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클릭 사기

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클릭사기( - 詐欺, 영어: click fraud)는 클릭당 지불(PPC) 방식의 온라인 광고에서 발생하는 광고 사기의 일종이다. 이러한 광고 방식에서 광고를 게재하는 웹사이트 소유자는 사이트 방문자가 광고를 클릭한 횟수에 따라 수익을 얻는다. 광고 수익을 올리기 위해 사람, 자동화 스크립트, 컴퓨터 프로그램 또는 오토 클릭 도구가 실제 웹 브라우저 사용자를 가장하여 광고 링크가 가리키는 대상에 전혀 관심이 없음에도 불구하고 광고를 클릭할 때 사기가 발생한다.[1] 클릭 사기는 광고 네트워크가 사기로부터 얻는 핵심적인 수혜자라는 점 때문에 논란이 되고 있으며, 이로 인해 소송도 증가하고 있다.

미디어 기업가이자 저널리스트인 존 배텔은 클릭 사기를 게시자가 로봇이나 저임금 노동자를 고용하여 사이트의 광고를 반복적으로 클릭하게 함으로써 의도적으로 악의적이고 "확실히 블랙햇"적인 방식으로 유료 검색 광고를 조작하는 행위라고 설명한다. 이를 통해 광고주와 광고주가 이용하는 대행업체가 게시자에게 돈을 지불하게 만드는 결과를 낳는다.

클릭당 지불 광고

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An illustration of a "made-for-advertising" website from the book "Market-Oriented Disinformation Research" (p.139)
사용자에게 적대적인 환경을 조성하는 "광고용(made-for-advertising)" 웹사이트의 예시[2]

PPC 광고는 웹마스터(웹사이트 운영자)가 게시자 역할을 수행하며 광고주의 클릭 가능한 링크를 게재하고 클릭당 비용을 받는 방식이다. 이 산업이 발전함에 따라 게시자와 광고주 사이에서 중개자 역할을 하는 다수의 광고 네트워크가 등장했다. (유효하다고 간주되는) 웹 사용자가 광고를 클릭할 때마다 광고주는 광고 네트워크에 비용을 지불하고, 광고 네트워크는 이 수익의 일부를 게시자에게 지급한다. 이러한 수익 공유 시스템은 클릭 사기를 유도하는 요인으로 간주된다.

구글의 AdWords/AdSense 및 야후! 서치 마케팅과 같은 대형 광고 네트워크는 자체 검색 엔진을 보유하고 있어 게시자 역할까지 동시에 수행하는 이중적인 지위에 있다.[1] 비평가들에 따르면 이러한 복잡한 관계는 이해 상충을 일으킬 수 있다. 이들 기업은 게시자에게 광고비를 지급할 때는 탐지되지 않은 클릭 사기로 인해 손실을 보지만, 광고주로부터 수수료를 징수할 때는 더 많은 수익을 올리기 때문이다. 그들이 징수하는 금액과 지급하는 금액 사이의 차이 때문에, 방치된 클릭 사기는 이들 기업에 단기적인 수익을 창출할 수 있다.[1]

비계약 당사자

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클릭 사기의 부차적인 원인은 클릭당 지불 계약의 당사자가 아닌 외부자들이다. 이러한 유형의 사기는 범인들이 일반적으로 계약 위반이나 사기 혐의로 기소될 수 없기 때문에 단속하기가 훨씬 어렵다. 비계약 당사자의 예는 다음과 같다.

  • 광고주의 경쟁자: 같은 시장에서 광고하는 경쟁자에게 피해를 주기 위해 상대의 광고를 클릭할 수 있다. 가해자는 직접적인 수익을 얻지는 않지만, 광고주가 무의미한 클릭에 비용을 지불하게 함으로써 경쟁력을 약화시키거나 제거한다.
  • 게시자의 경쟁자: 게시자에게 누명을 씌우기 위해 이들을 사칭할 수 있다. 마치 게시자가 자신의 광고를 스스로 클릭하는 것처럼 보이게 만드는 것이다. 그러면 광고 네트워크가 해당 게시자와의 관계를 종료할 수 있다. 많은 게시자가 광고 수익에 전적으로 의존하기 때문에 이러한 공격으로 인해 파산에 이를 수 있다.
  • 기타 악의적 의도: 반달리즘과 마찬가지로, 재정적 이득이 없더라도 광고주나 게시자에게 해를 끼치려는 다양한 동기가 존재한다. 정치적 혹은 개인적인 원한 등이 그 예다. 이러한 경우 범인을 추적하기 어렵고, 찾아내더라도 취할 수 있는 법적 조치가 거의 없기 때문에 대처하기가 가장 어렵다.
  • 게시자의 지인: 게시자가 광고 클릭으로 수익을 얻는다는 사실을 알게 된 지지자(팬, 가족, 정당 지지자, 자선 단체 후원자 또는 개인적 친구 등)가 게시자를 돕기 위해 광고를 클릭하는 경우가 있다. 이는 후원의 일종으로 간주될 수 있다. 그러나 게시자가 클릭 사기 혐의를 받게 되면 게시자 본인에게 오히려 독이 될 수 있다.

