NYUとRadboud大学の研究チームは、Googleの公開広告アーカイブ内から欺瞞的なソフトウェア広告を見つけ出すツールの開発に1年をかけました。そのツールは実際に機能します。しかし同時に、より不快な事実も浮かび上がらせました。悪質な広告をGoogleに報告しても、その広告や背後にあるドメインの掲載が止まるわけではないのです。
このツールは「AdLens」と呼ばれ、Googleの広告透明性センター(Ads Transparency Center)を対象とした調査から生まれました。このデータベースは、EUのデジタルサービス法(DSA)などの透明性規制に対応するためにGoogleが構築した公開データベースです。
研究チームはこのアーカイブから18万8,000件のソフトウェア関連広告クリエイティブを抽出し、2段階の検出システムにかけました。まず低コストな類似性検索で怪しい広告を絞り込み、その後オープンソースの言語モデル群による審査で最終判定を下すという仕組みです。この工程を経て、238件のスケアウェア広告、3,346件の虚偽表示広告、そして258件の出所隠蔽広告が検出されました。これらはヨーロッパだけで合計1億回を大きく超える広告表示回数を記録していました。
広告に書かれている内容
スケアウェアの実例は、まるで決まった台本のようです。「あなたのスマートフォンは33種類のウイルスによって深刻な損傷を受けています」「ストレージがほぼ満杯です。空き容量不足によりアプリのインストールができない可能性があります」といった具合です。ある広告主は、こうしたフラグの立った広告を90件出稿しており、そのカタログ全体では合計10億回を超える表示回数を積み上げていました。これらの活動は、Googleの主要な広告インフラを通じて、大規模に、しかも数カ月にわたって続けられています。
虚偽表示のカテゴリーはさらに規模が大きく、何年も前に削除した写真を復元できると謳う広告や、電話番号を入力するだけで他人の位置情報を第三者が追跡できると謳う広告などがありました。このカテゴリーで最も表示回数の多かった広告は、2年以上にわたって掲載され続け、単独で1,450万回の表示を記録していました。
3つ目のカテゴリーである出所隠蔽広告は、件数自体は少ないものの、別の意味で異様です。これらの広告の一部には情報がほとんど何も含まれておらず、「Continue(続ける)」というボタンだけ、あるいはどこにも身元がたどれないQRコードだけが表示されるものもあります。この手法を使ったフランスの広告の一つは、誰が作成したのか、何をするものなのかをクリエイティブ上に一切示さないまま、160万回の表示を集めていました。
報告しても削除されるわけではない
研究チームは件数の集計だけにとどまりませんでした。フラグを立てた広告からサンプルを抽出し、標準の「この広告を報告」ボタンを使ってGoogleに報告を行いました。その際にはEU圏のアカウントを使用しています。EUのユーザーには報告に対するステータス更新が届く一方、米国のアカウントには届かないためです。
結果は、よくても「まちまち」というものでした。一部の広告は削除されましたが、他の広告は違反と認定されたにもかかわらず、そのまま掲載が続けられました。あるケースでは、Googleは研究チームに対し、あるスケアウェア広告をレビューできないと回答しましたが、その広告は当時、透明性アーカイブ上で公開状態にあり、なおも表示回数を積み重ねていました。
また、この論文では、広告のランディングページを、複数の保護的DNSサービスによって悪質と判定されているドメインまでたどっています。その中には「TamperedChef」として知られるマルウェアキャンペーンに関連するものも含まれていました。このドメインに関連する広告を1件報告すると、その広告は削除されました。しかし、同じドメインを指す残りの41件の広告はそのまま掲載され続けました。
この研究に携わったNYUの研究者Ritik Roongta氏によると、チームはGoogleに対して改善策を働きかけようとしてきたといいます。「私たちはGoogleのTrust and Safetyチームに何度も連絡を取り、こうした広告や悪質なURLをより効果的に報告し、包括的なブロックにつなげる方法を模索しようとしてきました。しかし今のところ、彼らからの返答は一切ありません」と同氏は述べています。
個々の広告単位ではなくドメイン単位でブロックできれば、理論上は研究チームが繰り返しぶつかってきたこの問題は解消するはずです。しかし、それも単純な話ではありません。「これらのURLはさまざまなレジストラを使ってコンテンツやペイロードをホストしており、しかも頻繁にローテーションさせています」とRoongta氏はHelp Net Securityに語っています。つまり、ドメイン単位のブロックリストを作っても、これに追随するには絶え間ない更新が必要になるということです。
低コストで運用できる理由
AdLensが研究室の外でも使えるツールになっている理由の一つは、その運用コストの低さです。研究チームはこれを完全にオープンウェイトモデルだけで構築しており、Roongta氏はその費用を具体的に示しています。DigitalOceanの4コアVMが96ドル、それに時間単位で課金されるGPU推論のコストが加わります。
この研究で使用したL40S GPUは1時間あたり1.57ドルで、チームはLLMによるアノテーション作業を12時間未満で完了できたといいます。
この価格は、このツールを実際に誰が使えるかという点で重要な意味を持ちます。約20万件の広告全体を数ドルで処理できるツールであれば、小規模な報道機関や規制当局のオフィス、独立系の監視団体でも、大手AIベンダーとの契約を結ぶことなく自前で運用できる可能性があります。
研究チームによれば、このパイプラインはGoogleに限定されたものではないといいます。Roongta氏は、この手法はMetaやAmazonなど他の広告ライブラリにも容易に拡張でき、また医療やギャンブルといった他分野のテーマにも応用できると述べています。「私たちのパイプラインは非常にモジュール性が高く、他のライブラリにも簡単に適応させることができます」と同氏は語りました。現時点でこのパイプラインはテキスト広告と画像広告に対応しており、チームは今後、動画対応の追加を計画しています。このパイプラインを通してみると、Googleの広告ライブラリには研究チームの想定を超える量の問題が潜んでいることが判明しました。これによってGoogle側に何らかの変化が生まれるのかどうかは、今のところ未解決の問題であり、研究チームはいまだその答えを待っている状況です。
翻訳元: https://www.helpnetsecurity.com/2026/09/02/google-scareware-ads-research/
