217heidai/adblockfilters项目中关于ad前缀网址拦截问题的分析与解决
2025-06-16 15:05:51作者:幸俭卉
问题背景
在217heidai/adblockfilters项目中,用户反馈了一个关于广告拦截规则误杀的问题。具体表现为所有以"ad"开头的网址都被错误拦截,影响了正常网站内容的访问。这个问题源于上游规则库中的某些过于宽泛的匹配规则。
技术分析
拦截机制原理
广告拦截工具通常采用基于规则的过滤机制,通过匹配URL中的特定模式来识别和拦截广告内容。常见的匹配方式包括:
- 前缀匹配:如"||ad."表示匹配所有以"ad"开头的域名
- 通配符匹配:如"*/ad."表示匹配URL路径中包含"/ad."的任何位置
问题根源
在本案例中,上游规则库中存在两条过于宽泛的规则:
||ad.- 这条规则会拦截所有二级域名为"ad"的网站*/ad.- 这条规则会拦截所有URL路径中包含"/ad."的请求
这些规则虽然能有效拦截部分广告内容,但也会导致大量非广告内容被误杀,特别是当"ad"作为合法域名或路径的一部分时。
解决方案
临时解决方案
项目维护者最初采取的方案是针对特定被误杀的域名添加白名单。这种方法虽然能快速解决问题,但存在明显局限性:
- 需要为每个被误杀的域名单独添加例外
- 无法从根本上解决规则过于宽泛的问题
- 维护成本高,随着时间推移白名单会越来越庞大
根本解决方案
更彻底的解决方案是修改上游规则库中的问题规则:
- 移除或修改过于宽泛的
||ad.规则 - 移除或优化
*/ad.规则,使其更具针对性
这种方案能从根源上解决问题,避免对其他以"ad"开头的合法内容造成影响。
技术建议
对于广告拦截规则的编写和维护,建议遵循以下原则:
- 精确性原则:规则应尽可能具体,避免使用过于宽泛的匹配模式
- 最小影响原则:在实现拦截目标的同时,尽量减少对非目标内容的影响
- 可维护性原则:规则应易于理解和维护,便于后续调整和优化
- 测试验证:新增或修改规则后,应进行充分的测试验证
总结
广告拦截规则的优化是一个需要持续关注和调整的过程。过于宽泛的规则虽然能提高拦截覆盖率,但也会带来大量的误杀问题。通过分析具体案例,我们可以更好地理解规则优化的方向和方法,在保证广告拦截效果的同时,最大限度地减少对正常内容的影响。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C037
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0114
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
433
3.29 K
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++
689
352
Ascend Extension for PyTorch
Python
237
271
暂无简介
Dart
690
162
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
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
143
881
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
211
114
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869