광고 네트워크는 모든 당사자에 의한 사기를 막으려 노력하지만, 어떤 클릭이 합법적인지 구분하지 못하는 경우가 많다. 게시자에 의한 사기와 달리, 과거의 클릭 사기가 적발되었을 때 누가 책임을 져야 하는지 판단하기 어렵다. 게시자들은 자신의 잘못이 아닌 일로 환불을 요구받는 것에 불만을 느끼지만, 광고주들은 가짜 클릭에 비용을 지불할 수 없다고 단호하게 주장한다.

조직화

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클릭 사기는 한 사람이 작은 웹사이트를 만들어 광고를 게재하고, 스스로 광고를 클릭하여 수익을 올리는 단순한 형태일 수 있다. 종종 클릭 수와 그 가치가 매우 작아 사기가 적발되지 않는다. 게시자들은 이러한 클릭이 실수였다고 주장할 수 있으며, 실제로 그런 경우가 많다.[1]

더 큰 규모의 사기는 사이버 범죄 커뮤니티에서도 발생한다.[3] 소르본 경영대학원의 장 루 리셰 교수에 따르면, 클릭 사기는 종종 대규모 광고 사기 체인의 한 고리이며 더 큰 규모의 신원 사기나 기여 사기의 일부로 활용될 수 있다.[4] 대규모 사기 가담자들은 웹 페이지에서 사람이 광고를 클릭하는 것처럼 시뮬레이션하는 스크립트를 자주 실행한다.[5] 그러나 단일 컴퓨터나 소수의 컴퓨터, 혹은 특정 지리적 지역에서 발생하는 엄청난 클릭 수는 광고 네트워크와 광고주에게 매우 의심스럽게 보일 수 있다. 게시자의 것으로 알려진 컴퓨터에서 발생하는 클릭 또한 클릭 사기를 감시하는 사람들에게는 의심스럽게 보인다. 한 대의 컴퓨터로 대규모 사기를 시도하는 사람은 적발될 확률이 높다.

IP 패턴을 기반으로 한 탐지를 피하는 한 가지 사기 유형은 기존 사용자 트래픽을 사용하여 이를 클릭이나 노출로 전환하는 것이다.[6] 이러한 공격은 크기가 0인 아이프레임(iframe)을 사용하여 자바스크립트로 프로그래밍 방식에 의해 검색된 광고를 표시함으로써 사용자로부터 은폐될 수 있다. 또한 소위 "역 스파이더"에게는 합법적인 페이지를 제공하고, 인간 방문자에게는 클릭 사기를 수행하는 페이지를 보여줌으로써 광고주와 포털로부터 사기를 숨길 수도 있다. 크기가 0인 아이프레임 및 인간 방문자와 관련된 기타 기술들은 인센티브가 제공되는 트래픽과 결합될 수도 있는데, 여기서 "Paid to Read"(PTR) 사이트 회원들은 웹사이트를 방문하거나 키워드 및 검색 결과를 클릭하는 대가로 적은 금액(종종 1센트의 일부)을 지급받으며, 때로는 매일 수백 번 또는 수천 번씩 클릭하기도 한다.[7] 일부 PTR 사이트 소유자는 PPC 엔진의 회원이며, 검색을 수행하는 사용자에게는 이메일 광고를 많이 보내는 반면, 그렇지 않은 사용자에게는 적게 보낼 수 있다. 그들은 주로 검색 결과에 대한 클릭당 비용이 해당 사이트의 유일한 수익원인 경우가 많기 때문에 이러한 방식을 취한다. 이를 강제 검색이라고 하며, 이는 Get Paid To 산업에서 지양하는 관행이다.

