AdGuard项目:svgcreator.com弹窗广告过滤技术分析
2025-06-21 01:36:14作者:董灵辛Dennis
问题背景
在AdGuard for Android的日常使用中,用户报告了svgcreator.com网站存在弹窗广告问题。该网站是一个在线SVG编辑器,为用户提供矢量图形创建和编辑功能。当用户访问该网站时,会出现干扰性的弹窗广告,影响正常使用体验。
技术分析
弹窗广告通常通过JavaScript代码触发,在页面加载完成或用户执行某些操作时弹出。这类广告具有以下技术特征:
- 使用window.open()或类似API创建新窗口
- 通过DOM操作在页面插入浮动元素
- 利用定时器(setTimeout/setInterval)延迟显示
- 可能包含第三方广告网络的脚本
AdGuard的过滤系统针对这类问题采用了多层防护机制:
- 静态规则过滤:通过预定义的过滤规则匹配已知广告域名和脚本
- 动态行为分析:监测页面中的弹窗创建行为
- 元素隐藏规则:针对特定CSS选择器隐藏广告元素
解决方案实现
针对svgcreator.com的具体问题,开发团队通过以下步骤实现了有效过滤:
- 问题复现:在Android 14系统上使用Chrome浏览器重现弹窗行为
- 网络请求分析:检查页面加载的所有资源,识别广告相关请求
- DOM结构检查:分析弹窗的HTML结构和CSS选择器
- 规则编写:创建针对性的过滤规则,阻止广告脚本加载并隐藏弹窗元素
最终提交的过滤规则会经过以下验证流程:
- 功能测试:确保广告被正确拦截
- 兼容性测试:验证不影响网站核心功能
- 性能测试:确认不会显著增加页面加载时间
技术要点
- 移动端适配:特别考虑了Android设备上的显示效果和触控交互
- HTTPS过滤:由于网站使用HTTPS,启用了相应的证书过滤功能
- 多语言支持:注意到网站有语言参数(?lang=en),确保规则在不同语言版本下都有效
用户影响
该问题的解决将带来以下用户体验改善:
- 消除干扰性弹窗,提升编辑效率
- 减少不必要的数据流量消耗
- 降低误触广告导致的安全风险
总结
通过对svgcreator.com弹窗广告的技术分析和针对性过滤,AdGuard项目再次展示了其在移动端广告拦截方面的有效性。这种基于实际用户反馈的持续优化机制,确保了过滤规则库的及时更新和完善,为用户提供更加纯净的网络浏览体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-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。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
137
169
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
暂无简介
Dart
598
130
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++
631
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
688
🎉 (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
1.06 K
615
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
197
74
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
688