AdGuard过滤规则项目中的广告拦截技术分析
2025-06-20 13:09:49作者:姚月梅Lane
背景介绍
AdGuard作为一款知名的广告拦截工具,其核心功能依赖于庞大的过滤规则库。这些规则由社区共同维护,通过识别和拦截各类网络广告、数据收集组件以及干扰性内容,为用户提供清爽的上网体验。
问题场景分析
在本次案例中,用户报告了一个特定内容网站上的广告显示问题。这类网站通常包含大量侵入式广告,包括:
- 视频播放器周围的横幅广告
- 自动播放的视频广告
- 弹出式窗口
- 重定向链接
技术解决方案
AdGuard团队针对此类问题采用了多层次的拦截策略:
1. 基础过滤规则
AdGuard Base过滤器作为核心规则集,包含了针对常见广告网络和数据收集组件的拦截规则。这些规则通过识别广告服务器的域名、URL模式以及页面元素特征来实现拦截。
2. 隐私保护增强
通过组合使用多个隐私相关过滤器,包括:
- AdGuard Privacy Protection:阻止用户行为记录
- EasyPrivacy:拦截各类数据收集组件
- URL Tracking:清除URL中的追踪参数
3. 干扰内容处理
针对网站上的各类干扰内容,启用了专门的过滤器:
- 弹窗拦截器
- 移动应用横幅拦截
- Cookie通知屏蔽
- 小部件移除
4. 系统级防护
在Windows平台上,AdGuard还实现了系统级的隐私保护:
- 禁用Windows数据收集功能
- 关闭广告标识符
- 阻止WebRTC泄漏
- 拦截位置API访问
实现细节
该问题的解决涉及以下技术要点:
-
WFP驱动模式:AdGuard使用Windows Filtering Platform驱动在网络层拦截广告请求,这种方法效率高且难以绕过。
-
DNS过滤:配合AdGuard DNS服务,在域名解析阶段就阻止已知广告域名的解析。
-
内容注入阻止:通过分析页面DOM结构,识别并移除动态加载的广告iframe和脚本。
-
请求重写:清除HTTP请求中的数据收集头部,如X-Client-Data等。
技术挑战与应对
处理特定内容网站的广告拦截面临特殊挑战:
- 广告形式更加激进,常使用多层重定向
- 内容动态加载频繁,需要实时DOM监控
- 广告与内容边界模糊,需要精确的规则设计
AdGuard通过以下方式应对:
- 使用精确的元素选择器定位广告区域
- 实现JavaScript注入检测
- 动态更新过滤规则以应对新出现的广告变种
用户价值
这种综合性的广告拦截方案为用户带来以下好处:
- 提升页面加载速度
- 减少数据消耗
- 增强隐私保护
- 改善浏览体验
- 降低恶意软件感染风险
总结
AdGuard的过滤规则系统通过多层次的防护机制,有效解决了复杂网站环境下的广告拦截问题。其技术实现结合了网络层拦截、内容过滤和隐私保护,展现了现代广告拦截工具的技术深度。随着网络广告技术的不断演进,这类开源过滤规则项目将持续发挥重要作用。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137