조직범죄는 다른 지리적 위치에 있는 자체 인터넷 연결을 갖춘 여러 컴퓨터를 활용하여 이를 처리할 수 있다. 종종 스크립트는 실제 인간의 행동을 모방하는 데 실패하므로, 조직범죄 네트워크는 트로이 목마 코드를 사용하여 일반인의 기기를 좀비 컴퓨터로 만들고 산발적인 URL 리다이렉션이나 DNS 캐시 포이즈닝을 사용하여 사용자가 모르는 사이에 사기꾼의 수익을 창출하게 만든다. 광고주, 광고 네트워크 및 당국이 여러 국가에 퍼져 있는 사람들의 네트워크를 상대로 사건을 추적하기는 어려울 수 있다.

노출 사기(Impression fraud)는 허위로 생성된 광고 노출이 광고주의 계정에 영향을 미치는 경우를 말한다. 클릭률(CTR) 기반 경매 모델의 경우, 광고주는 특정 키워드에 대해 수용 불가능할 정도로 낮은 클릭률을 기록했다는 이유로 페널티를 받을 수 있다. 이는 광고를 클릭하지 않고 키워드 검색만 수없이 반복하는 것을 포함한다. 이러한 광고는 자동으로 비활성화되어[8] 경쟁자의 낮은 입찰가 광고가 동일 키워드에서 계속 노출되도록 하고, 기존에 상위에 있던 높은 입찰가 광고들은 제거되게 만든다.

히트 인플레이션 공격

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히트 인플레이션 공격은 광고주 웹사이트로 유도하는 트래픽으로부터 부당한 수익을 올리기 위해 일부 광고 게시자가 사용하는 사기 방법의 일종이다. 이는 단순한 인플레이션 공격보다 더 정교하며 탐지하기 어렵다.

이 과정에는 부정한 게시자 P와 부정한 웹사이트 S라는 두 상대의 협력이 포함된다. S의 웹페이지에는 고객을 P의 웹사이트로 리다이렉션하는 스크립트가 포함되어 있으며, 이 과정은 고객에게 숨겨진다. 따라서 사용자 U가 S의 페이지를 검색하면, P 사이트의 페이지에 대한 클릭이나 요청을 시뮬레이션하게 된다. P 사이트에는 조작된 버전과 원본 버전이라는 두 가지 종류의 웹페이지가 있다. 조작된 버전은 광고에 대한 클릭이나 요청을 시뮬레이션하여 P가 클릭을 통해 수익을 인정받게 만든다. P는 S로부터 유입되었는지 확인하여 조작된(즉, 사기성) 스크립트를 U의 브라우저에 로드할지 선택적으로 결정한다. 이는 P로 연결된 링크가 얻어진 사이트를 지정하는 리퍼러 필드를 통해 수행될 수 있다. S로부터의 모든 요청은 조작된 스크립트와 함께 로드되므로, 자동으로 숨겨진 요청이 전송된다.[9]

이 공격은 S에 대한 모든 순수한 방문을 P 페이지의 광고 클릭으로 조용히 전환한다. 더 나아가 P는 여러 부정한 웹사이트와 협력할 수 있으며, 각 웹사이트는 다시 여러 부정한 게시자와 협력할 수 있다. 광고 관리자가 P의 웹사이트를 방문하면 사기가 아닌 페이지가 표시되므로 P는 사기 혐의를 받을 수 없다. 이러한 협력이 존재한다고 의심할 이유가 없는 상황에서, 광고 관리자가 이러한 공격을 탐지하기 위해 모든 인터넷 사이트를 조사해야 하는데 이는 실현 불가능하다.[9]

이러한 유형의 사기를 탐지하기 위해 제안된 또 다른 방법은 연관 규칙을 사용하는 것이다.[10]

유기적 검색 결과 조작

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유기적 검색 결과에서 웹사이트 순위에 영향을 미치는 주요 요인 중 하나는 CTR(클릭률)이다. 이는 노출 대비 클릭 비율, 즉 검색 결과가 노출된 횟수에 비해 실제로 클릭된 횟수를 의미한다.

경쟁자가 봇넷이나 저가 노동력을 활용하여 허위 클릭을 생성하는 PPC 사기와 달리, 이 경우의 목적은 경쟁자에 대해 "근린궁핍화정책"을 채택하여 그들의 CTR을 가능한 한 낮게 만들어 검색 결과 내 순위를 떨어뜨리는 것이다.

