AdGuard浏览器扩展过滤规则优化:解决巴西新闻网站广告问题
问题背景
AdGuard浏览器扩展是一款广受欢迎的广告拦截工具,它通过过滤规则来屏蔽网页上的各种广告内容。近期,用户反馈在访问巴西新闻网站Gazeta do Povo时,页面中仍然出现了未被拦截的广告内容。
技术分析
从用户提交的截图可以看出,该新闻网站的页面上存在明显的广告展示区域。这些广告可能采用了以下几种技术手段来规避广告拦截:
-
动态内容加载:广告内容可能是通过JavaScript动态加载的,这使得传统的静态过滤规则难以识别和拦截。
-
原生广告伪装:广告可能被设计成与网站内容相似的样式,使其看起来像是网站的正常内容部分。
-
广告容器混淆:广告所在的DOM元素可能使用了随机生成的类名或ID,增加了过滤规则编写的难度。
解决方案
AdGuard技术团队针对这一问题进行了深入研究,并提交了相应的过滤规则更新(提交哈希:1ce4166)。新规则主要从以下几个维度进行了优化:
-
元素选择器优化:针对该网站特有的广告容器结构,编写了更精确的CSS选择器来匹配广告元素。
-
请求拦截增强:识别并拦截了广告内容加载的网络请求,从源头上阻止广告内容的加载。
-
视觉干扰消除:针对广告可能留下的空白区域或布局错乱问题,添加了相应的样式修正规则。
技术实现细节
在实际规则编写过程中,技术团队可能采用了以下技术手段:
-
复合选择器:结合使用元素类型、类名、属性等多种选择器组合,提高规则匹配的准确性。
-
正则表达式:对于动态生成的元素标识符,可能使用了正则表达式进行模式匹配。
-
资源请求分析:通过分析页面加载的网络请求,识别出广告相关的资源URL模式。
用户影响
这次规则更新将显著改善Gazeta do Povo网站用户的浏览体验:
-
页面加载速度提升:拦截广告资源可以减少不必要的网络请求和资源加载。
-
阅读体验优化:消除广告干扰后,用户可以更专注于新闻内容本身。
-
隐私保护增强:阻止了广告跟踪脚本的执行,保护了用户的上网隐私。
总结
AdGuard团队持续监控用户反馈并快速响应,通过不断优化过滤规则来应对各种复杂的广告展示技术。这次针对巴西新闻网站Gazeta do Povo的规则更新,再次证明了AdGuard在广告拦截领域的技术实力和对用户体验的重视。
对于普通用户来说,保持AdGuard浏览器扩展的自动更新功能开启,就能及时获得最新的过滤规则,享受最佳的广告拦截效果。
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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