AdguardFilters项目中的广告残留问题分析与解决方案
2025-06-21 11:56:48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
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
225
251
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
319
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868