础上延迟200-300毫秒），我们非常高兴看到我们的解决方案受到客户的欢迎。
JuicyScore的专家建议互联网公司调整他们的反欺诈技术，以适应不断发展的在线欺诈方法，并抵御新型商业欺诈。在其平台上使用替代评估工具将为经纪人和聚合器带来显著的竞争优势。