App推广过程中，因为推广提供的优惠或推广的渠道特性，必然或多或少会带来一定的广告作弊。以刷量为例，常见的作弊手段有以下几种：
1. 自动点击：通过程序或脚本自动模拟用户点击广告，以增加广告点击量；
2. 自动下载和安装：通过自动化脚本或恶意软件，在用户不知情的情况下自动下载和安装应用程序，以获取安装量和激活量；
3. 人工点击：雇佣人力点击广告，通过低成本的人工劳动力刷取广告点击量；
4. IP代理： 使用IP代理或VPN服务来隐藏真实IP地址，以刷取虚假的广告流量；
5. 刷量交换：多个广告主之间互相点击广告，以增加彼此的点击量；
6. 黑帽SEO：通过不符合搜索引擎规范的优化手段，提高网站在搜索结果中的排名，从而获取更多的流量；
7. 强制重定向：通过恶意代码或程序，将用户重定向到广告页面或恶意网站，以获取流量和点击量；
8. 机器人流量： 使用自动化程序或机器人模拟真实用户行为，刷取广告流量；
9. 假冒用户和账号： 创建大量假冒的用户账号或社交媒体账号，通过这些账号来点击广告或转发链接，以增加流量。
1. 大点击
搞海量的点击，等到用户在真正安装之后，按照第三方的一个归因逻辑，点击后7天内安装的，都算是能带来真实点击的渠道。因此不管以后会不会去安装，先不定期地或者是定期地给模拟点击一下，万一以后安装了或者是点了别人的广告之后，我这边运气好又发了一次点击命中了。
大点击的套路其实感觉可能技术门槛没那么高，所以相对比较常见，但是也最容易被发现，毕竟点击实在太多了，不正常。可是也有混合玩法，大点击+模拟器刷或者积分墙刷，把点击转化率降低。
2. 劫持抢归因
在你安装之前以及别家渠道点击之后精准的再模拟一次点击，按照最后一次点击归因逻辑，把别人变成助攻，自己变成主攻。这种作弊套路可能技术难度略大一些，需要监听到手机安装应用的状态，在用户启动之前再模拟点击，通常可能要有root权限或者非root权限在启动之前在去模拟点击。
3. 模拟器刷
简单粗暴，直接用模拟器不断的变化设备信息，再安装，这类应该被大部分第三方直接干掉了的。但是总有漏网的，或者用一些真实的设备信息放到模拟器去刷。但此类作弊基本上可以从后续行为来看，如留存、付费情况，除非他ROI给你刷到100%，否则一定和你的正常用户行为不同。
4. 积分墙刷
简单粗暴，直接在一些网赚APP，或者专门的积分墙上面卖广告以次充好，买回来的量基本都没啥后续行为，但是第三方很难判断是否为真，所以只能设定不同的指标去限制，当然还是和模拟器查询相似，积分墙给你刷出来的量一定只有1-2个事件比例正常，后续的行为一定有漏洞。
4. 抢view through量
这个不一定算作弊，但是相当隐秘，一般不容易被发现。这个套路基本是靠蹭曝光归因逻辑的量的，第三方归因里面有一条是展示广告后24h内安装应用并且没有别家贡献点击的，算成渠道的归因。但是这个view through一般是给视频渠道的，但是部分app联盟渠道是不管是不是视频渠道，能多抢就多抢。
1. 用户验证：应用程序可以使用各种方式对用户进行验证(如手机号码、电子邮件、社交媒体账号进行登录)，以确保每个用户都是真实存在的；
2. 设备指纹识别：通过采集设备的唯一特征信息，以对设备进行识别和跟踪，以检测异常行为和作弊行为；
黑灰产拥有专业的设备牧场，通过使用模拟器、刷机改机等手段，批量、反复地利用终端设备作案。对互联网场景下的金融、电商等行业，进行恶意爬取、虚假注册、账号盗用、薅羊毛、推广作弊等其他恶意行为，而设备指纹通过用户上网设备的硬件、网络、环境等特征信息生成设备的唯一标识，可有效识别模拟器、刷机改机、Root、越狱、劫持注入等风险。
3. 反欺诈算法：利用ML技术，开发反欺诈算法来检测异常的流量模式和行为，识别潜在的作弊行为。
4. 持续监测和分析：对广告流量进行实时监测和分析，检测异常的点击模式、下载行为和安装活动，及时发现并处理作弊行为。
以下通过人工及机制来处理问题：
1. 人工审核和筛查：通过人工审核和筛查来排查异常的广告流量，识别非法的自动下载安装行为；
2. 合作伙伴审核：定期对广告合作伙伴进行审核和评估，确保其合法性和诚信度；
3. 数据分享和合作：与其他广告平台、第三方数据提供商等进行数据共享和合作，共同对抗广告流量作弊行为；
4. 奖惩机制：建立奖励和惩罚机制，对于合作伙伴和广告流量提供商，根据其表现给予相应的奖惩，以激励诚实行为并打击作弊行为。