Как работает антифрод-система Google и Facebook

В 2026 году антифрод-система — это главная защита любой платформы, без нее Facebook*, Google и другие площадки прекратили бы существование в первые дни, ведь сразу были бы украдены миллионы аккаунтов, спамеры засорили бы личные сообщения и группы, а серые рекламодатели просто вытеснили бы белых реклов, обманывая каждого второго. Чтобы уберечь пользователей от подобных несчастий и проблем, были разработаны антифрод-системы. В материале мы выясняем, как устроены две сложнейшие антифрод-экосистемы в мире, а также разбираемся в тонкостях их работы.

Что такое антифрод-система

Антифрод-система — многоуровневое гибридное решение оценки доверия (траста) на основе сотен сигналов, начиная с базовых браузерных отпечатков и заканчивая графовым анализом. В 2026 году антифрод-системы работают в синергии с ИИ. Например, Google после создания Gemini внедрила его практически во все свои продукты. Функционирует антифрод-система всегда в real-time режиме, а внимание акцентирует на «проактивном» обнаружении, чтобы не дать возможности злоумышленнику навредить обычным пользователям. Приведем небольшой пример:

1. Пользователь авторизуется в Facebook* / Google.
2. Система видит событие.
3. Собирает признаки.
4. Дополняет признаки историей пользователя, сравнивая с ней.
5. Оценивает риск при помощи правил (правила нужны для быстрого обнаружения нарушений) и ML-моделей (модели анализируют закономерность действий и выявляют злоумышленников).
6. Принимает решение: впустить пользователя в систему, проверить, ограничить доступ или заблокировать.

Фактически каждый вход в аккаунт — событие, которое приводит к полноценной перепроверке пользователя. При простом входе в аккаунт пользователь уже получает определенный уровень траста. Если поведение пользователя повторяется из раза в раз (одно и то же устройство, одно и то же время, одни и те же действия после входа в аккаунт), то доверие (траст) будет только увеличиваться.

Какие данные собирают антифрод-системы Facebook* и Google о пользователе

Антифрод-системы Facebook* / Google, берущие за основу политику конфиденциальности, изучают каждого посетителя платформы от А до Я, считывая сразу несколько слоев информации.

1. Отпечатки устройства.
2. Сеть.
3. Поведенческую биометрию.
4. Историю аккаунта.
5. Социальный граф.

Теперь перейдем к каждому слою и рассмотрим его подробнее.

В первую очередь антифрод-система собирает основные сигналы (отпечатки) пользователя.

1. User-agent.
2. Версию браузера.
3. Разрешение экрана.
4. Часовой пояс и язык системы.
5. Canvas, Audio и WebGL.
6. Список шрифтов.
7. Объем памяти устройства.
8. Количество CPU и скорость GPU.

Так как отпечатки можно легко подменить, то Facebook* / Google копают глубже, изучая сеть.

1. IP, история адреса и даже скорость смены адреса пользователя.
2. Провайдер и тип соединения (мобильный интернет или нет).
3. VPN, Proxy, TOR (используется ли что-то из этого).
4. ASN (уникальный номер IP-адреса, который определяет тип сети, например, корпоративная сеть или облако).
5. География пользователя.

Собрав данные об устройстве и сети, антифрод-система переходит к поведенческой биометрии, которую подделать невозможно.

1. Скорость печати, скорость скроллинга ленты, движения мышки, паузы.
2. Использование интерфейса платформы, реакция на увиденные объекты.
3. Временные интервалы между действиями.
4. Если это смартфон, то добавляются уникальные мобильные сигналы: сила нажатия на дисплей, угол наклона устройства, датчики вибрации и т. д.

Поведенческая биометрия — один из лучших инструментов для выявления ботов. Действия человека всегда немного хаотичны, а вот боты отличаются плавностью и «прямолинейностью» движений. Помимо этого, поведенческая биометрия смотрит на последовательность действий, которая всегду уникальна. В 2026 году системы оценки поведенческой биометрии настолько продвинулись, что оценивают даже изменения в поведении пользователя (насколько изменились поведенческие паттерны пользователя в отношении самого себя), прогнозируя его поведение и оценивая вероятность изменений.

Следующий слой — история аккаунта (стоит заметить, что значимость истории выше других сигналов), в эту категорию попадают любые действия, которые осуществлялись с аккаунтом.

1. Смена пароля.
2. История действий: подписки, отписки, просмотры и т. д.
3. Нарушения правил платформы.
4. Устройства, на которых обычно используется аккаунт.
5. Способы входа.
6. История рекламных кабинетов и т. д.

Заключительный и один из самых интересных слоев — социальный граф (социальный граф всегда будет упущением любых ботов и спамеров).

1. Друзья и взаимодействие с ними.
2. Группы и взаимодействие с ними.
3. Количество и частота сообщений.
4. Частота взаимодействий с платформой.

Как итог, антифрод-система собирает все эти данные, анализирует их и сравнивает пользователя с миллионами других юзеров (причем происходит подобная процедура даже просто при процессе авторизации). После этой процедуры принимается решение — нуждается ли пользователь в проверке или блокировке. Пользователь может изменить отпечатки, IP, аккаунт, но поведенческая биометрия, отсутствие социального графа и стабильное использование платформы — не подделать.

При этом обучение антифрод-моделей не прекращается никогда. Изучаются и фиксируются не только данные пользователей, но даже ответные реакции платформы на действия посетителей площадки. Помимо этого, для обучения моделей используются не самые очевидные источники данных, например:

1. Количество злоумышленников и все их действия.
2. Результаты модерации (ручной / автоматической).
3. Жалобы пользователей на контент и реакция системы.
4. Апелляции и их результативность.