따라서 악의적인 행위자들은 자신들이 홍보하려는 유기적 검색 결과에 허위 클릭을 생성하고, 순위를 떨어뜨리고 싶은 검색 결과는 피하게 된다. 이러한 기술은 동일한 악의적인 행위자가 통제하는 사업 서비스 카르텔을 효과적으로 구축하거나, 특정 정치적 의견 등을 홍보하는 데 사용될 수 있다. 이 문제의 규모는 알려지지 않았으나, 웹마스터 도구의 통계를 주의 깊게 살펴보는 많은 웹사이트 개발자에게는 확실히 감지되고 있다.

법적 사례

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소송

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  • 이 문제에 관한 분쟁은 다수의 소송으로 이어졌다. 한 사례에서 구글(광고주이자 광고 네트워크로서의 역할)은 텍사스의 Auction Experts(게시자 역할)라는 회사를 상대로 한 소송에서 승소했는데, 구글은 Auction Experts가 사이트에 표시된 광고를 클릭하도록 사람들에게 돈을 지불하여 광고주들에게 5만 달러의 비용을 입혔다고 주장했다.[11] 네트워크가 이를 막기 위해 노력함에도 불구하고, 광고 네트워크가 사기성 클릭이라 하더라도 각 클릭당 돈을 받기 때문에 게시자들은 광고 네트워크의 의도를 의심하고 있다.
  • 2005년 7월, 야후는 클릭 사기를 방지하기 위해 충분한 조치를 취하지 않았다고 주장하는 원고들이 제기한 집단 소송에서 합의했다. 야후는 원고의 소송 비용 450만 달러를 지급하고 2004년부터 발생한 광고주들의 청구권을 합의하기로 했다.[12] 2006년 7월, 구글은 9천만 달러에 유사한 소송을 합의했다.[13][14]
  • 2006년 3월 8일, 구글은 Lane's Gifts & Collectibles가 제기한 집단 소송에서 9천만 달러의 합의금에 동의했다.[15] 이 집단 소송은 아칸소주 밀러 카운티에서 댈러스의 변호사 스티브 말루프, 조엘 파인버그, 딘 그레샴에 의해 제기되었다.[16] 이 사건의 원고 측 전문가 증인은 2001년 PPC 사기 사례를 처음으로 확인한 인터넷 검색 전문가 제시 스트리키올라였다.[17]

마이클 앤서니 브래들리

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2004년, 캘리포니아 주민 마이클 앤서니 브래들리는 스패머들이 구글로부터 수백만 달러의 사기성 클릭 수익을 챙길 수 있게 해준다고 주장하는 소프트웨어 프로그램 'Google Clique'를 만들었으며, 이는 결국 그의 체포와 기소로 이어졌다.[18]

브래들리는 사기가 가능하며 구글이 이를 탐지하는 것이 불가능하다는 점을 입증할 수 있었다. 미국 법무부는 그가 구글에 연락하여 해당 기술의 권리에 대해 10만 달러를 지불하지 않으면 스패머들에게 이를 팔아 구글에 수백만 달러의 손해를 입히겠다고 협박했다고 주장했다. 그 결과, 브래들리는 2006년 공갈 및 우편 사기 혐의로 체포되었다.[19]

2006년 11월 22일, 아무런 설명 없이 혐의가 취하되었다. 미국 검찰청과 구글 모두 언급을 거부했다. 비즈니스위크는 구글이 자사의 클릭 사기 탐지 기술을 공개해야 할 상황을 우려하여 기소에 협조하기를 원치 않았을 가능성을 제기했다.[20]

파비오 가스페리니

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2016년 6월 18일, 이탈리아 시민 파비오 가스페리니가 클릭 사기 혐의로 미국으로 범죄인 인도되었다.[21] 공소장은 가스페리니를 다음과 같은 혐의로 기소했다.

미국 정부에 따르면 가스페리니는 전 세계 14만 대 이상의 컴퓨터로 구성된 봇넷을 구축하고 운영했다. 이는 미국에서 열린 첫 번째 클릭 사기 재판이었다. 모든 혐의에 대해 유죄가 확정될 경우, 가스페리니는 최대 70년의 징역형을 받을 수 있었다.

