Компания Билайн Adtech усовершенствовала свою антифрод-систему, интегрировав в нее алгоритмы машинного обучения для борьбы с некачественным рекламным трафиком (IVT). Данное решение ускоряет обнаружение изощренных мошеннических схем и позволяет системе гибко адаптироваться к новым угрозам, повышая качество размещения рекламы.
В условиях постоянного усложнения методов мошенничества традиционных защитных инструментов становится недостаточно. Билайн Adtech делает ставку на гибридный подход, объединяя классическую фильтрацию с возможностями машинного обучения. Новые ML-модели работают в связке с уже существующими инструментами, что позволяет рекламодателям сохранять привычные настройки, при этом значительно повышая эффективность защиты.
Собственная модель Билайн Adtech проводит глубокий анализ сотен параметров, включая атрибуты рекламных креативов и цепочки событий, что помогает выявлять сложные сценарии недействительного трафика. Система обучается на кластере серверов, обрабатывая десятки терабайт данных, и анализирует весь входящий трафик, распознавая как базовые (GIVT), так и сложные (SIVT) формы некачественного трафика.
Эффективность системы подтверждается независимыми верификаторами. По данным TargetADS за второй квартал 2026 года, доля невалидного трафика в кампаниях, управляемых специалистами Билайн Adtech, составила менее 5%.
Как отмечает CPO Билайн Adtech Александр Куликов, адаптивность системы к новым сценариям атак в режиме реального времени является критически важной. Машинное обучение позволяет распознавать сложные паттерны мошенничества, а независимая верификация обеспечивает объективную оценку и постоянное развитие технологий. Разработка собственных антифрод-решений является частью стратегии ПАО «ВымпелКом» по обеспечению безопасности цифровой среды.
