AdguardFilters项目中的广告残留问题分析与解决方案
2025-06-21 13:12:39作者:乔或婵
在AdguardFilters项目的日常维护过程中,我们经常会遇到各种广告过滤相关的技术问题。近期在处理一个西班牙语流媒体网站时,发现了一些典型的广告残留案例,这为我们研究现代网页广告过滤技术提供了很好的样本。
问题现象分析
该网站主要存在两类广告相关问题:
-
广告残留元素:页面中仍然存在未被完全过滤的广告内容,这些内容通常以伪装成正常页面元素的形式存在。从技术角度来看,这类广告往往通过以下方式实现:
- 使用内联样式隐藏广告容器
- 动态加载广告内容绕过静态过滤规则
- 将广告内容与正常内容混合在同一个DOM结构中
-
社交媒体分享组件:这类组件虽然不属于传统广告,但会收集用户行为数据,同样需要被过滤。现代分享组件通常具有以下特点:
- 使用第三方JavaScript库动态加载
- 包含跟踪参数和用户行为监控代码
- 采用延迟加载技术规避过滤
技术解决方案
针对这类问题,AdguardFilters项目采用了多层次的过滤策略:
1. 元素级过滤
通过CSS选择器精准定位广告容器元素,采用display: none或直接移除DOM节点的方式处理。对于动态加载的内容,使用MutationObserver API监控DOM变化。
2. 网络请求拦截
分析广告相关的网络请求特征,包括:
- 特定域名模式匹配
- 请求URL参数特征识别
- 内容类型过滤
3. 脚本注入防护
针对第三方广告脚本,采用以下防护措施:
- 阻止已知广告脚本域名加载
- 注入拦截代码破坏广告脚本执行环境
- 覆盖关键广告API函数
移动端特殊考量
在Android Firefox移动浏览器环境下,还需要特别注意:
- 资源受限环境下的过滤效率
- 触摸事件与广告点击劫持的防护
- 响应式布局中广告元素的动态适配
过滤规则优化实践
基于此案例,我们优化了以下规则策略:
- 增强对西班牙语网站广告模式的识别
- 改进社交媒体组件的通用过滤规则
- 添加特定于视频流媒体网站的例外处理
这些优化已合并到AdguardFilters的主分支中,将随下次规则更新推送给所有用户。通过持续监控和规则迭代,我们能够有效应对不断变化的网页广告技术。
对于过滤列表维护者来说,这类案例提醒我们需要:
- 保持对新兴广告技术的敏感性
- 建立跨平台的测试验证体系
- 发展更智能的动态规则生成机制
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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。C042
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。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。C01
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TSX0121
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
435
3.3 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
241
277
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++
694
367
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
暂无简介
Dart
696
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
270
328
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
145
881