論文の概要: When Ad Networks Misbehave: Understanding Risks of Semi-Drive-By Splash Ads
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.09574v1
- Date: Wed, 09 Sep 2026 00:54:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-10 19:44:08.859
- Title: When Ad Networks Misbehave: Understanding Risks of Semi-Drive-By Splash Ads
- Title（参考訳）: 広告ネットワークが過ちを犯す時:セミドライブ・バイ・スプラッシュ広告のリスクを理解する
- Abstract要約: 我々はモバイル・スプラッシュ広告のエコシステムを調査し、収益化はエンドツーエンドの検証が難しいインタラクション・シグナルに依存している。
広告ネットワーク層では、意図的なユーザーアクションではなく、インシデントや間接的なインタラクションによって広告がトリガーされる。
非Adインタラクションを請求可能なエンゲージメントイベントに変換することで、広告ネットワークはパフォーマンス指標を拡大し、広告主に過給し、ユーザの信頼を損なうことができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.802323882269995
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We investigate the mobile splash ads ecosystem, i.e., full-screen advertisements shown at app launch, where monetization relies on interaction signals that are difficult to verify end-to-end. This setting is especially sensitive because incidental touches and sensor-driven callbacks are common yet easy to misattribute as engagement. Prior work has largely framed mobile ad fraud as a publisher-side problem, while some studies attribute fraudulent operations to embedded ad libraries. Yet an important risk remains underexplored: ad SDKs control how interaction signals are interpreted, measured, and reported, creating an opportunity to reinterpret ambiguous user or device signals as valid advertising interactions. We uncover a previously less-known form of fraud at the ad-network layer in which splash ads are triggered not by intentional user actions but by incidental or indirect interactions, which we term semi-drive-by splash ads. By translating non-ad interactions into billable engagement events, ad networks can inflate performance metrics, overcharge advertisers, and erode user trust. To expose this behavior in the wild, we design AdHive, an automated honeypot-like analysis framework that induces evasive splash-ad delivery and landing behaviors under realistic device conditions. AdHive reproduces human-like activity through LLM-generated usage traces and sensor dynamics, enabling execution paths that remain hidden in conventional analysis environments. Our large-scale measurement across thousands of popular Android applications shows that semi-drive-by splash ads are widespread and are often triggered by subtle signals such as minor sensor variations. We further confirm real-world impact by working with one of China's largest advertisers, identifying multiple ad networks engaging in this fraud and leading to enforced repayments of about 4 million Yuan (approximately US$600,000).
- Abstract（参考訳）: モバイルスプラッシュ広告のエコシステム、すなわちアプリローンチ時に表示されるフルスクリーン広告を調査し、収益化はエンドツーエンドの検証が難しいインタラクション信号に依存する。
この設定は、タッチやセンサー駆動のコールバックが一般的だが、エンゲージメントと誤解しやすいため、特に敏感である。
従来の研究は、モバイル広告詐欺をパブリッシャー側の問題としてきたが、一部の研究では、組み込み広告ライブラリに不正操作があるとしている。
広告SDKは、インタラクション信号がどのように解釈され、測定され、報告されるかを制御し、曖昧なユーザまたはデバイス信号を再解釈する機会を、有効な広告インタラクションとして生成する。
広告ネットワーク層では、意図的なユーザーアクションではなく、インシデントや間接的なインタラクションによって、スプラッシュ広告がトリガーされる。
非Adインタラクションを請求可能なエンゲージメントイベントに変換することで、広告ネットワークはパフォーマンス指標を拡大し、広告主に過給し、ユーザの信頼を損なうことができる。
この動作を野放しに公開するために,現実的なデバイス条件下での飛散や着地行動の回避を誘導する自動ハニーポットのような分析フレームワークであるAdHiveを設計した。
AdHiveは、LLMの生成した利用トレースとセンサーのダイナミックスを通じて、人間のようなアクティビティを再現し、従来の分析環境に隠された実行パスを可能にする。
何千もの人気Androidアプリケーションに対して大規模な測定を行ったところ、セミドライブバイスプラッシュ広告は広範に広まり、センサーの微妙な変化などの微妙なシグナルによって引き起こされることが多い。
われわれはさらに、中国の大手広告主と協力し、この詐欺に関与している複数の広告ネットワークを特定し、約400万元(約60万ドル)の返済を強制するなど、現実世界への影響を確認している。
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