AdGuard过滤规则项目中的广告拦截技术分析
2025-06-20 20:31:12作者:凤尚柏Louis
背景介绍
AdGuard作为一款知名的网络内容管理工具,其过滤规则项目AdguardTeam/AdguardFilters是维护各类网站内容管理规则的核心库。本文将通过一个实际案例,分析AdGuard在Windows平台下对特定网站内容管理的技术实现。
问题场景分析
在用户报告的场景中,目标网站存在明显的内容展示问题。通过技术分析,我们发现该网站采用了多种内容投放技术:
- 动态内容加载:网站使用JavaScript动态加载特定内容,试图绕过传统静态规则管理
- 多层嵌套iframe:特定内容被嵌套在多层iframe结构中,增加管理难度
- 伪装成正常内容:部分特定元素被设计成与网站正常内容相似的样式
技术解决方案
AdGuard团队针对此类问题采用了多层次的管理策略:
1. 基础过滤规则更新
团队在基础过滤规则(AdGuard Base)中添加了针对该网站特定内容元素的管理规则。这些规则包括:
- 域名级管理:阻止特定服务器的连接
- 元素隐藏规则:使用CSS选择器隐藏特定内容元素
- 脚本管理:阻止执行特定相关的JavaScript代码
2. 增强型隐私保护
结合AdGuard的隐私保护功能:
- 隐私保护模块阻止了特定相关的追踪组件
- URL参数保护移除了链接中的追踪参数
- WebRTC和位置API管理防止了基于用户位置的精准内容投放
3. Windows平台特定优化
针对Windows平台的特性:
- 使用WFP(Windows Filtering Platform)驱动进行网络层管理
- 配置了自定义DNS过滤,使用AdGuard的DNS服务增强保护
实现效果验证
通过更新后的规则集,AdGuard成功实现了:
- 完全管理页面中的特定内容展示
- 阻止了特定相关的网络请求
- 保持了网站核心功能的正常使用
- 没有产生明显的性能影响
技术挑战与解决方案
在解决此类内容管理问题时,团队面临的主要挑战包括:
- 内容技术的快速演变:采用持续监控和规则自动更新机制
- 误管理风险:通过精确的CSS选择器和域名匹配降低误报率
- 性能平衡:优化规则执行效率,减少对页面加载速度的影响
最佳实践建议
对于普通用户,建议:
- 保持AdGuard软件和规则集的自动更新
- 启用推荐的隐私保护功能组合
- 遇到未管理的内容时及时提交报告
对于开发者,建议:
- 关注内容技术的最新发展趋势
- 采用分层管理策略应对不同类型的内容
- 建立有效的规则测试和验证流程
总结
AdGuard通过其强大的规则引擎和跨平台实现能力,有效解决了复杂网站环境下的内容管理问题。这个案例展示了现代内容管理技术需要综合考虑网络请求管理、DOM操作管理和隐私保护等多方面因素,才能提供完整的用户体验。
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
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
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
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
最新内容推荐
RadiAnt DICOM Viewer 2021.2:专业医学影像阅片软件的全面指南 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
186
205
暂无简介
Dart
629
143
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
316
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
383
3.62 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210
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
291
103
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++
648
266
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858