이탈리아계 미국인 변호사인 시모네 베르톨리니가 재판에서 가스페리니를 변호했다. 2017년 8월 9일, 배심원단은 가스페리니의 기소된 모든 중범죄 혐의에 대해 무죄를 선고했다. 가스페리니는 금전적 이득 없이 정보를 취득했다는 경범죄 1건에 대해서만 유죄 판결을 받았다. 가스페리니는 법정 최고형인 징역 1년, 10만 달러의 벌금, 그리고 출소 후 1년의 보호관찰을 선고받았다. 곧이어 그는 복역 기간을 인정받아 이탈리아로 송환되었다. 제2순회항소법원은 2018년 7월 2일에 이 판결을 확정했다.[22][23]

해결책

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클릭 사기는 컴퓨터 뒤에 누가 있는지, 그들의 의도가 무엇인지 파악하기 어렵기 때문에 입증하기가 매우 어려울 수 있다. 모바일 광고 사기 탐지의 경우, 데이터 분석을 통해 몇 가지 신뢰할 수 있는 징후를 찾을 수 있다. 이상 지표는 다양한 유형의 사기 존재를 암시할 수 있다. 광고 캠페인에서 클릭 사기를 탐지하기 위해 광고주는 다음과 같은 기여 지점에 집중할 수 있다.[24]

  • IP 주소: 봇은 동일한 서버에서 유사한 스크립트를 실행하기 때문에, 모바일 광고의 클릭 사기는 동일한 IP 주소나 유사한 IP 주소 범위에서 발생하는 클릭의 밀도가 높음을 나타낸다. 광고주는 IP 주소를 조회하여 다른 사기와의 연관성을 확인할 수도 있다.
  • 클릭 타임스탬프: 클릭 타임스탬프는 광고 클릭이 발생한 시간을 기록한다. 봇 기반 클릭 사기는 광고를 계속해서 클릭하려고 시도하므로 해당 기간의 클릭 빈도가 증가한다. 타임스탬프가 거의 유사한 높은 범위의 클릭은 클릭 사기 가능성을 나타낸다. 짧은 지속 시간과 높은 빈도는 사기 확률이 높음을 의미한다.
  • 액션 타임스탬프: 액션 타임스탬프는 사용자가 앱이나 웹사이트에서 행동을 취하는(또는 참여하는) 시간이다. 봇 기반 클릭 공격의 경우 액션 타임스탬프에 유사성이 나타날 수 있다. 봇이 광고를 클릭한 후 지체 없이 앱이나 웹사이트에서 행동을 수행하기 때문에, 광고주는 액션 타임스탬프가 거의 없거나 아주 짧다는 점을 알 수 있다.

종종 광고 네트워크가 할 수 있는 최선은 어떤 클릭이 사기일 가능성이 높은지 식별하고 광고주의 계정에 비용을 청구하지 않는 것이다. 더 정교한 탐지 수단이 사용되기도 하지만,[25] 완벽한 것은 없다.

클릭 사기 소송 합의의 일환으로 알렉산더 투질린이 작성한 투질린 보고서[26]는 이러한 문제를 자세하고 포괄적으로 다루고 있다. 특히, "무효(사기성) 클릭의 근본적인 문제"를 정의한다.

  • "분명한 경우를 제외하고는 운영 가능하게 정의할 수 있는 무효 클릭에 대한 개념적 정의가 존재하지 않는다."
  • "비윤리적인 사용자들이 이를 악용하여 대규모 클릭 사기로 이어질 수 있다는 우려 때문에 운영상의 정의를 일반 대중에게 완전히 공개할 수는 없다. 그러나 공개되지 않으면 광고주는 특정 클릭에 대해 왜 비용이 청구되었는지 확인하거나 이의를 제기할 수 없다."

PPC 업계는 이 문제에 대해 더 엄격한 법을 제정하도록 로비하고 있다. 많은 이들은 계약에 묶이지 않은 사람들을 포함할 수 있는 법안을 기대하고 있다.

여러 기업이 클릭 사기 식별을 위한 실행 가능한 솔루션을 개발하고 있으며, 광고 네트워크와 중개 관계를 구축하고 있다. 이러한 솔루션은 두 가지 범주로 나뉜다.

