Bachelorarbeit, 2017
88 Seiten, Note: 1,0
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Untersuchung der Möglichkeiten, Online-Marketing-Fraud experimentell nachzuweisen. Ziel ist es, Methoden zur Entdeckung von Fraud-Aktivitäten zu erforschen und die Probleme bei der Fraud-Bekämpfung zu analysieren.
Die Arbeit konzentriert sich auf die Themengebiete Online-Marketing-Fraud, Fraud-Erkennung, experimentelle Methoden, Botnets, Bots, Datenanalyse, Auswertungsmethode, Interessenkonflikte, und die Bekämpfung von Online-Marketing-Fraud.
Online-Marketing-Fraud bezeichnet betrügerische Aktivitäten im digitalen Werbeumfeld, wie etwa das künstliche Erzeugen von Anzeigenimpressionen oder Klicks, um Werbebudgets unrechtmäßig abzugreifen.
Impression Fraud täuscht das Einblenden einer Anzeige vor, während Click Fraud automatisierte oder manuelle Klicks auf Anzeigen generiert, ohne dass ein echtes Nutzerinteresse besteht.
Bots sind automatisierte Programme, die menschliches Verhalten imitieren. Botnets sind Netzwerke infizierter Rechner, die zentral gesteuert werden, um massenhaft Fraud-Aktionen wie Klicks oder Seitenaufrufe durchzuführen.
Beim Domain Spoofing geben Betrüger minderwertige Webseiten als hochwertige, bekannte Domains aus, um höhere Preise für Werbeplätze zu erzielen.
Ein Hauptproblem sind die unterschiedlichen Interessen der Akteure. Zudem analysieren Betrüger Entdeckungsalgorithmen und passen ihr Verhalten an, sobald sie gesperrt werden.
Maßnahmen umfassen den Einsatz von Blacklists (Sperrlisten für betrügerische Seiten) und Whitelists (Listen vertrauenswürdiger Seiten) sowie die Analyse von Daten auf unnatürliche Verhaltensmuster.
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