AdGuard过滤器项目:解决CookingGames.com反广告屏蔽脚本问题分析
问题背景
在AdGuard浏览器扩展用户使用过程中,发现知名烹饪游戏网站CookingGames.com的crepes.html页面存在反广告屏蔽检测机制。当用户启用广告拦截功能时,页面会显示干扰性提示,影响正常浏览体验。作为广告拦截解决方案提供商,AdGuard团队需要快速识别并解决这类反广告屏蔽技术。
技术分析
通过对CookingGames.com页面的深入分析,发现该网站采用了典型的反广告屏蔽检测技术。主要实现方式包括:
-
脚本检测机制:网站通过JavaScript代码定期检查特定广告元素或广告相关脚本是否被加载。当检测到广告资源未能正常加载时,触发反广告屏蔽逻辑。
-
DOM操作干扰:检测到广告拦截后,网站会动态修改DOM结构,插入遮挡层或警告信息,强制用户与这些元素交互才能继续使用网站。
-
定时器检测:使用setInterval或setTimeout定期执行检测逻辑,增加了对抗广告拦截器的持续性。
解决方案
AdGuard团队针对这一特定案例采取了以下技术措施:
-
元素隐藏规则:添加CSS选择器规则,直接隐藏网站插入的反广告屏蔽提示元素。这种方法简单有效,但需要持续维护以适应网站的变化。
-
脚本注入拦截:识别并阻止执行特定的反广告屏蔽JavaScript代码,从根本上防止检测逻辑的运行。
-
请求过滤:拦截网站加载的特定广告相关资源请求,避免触发基于资源加载状态的检测机制。
实现细节
在AdGuard过滤器中,具体添加了以下规则:
cookinggames.com#%#//scriptlet('abort-on-property-read', 'checkAdBlock')
cookinggames.com##.adblock-notice
cookinggames.com##div[style*="position: fixed"][style*="background-color: rgba"]
这些规则组合使用,既阻止了检测脚本的执行,又隐藏了可能出现的视觉干扰元素。其中:
- 第一条规则使用脚本注入技术,在检测代码尝试读取特定属性时提前终止执行
- 后两条规则使用CSS选择器隐藏特定的干扰元素
技术挑战与应对
在处理这类反广告屏蔽技术时,主要面临以下挑战:
-
动态变化性:网站可能频繁更新检测逻辑,需要持续监控和调整规则。
-
误报风险:过于激进的拦截规则可能影响网站正常功能,需要精确识别真正属于反广告屏蔽的部分。
-
性能考量:添加的规则应尽可能高效,避免对浏览器性能产生明显影响。
AdGuard团队通过以下方式应对这些挑战:
- 建立自动化监控系统检测规则有效性
- 采用最小干预原则,只针对确认为反广告屏蔽的部分进行拦截
- 优化规则执行效率,优先使用轻量级的CSS选择器
用户影响与建议
对于最终用户而言,这一修复意味着:
- 可以无障碍地访问CookingGames.com的所有游戏内容
- 不再受到反广告屏蔽提示的干扰
- 保持原有的广告拦截效果
建议用户在遇到类似问题时:
- 确保使用最新版本的AdGuard产品
- 定期更新过滤器列表
- 通过官方渠道反馈新发现的反广告屏蔽案例
总结
此次对CookingGames.com反广告屏蔽技术的处理展示了AdGuard团队在应对现代网站反广告屏蔽策略方面的专业能力。通过多层次的技术手段,既有效解决了用户面临的问题,又维护了广告拦截解决方案的可靠性。随着网站技术的不断发展,这类对抗工作将持续进行,AdGuard团队也将不断优化技术方案,为用户提供更好的浏览体验。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~086CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava05GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









