AdGuard项目中的广告残留问题分析与解决方案
2025-06-20 10:52:19作者:宣利权Counsellor
问题背景
在AdGuard for Mac用户提交的报告中,oilprice.com网站存在广告残留现象。该问题出现在一篇关于国际局势变化导致油价波动的新闻页面中。用户使用AdGuard for Mac v2.16.4.1870版本,在Chrome浏览器中访问该页面时,仍然可以看到部分广告内容未被完全过滤。
技术分析
广告过滤机制
AdGuard作为一款广告拦截工具,主要通过以下方式实现广告过滤:
- 基于规则的过滤:使用预定义的过滤规则列表(如AdGuard Base、AdGuard Mobile Ads等)匹配和拦截广告元素
- 动态内容拦截:通过分析页面DOM结构和网络请求实时拦截广告
- 隐私保护:阻止数据收集行为
广告残留原因
根据报告中的截图和技术配置分析,广告残留可能由以下原因导致:
- 动态加载广告:现代网站常使用JavaScript动态加载广告内容,可能绕过静态过滤规则
- 广告伪装:部分广告被设计成与正常内容相似,难以通过规则识别
- 过滤规则更新延迟:新出现的广告形式可能需要等待过滤规则更新
解决方案
短期解决方案
对于oilprice.com网站的具体问题,可以通过以下方式解决:
- 添加针对性过滤规则:针对该网站特有的广告元素编写精确的CSS选择器规则
- 启用更多过滤列表:如AdGuard Annoyances过滤器,专门处理这类"烦人"元素
- 检查用户脚本冲突:报告中显示用户使用了多个用户脚本,可能存在兼容性问题
长期优化建议
- 规则自动更新机制:确保过滤规则保持最新状态
- 机器学习辅助识别:引入AI技术识别新型广告形式
- 社区反馈系统:建立更高效的用户反馈渠道,快速响应新出现的广告问题
技术实现细节
AdGuard的过滤系统采用多层架构:
- 网络层过滤:拦截广告相关的网络请求
- 内容层过滤:移除已加载页面中的广告元素
- 隐私保护层:阻止用户行为分析
针对oilprice.com这类新闻网站,特别需要注意:
- 内联广告的识别与过滤
- 原生广告(伪装成新闻内容的推广)的检测
- 动态加载内容的处理策略
用户建议
对于遇到类似问题的用户,可以尝试:
- 更新AdGuard到最新版本
- 检查并启用所有相关过滤列表
- 通过AdGuard的"拦截元素"功能手动添加规则
- 在复杂情况下,考虑临时启用严格模式
通过以上技术分析和解决方案,可以有效解决oilprice.com等新闻网站上的广告残留问题,提升浏览体验。AdGuard团队将持续优化过滤算法,应对不断变化的网络广告形态。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210