  1. 광고주의 웹 서버 로그 파일에 대한 포렌식 분석.
    광고주의 웹 서버 데이터에 대한 분석은 트래픽의 출처와 행동에 대한 심층적인 조사를 필요로 한다. 산업 표준 로그 파일이 분석에 사용되므로, 데이터는 광고 네트워크에 의해 검증될 수 있다. 이 접근 방식의 문제점은 사기 식별을 중간업체의 정직성에 의존한다는 것이다.
  2. 제3자 검증.
    제3자는 광고주의 웹 페이지에 단일 픽셀 이미지나 자바스크립트를 배치하고 광고에 적절한 태그를 다는 웹 기반 솔루션을 제공한다. 방문자에게 쿠키가 제공될 수 있다. 방문자 정보는 제3자 데이터 저장소에 수집되어 다운로드할 수 있게 된다. 우수한 서비스는 의심스러운 클릭을 쉽게 강조하고 결론에 대한 이유를 보여준다. 광고주의 로그 파일은 조작될 수 있으므로 제3자의 검증 데이터와 함께 제공하는 것이 광고 네트워크에 제시할 더 설득력 있는 증거가 된다. 그러나 제3자 솔루션의 문제점은 전체 네트워크 트래픽 중 일부만 볼 수 있다는 것이다. 따라서 여러 광고주에 걸쳐 나타나는 패턴을 식별할 가능성이 낮을 수 있다. 또한 중개업체와 비교하여 수신하는 트래픽 양이 제한적이기 때문에 트래픽을 사기로 판단할 때 지나치게 공격적이거나 소극적일 수 있다.

2007년 포브스와의 인터뷰에서 구글의 클릭 사기 방지 전문가 슈만 고세마줌더는 제3자가 수행하는 클릭 사기 탐지의 주요 과제 중 하나는 클릭을 넘어선 데이터, 특히 광고 노출 데이터에 대한 접근성이라고 언급했다.[27]

행동당 비용 모델에서는 클릭 사기가 발생할 가능성이 낮다.

연구

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중개자(검색 엔진)가 무효 클릭에 대한 운영상의 정의에서 우위를 점하고 있다는 사실은 앞서 설명한 바와 같이 광고주와 중개자 간의 이해 상충의 원인이다. 이는 앞서 설명한 투질린 보고서[26]에 나타나 있다. 투질린 보고서는 무효 클릭을 공개적으로 정의하지 않았으며 운영상의 정의를 자세히 설명하지 않았다. 대신 사기 탐지 시스템에 대한 상위 수준의 그림을 제시하고 조사 대상인 검색 엔진의 운영상의 정의가 "합리적"이라고 주장했다. 보고서의 목적 중 하나는 사기 탐지 시스템의 효과를 유지하기 위해 그 기밀성을 보존하는 것이었다. 이는 일부 연구자들이 중개자가 클릭 사기에 어떻게 대응할 수 있는지에 대한 공개 연구를 수행하도록 촉구했다.[28] 이러한 연구는 시장의 힘에 의해 오염되지 않았다고 가정되므로, 향후 소송에서 중개자가 클릭 사기를 탐지하는 데 얼마나 엄격한지를 평가하는 데 채택될 수 있다는 희망이 있다. 이 연구가 중개자의 내부 사기 탐지 시스템을 노출시킬 수 있다는 두려움은 여전히 존재한다. 이러한 연구의 예로는 UC 샌타바버라(UCSB)의 Metwally, Agrawal, El Abbadi가 수행한 연구가 있다. UC 리버사이드의 Majumdar, Kulkarni, Ravishankar에 의한 또 다른 연구는 콘텐츠 전송 네트워크의 브로커 및 기타 중개자에 의한 사기 행위를 식별하기 위한 프로토콜을 제안한다.

