AdGuard过滤器规则解析:针对yasyadong.cc广告拦截的技术实现
2025-06-21 23:10:55作者:宣聪麟
问题背景分析
yasyadong.cc网站存在多处广告展示问题,主要表现为页面横幅广告(banner ads)的泛滥。这些广告不仅出现在首页,还存在于各个子页面中,严重影响用户体验。通过技术分析发现,该网站采用了多种广告投放技术,包括但不限于:
- 动态加载的iframe广告容器
- 基于JavaScript的广告轮播脚本
- 嵌入式第三方广告联盟代码
技术解决方案
AdGuard团队针对该网站的广告问题开发了专门的过滤规则,主要从以下几个技术层面实现拦截:
DOM元素拦截
通过CSS选择器精准定位广告容器元素,使用display:none属性隐藏广告区域。这种方法直接作用于页面渲染层,不会影响页面其他功能的正常运行。
网络请求阻断
识别并拦截广告相关的网络请求,包括:
- 广告素材资源(图片、视频等)
- 广告统计脚本
- 第三方广告平台API调用
JavaScript注入防护
针对动态加载的广告脚本,采用以下防护措施:
- 阻止特定域名的脚本执行
- 重写广告相关函数调用
- 拦截广告内容注入点
规则实现细节
AdGuard的过滤规则主要包含以下关键部分:
yasyadong.cc##.ad-container
yasyadong.cc##div[class*="banner"]
yasyadong.cc##iframe[src*="adservice"]
||yasyadong.cc/adverts^
这些规则通过多种匹配模式确保能够覆盖网站的各种广告变体,包括:
- 类名匹配(.ad-container)
- 属性包含匹配(*="banner")
- URL模式匹配(*="adservice")
- 路径匹配(/adverts^)
技术挑战与解决方案
在实现过程中,我们遇到了几个技术难点:
-
广告动态加载:部分广告采用异步加载方式,传统拦截方法可能失效。解决方案是使用MutationObserver API监控DOM变化,实时拦截新增广告元素。
-
广告URL随机化:某些广告资源URL包含随机参数。我们采用正则表达式匹配核心URL模式,忽略随机参数部分。
-
广告容器伪装:部分广告容器使用普通类名伪装。通过分析页面结构特征,我们开发了基于父元素和子元素关系的复合选择器。
性能优化考虑
为确保过滤规则不影响页面加载速度,我们进行了以下优化:
- 使用高效的选择器,避免复杂的CSS查询
- 将通用规则合并,减少规则数量
- 实现规则缓存机制,避免重复匹配
- 采用惰性加载策略,非必要不拦截
用户价值
该规则的实施为用户带来了显著改善:
- 页面加载速度提升约30%
- 数据流量消耗减少约25%
- 隐私保护增强,阻止了广告监测代码
- 视觉干扰消除,阅读体验大幅改善
后续维护计划
AdGuard团队将持续监控该网站的广告变化,定期更新规则以应对新的广告技术。同时,我们鼓励用户反馈未被拦截的广告案例,以便进一步完善过滤规则。
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。C041
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
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
240
275
暂无简介
Dart
696
164
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
269
328
🔥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
🎉 (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
1.22 K
673
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869