Эксперты обошли защиту от блокировщиков рекламы с помощью машинного обучения

Исследователи из Политехнического университета Виргинии и Университета Калифорнии (Дэвис) в и FAST NUCES и Лахорского университета управленческих наук в разработали метод на основе машинного обучения для определения web-сайтов, устойчивых к блокировке рекламы и другим технологиям, сохраняющим конфиденциальность. Специалисты также проанализировали методы, используемые такими сайтами для «смешивания» рекламного и реального контент, в результате чего последний не отображается при включенном блокировщике рекламы.