Собрав о пользователе всю информацию, антифрод-система формирует уникальный устойчивый идентификатор «hash», который присваивается конкретному юзеру и используется для дальнейшей идентификации, например, device_hash = A99F99B299...

Различия между антифрод-системами Google и Facebook*

Учитывая, что у Facebook* и Google разные цели, то и их антифрод-системы ориентированы на выявление разных типов нарушений. У Google фокус смещается на:

1. Минимизацию клик-фрода в рекламе.
2. Платежи и их «чистоту».
3. Защиту аккаунтов.
4. Защиту Play Store и Android (ОС в целом).
5. Защиту от злоупотребления продуктами Google.

Facebook* же ставит во главе угла:

1. Подлинность аккаунтов.
2. Защиту от спама.
3. Защиту рекламной платформы.
4. Защиту аккаунтов пользователей.
5. Устранение злокачественных страниц и групп (как и в принципе всего вредоносного контента).

Различие вполне понятно, ведь Google — это масштабная экосистема, которая охватывает и рекламу, и приложения, и даже ОС Android, поэтому и оптимизировать работу антифрод-системы необходимо сразу под все продукты. Для Facebook* эта задача попроще, так как Meta* фокусируется на контроле движений внутри платформы (и получается это у нее очень хорошо).

Также стоит заметить, что Google использует дополнительные системы безопасности, например:

• Google Ads Traffic Quality (Система проверки трафика. Ее цель — определить, было ли взаимодействие с рекламой «истинным». Например, был ли просмотр или клик сделан человеком или ботом).

• Google Safe Browsing (Система защиты пользователей в браузере. Ее цель — сканировать Интернет и находить вредоносные сайты к которым впоследствии система ограничит доступ).

Действия, триггерящие антифрод-систему Facebook* / Google

Каждую антифрод-систему можно стриггерить определенными действиями. У Facebook* и Google к основным триггерам можно отнести:

1. Массовую регистрацию аккаунтов.
2. Использование фейковых профилей или украденных аккаунтов.
3. Спам.
4. Фальшивые метрики вовлеченности (лайки, подписки, комментарии, просмотры).
5. Любые действия, нарушающие правила рекламных платформ Google Ads / Meta* Ads.
6. Попытки обойти или обмануть модерацию.

Помимо этого, у каждой платформы есть черные списки IP + обновляемые списки подозрительных устройств и приложений. Поэтому даже если объем подозрительных действий пользователя будет незначительным, но при этом IP входит в черный список, то это как минимум проверка (в некоторых случаях модерация самостоятельно проверяет подобных пользователей, ускоряя обучение фильтров).

Что касается ответной реакции со стороны Facebook* / Google, то здесь интересен факт того, что каждое триггерящее действие имеет цену.

1. Блокировка аккаунта — критический ход со стороны любой платформы, поэтому порог триггера подобного действия очень высок, ведь в конечном счете площадка может заблокировать юзера и он больше не вернется.
2. Проверки личности — «обыденный» ход, который легко триггерится (например, сомнительный IP) и не имеет серьезных последствий для площадки.

Также антифрод-система всегда учитывает, кто именно нарушил правила.

1. Пользователь, который тратит 10 млн долларов в год на рекламу недвижимости — ценный рекламодатель. Если он нарушит правила, то шанс автоматической проверки минимален (будет ручная модерация, чтобы исключить шанс ошибки). Кроме того, любая спорная ситуация для него решается легче.
2. Пользователь, который тратит $50 в месяц на рекламу сомнительного продукта — не ценный рекламодатель. Если он нарушит правила, то сразу получит автоблокировку (как минимум рекламного кабинета). Любая площадка дорожит репутацией, поэтому ей легче заблокировать подобного рекламодателя, чем рисковать, давая ему доступ к рекламе, а то и вообще к платформе.

Сигналы, повышающие доверие к пользователю у антифрод-систем Facebook* и Google

Ну и напоследок стоит рассмотреть сигналы, которые повышают доверие к пользователю.

1. История. Это самый сильный сигнал: если аккаунту пять лет и он не нарушал правила, то траст подобного аккаунта — мечта веб-мастера.
2. Последовательность поведения. Здесь имеется в виду «неизменное поведение», к которому относится: время входа, скорость работы, последовательность действий и так далее. Для современных моделей подобные данные имеют ценность выше, чем возраст аккаунта.
3. Социальный граф. Реальные друзья и реальное взаимодействие с другими пользователями в системе — это не просто сигнал доверия, это паттерн, который невозможно подделать.
4. Стабильность устройства. Чем дольше пользователь использует одно устройство или один и тот же браузер — тем выше его траст.
5. Подтверждение личности. Двухфакторная верификация, телефон, емейл, запасной емейл (чем больше информации о себе пользователь предоставляет и чем крепче «связывает» себя с аккаунтом — тем выше к нему доверие).
6. Платежная история. К платежам относится не только реклама, но и любые другие транзакции в рамках платформы.

Суть в том, что посредством этих паттернов платформа делает вывод, что пользователь «реальный» и безопасный, а значит, ему можно доверять. Что касается других факторов, то они повышают доверие минимально.

Заключение

Антифрод-системы Facebook* и Google — это многоуровневые решения, которые в real-time режиме «сканируют» каждого посетителя площадки, изучая его браузерные отпечатки, сеть, поведенческую биометрию, историю аккаунта, социальный граф и на основе этих данных принимают решение: нуждается он в проверке или нет. При этом доверие к каждому пользователю постоянно изменяется в зависимости от его поведения (чем больше действий обыкновенного человека — тем выше траст, чем больше сомнительных движений — тем выше шанс проверки). Поэтому если пользователь не хочет «тонуть» в проверках и блокировках, то от него требуется вести себя как обыденный человек и избегать нарушений правил.

*Meta запрещена на территории РФ