Вступление (общие критерии фрода и алгоритмы борьбы):
- определение фрода, определение признаков и границы, разделяющей "хороший" трафик от "плохого";
- выявление паттернов, алгоритмы-правила, машинное обучение, различные подходы к кластеризации;
- оценка качества алгоритмов на случайной выборке.

Для веб-трафика:
- определение: виды фрода, реальные примеры bots/ad stacking/domain spoofing/fake domains;
- границы: insentivised traffic;
- паттерны и борьба: правила datacenters/high friq bids, maсhine learning-алгоритмы.

Для application traffic:
- определение, виды фрода и примеры - fake device ID/bundle id spoofing/fake app name/fake scoring and popularity/autoreloads/install postback URL;
- проблемы: куки, собственные уникальные "браузеры", прокси.