Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2016 |
Autor(a) principal: |
COSTA , Rodrigo Alves |
Orientador(a): |
QUEIROZ, Ruy José Guerra Barreto de |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/21012
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Resumo: |
No atual clima desafiador da economia global, anunciantes e suas agências de publicidade encontram-se em busca contínua por oportunidades de negócios que os levem a aumentar significativamente a exposição de suas marcas e de seus produtos a custos cada vez menores. Recursos de marketing têm sido redirecionados a campanhas na Internet do tipo Pagamento Por Clique (PPC), com remunerações associadas à realização de alguma ação potencialmente lucrativa para o anunciante, como o clique em um anúncio por parte de um usuário. Nessa estrutura, um fraudador pode aparecer como alguém que busca aumentar os lucros de um publicador de anúncios ao clicar nos anúncios exibidos sem ter a real intenção de comprar os produtos, ou ainda como uma empresa concorrente que clica nos anúncios de determinada organização para gerar custos indevidos e esse processo é exponencialmente mais oneroso para as vítimas da fraude se for realizado de maneira automatizada, por meio de scripts e bots. Combater a fraude de clique é, portanto, de fundamental importância para a continuidade do mercado de anúncios online, já que anunciantes mais conservadores acabam se afastando desta forma de fazer negócios por sua aversão a riscos e, no mundo ideal, no qual a fraude de clique ou inexiste ou possui influência mínima no faturamento das companhias, é necessário desenvolver soluções computacionais que suportem o crescimento do mesmo. Nesse sentido, esta pesquisa tem por objetivo produzir contribuições acadêmicas e desenvolver soluções com foco no negócio de PPC, incluindo a disponibilização de um material inédito em língua portuguesa sobre a sistemática, histórico e evolução dos anúncios online, bem como suas fraudes, casos legais e formas de detecção, e a elaboração de uma abordagem de combate que alia formas clássicas de resposta à fraude de clique com uma abordagem inovadora para a sua prevenção, baseada em CAPTCHA clicáveis, algo que não foi encontrado na literatura, nem no mercado. Apresentamos o Google NoCAPTCHA reCAPTCHA como uma forma de prevenir a automatização da fraude de clique, o que caracteriza uma mudança de paradigma no combate à fraude de clique, que passa a ser de prevenção proativa, ao contrário das abordagens clássicas, que buscavam identificar a fraude por meio de heurísticas de análise de histórico de cliques após as mesmas já terem ocorrido. Com efeito, este trabalho contribui na aquisição de conhecimento no domínio desse negócio, através de um estudo extensivo de anúncios online, apoiando a identificação de requisitos de sistemas e do negócio, e sua disposição de mercado. Como um benefício, tal estudo viabilizou a proposição de uma abordagem de segurança para as redes de anúncios, inspirada em casos legais e no conjunto de métodos utilizados para fraudes de clique. |