같이 보기

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각주

[편집]
  1. 1 2 3 4 Wilbur, Kenneth C.; Zhu, Yi (2008년 10월 24일). “Click Fraud”. 《Marketing Science》 28 (2): 293–308. doi:10.1287/mksc.1080.0397. ISSN 0732-2399.
  2. ↑ Diaz Ruiz, Carlos (2025년 3월 14일). 〈6. The AdTech Ecosystem and Programmatic Advertising〉 1판 (영어). 《Market-Oriented Disinformation Research: Digital Advertising, Disinformation and Fake News on Social Media》. London: Routledge. 139쪽. doi:10.4324/9781003506676. ISBN 978-1-003-50667-6.
  3. ↑ Schonfeld, Erick; The Evolution Of Click Fraud: Massive Chinese Operation DormRing1 Uncovered". 테크크런치. 2009년 10월 8일.
  4. ↑ Richet, Jean-Loup (2022). “How cybercriminal communities grow and change: An investigation of ad-fraud communities”. 《Technological Forecasting and Social Change》 174. doi:10.1016/j.techfore.2021.121282. ISSN 0040-1625. S2CID 239962449.
  5. ↑ Richet, Jean-Loup (2011). “Adoption of deviant behavior and cybercrime 'Know how' diffusion”. 《York Deviancy Conference》.
  6. ↑ Gandhi, Mona; Jakobsson, Markus; Ratkiewicz, Jacob;Badvertisements: Stealthy Click-Fraud with Unwitting Accessories 보관됨 2016-03-04 - 웨이백 머신", APWG eFraud 컨퍼런스, 2006
  7. ↑ Grow, Bryan; Elgin, Ben; with Herbst, Moira (2006년 10월 2일). “Click Fraud: The dark side of online advertising”. 비즈니스위크. 2006년 10월 4일에 원본 문서에서 보존된 문서.
  8. ↑ “Botnets strangle Google Adwords campaigns, Keyword Hijacking Risk”. The Register. 2005년 2월 4일에 확인함.
  9. 1 2 V. Anupam; A. Mayer; K. Nissim; B. Pinkas; M. Reiter (1999). “On the Security of Pay-Per-Click and Other Web Advertising Schemes. In Proceedings of the 8th WWW International World Wide Web Conference” (PDF). Unizh.co. 1091–1100쪽. 2017년 10월 10일에 원본 문서 (PDF)에서 보존된 문서. 2014년 3월 11일에 확인함.
  10. ↑ A. Metwally; D. Agrawal; A. El Abbadi (2005). “Using Association Rules for Fraud Detection in Web Advertising Networks. In Proceedings of the 10th ICDT International Conference on Database Theory” (PDF). 398–412쪽. 2020년 7월 31일에 원본 문서 (PDF)에서 보존된 문서. 2013년 3월 1일에 확인함. 확장 버전은 캘리포니아 대학교 샌타바버라 컴퓨터 과학부 기술 보고서 2005-23에 실렸다.
  11. ↑ Davis, Wendy (2005년 7월 5일). “Google Wins $75,000 in Click Fraud Case”. 《Media Post》. 2024년 4월 15일에 확인함.
  12. ↑ Ryan, Kevin M. (2006년 7월 5일). “Big Yahoo Click Fraud Settlement”. iMedia Connection. 2006년 7월 20일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2006년 7월 6일에 확인함.
  13. ↑ 웡, 니콜; "Update Lanes Gifts v. Google". 구글 블로그, 2006년 3월 8일
  14. ↑ Griffin, Joe E. (2006년 7월 27일). “Lanes v. Google Final Order” (PDF). Googleblog.blogsport.com.
  15. ↑ 설리번, 대니;"Google Agrees To $90 Million Settlement In Class Action Lawsuit Over Click Fraud" 보관됨 2007-11-22 - 웨이백 머신. 2006년 3월 8일
  16. ↑ “Court Docket For: Lane's Gifts and Collectibles, L.L.C. et al. v. Yahoo! Inc., et al.”. Docket Alarm, Inc. 2013년 8월 6일에 확인함.
  17. ↑ Stricchiola, Jessie (2004년 7월 28일). “Lost Per Click”. Search Engine Watch. 2011년 7월 29일에 원본 문서에서 보존된 문서.
  18. ↑ “Criminal Docket for: USA v. Bradley, 5:04-cr-20108 (N.D.Cal.)”. Docket Alarm, Inc. 2013년 8월 6일에 확인함.
  19. ↑ 미국 법무부; "Computer Programmer Arrested for Extortion and Mail Fraud Scheme Targeting Google, Inc." 보관됨 2006-10-01 - 웨이백 머신. 2004년 3월 18일
  20. ↑ Elgin, Ben; "The Vanishing Click Fraud Case". 비즈니스위크. 2006년 12월 4일
  21. ↑ “Cybercriminal Who Created Global Botnet Infected With Malicious Software Extradited To Face Click Fraud Charges” (영어). 《www.justice.gov》. 2017년 4월 21일. 2017년 11월 21일에 확인함.
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외부 링크

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