uBlock Origin Lite 过滤规则误报问题分析与解决
2025-06-13 16:32:01作者:龚格成
问题背景
在用户从uBlock Origin切换到uBlock Origin Lite后,发现个人网站positron96.gitlab.io上的所有名为"teaser.webp"的图片资源被错误拦截。这些图片实际上是网站正常内容的一部分,与广告无关,属于典型的误报情况。
技术分析
经过排查,发现问题的根源来自俄罗斯广告过滤列表(RUAdList)中的一条特定规则。该规则原本设计用于拦截特定域名下的广告资源,但采用了过于宽泛的匹配模式:
/teaser.$~object,~media,from=~amocrm.ru|~gosuslugi.ru|~insomnihack.ch|~kp.ru|~krym.news|~novostivl.ru|~pik-comfort.ru|~play.date|~ryazan.life|~textbook.ru|~uplabs.com|~v-tatarstane.ru|~yakutsk.ru
这条规则存在几个技术问题:
- 匹配范围过广:规则匹配所有以"teaser"结尾的资源路径,而不考虑具体域名
- 白名单机制缺陷:虽然包含例外域名列表,但采用白名单机制,导致未列出的合法网站也被拦截
- 资源类型限制不足:虽然排除了object和media类型,但对图片资源的过滤不够精确
解决方案
RUAdList维护团队迅速响应,提交了修复补丁。主要改进包括:
- 调整规则匹配逻辑,缩小匹配范围
- 增加对特定域名的精确匹配
- 优化例外处理机制
临时解决方案
在官方修复发布前,用户可以采取以下临时措施:
- 暂时禁用俄罗斯广告过滤列表
- 为受影响域名创建例外规则
- 使用uBlock Origin Lite的"无过滤"模式访问特定网站
经验总结
这个案例展示了广告过滤技术中的几个重要考量:
- 规则精确性:过于宽泛的匹配模式容易导致误报
- 白名单与黑名单:白名单机制需要持续维护更新,而黑名单机制可能更适合某些场景
- 社区响应:开源过滤列表的优势在于问题能够被快速发现和修复
对于网站开发者而言,当遇到类似问题时,可以考虑:
- 避免使用常见广告资源命名方式
- 为重要资源使用独特命名或路径
- 主动与过滤列表维护团队沟通误报情况
结论
广告过滤工具的误报问题在技术上是难以完全避免的,但通过精确的规则设计、及时的社区响应和合理的用户配置,可以将其影响降到最低。这个案例也展示了开源过滤列表社区在解决问题上的高效性。
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
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
暂无简介
Dart
680
160
🔥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
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
660