1 Punkte von GN⁺ 2026-01-01 | Noch keine Kommentare. | Auf WhatsApp teilen
  • Es sind Hinweise darauf aufgetaucht, dass das Browser-Shopping-Plugin Honey einen „Dieselgate-artigen“ Manipulationscode verwendet, der Testsituationen erkennt und sein Verhalten daran anpasst
  • Honey bestimmt anhand von vier Kriterien, ob ein Nutzer ein Tester ist: Erstellungsdatum des Kontos, angesammelte Punkte, Blacklist und Erkennung von Affiliate-Netzwerk-Cookies
  • Trifft auch nur eines dieser Kriterien zu, führt Honey regelkonform ein „Stand-down“ aus; wird der Nutzer jedoch als normaler Anwender eingestuft, ignoriert es die Regeln und fügt Affiliate-Links zwangsweise ein
  • Der Analyst konnte Honeys selektive Regelverstöße wiederholt anhand von Quellcode, Konfigurationsdateien, Paketmitschnitten und Telemetrie-Logs nachweisen
  • Dieses Verhalten ist einem Vertuschungsversuch ähnlich wie beim Volkswagen-Dieselskandal und könnte das Vertrauen von Affiliate-Netzwerken, Merchants und Plattformen (Google, Apple) gleichermaßen beschädigen

Struktur von Honeys Regelverstößen

  • Honey ist so konzipiert, dass es von Affiliate-Netzwerken und Merchants festgelegte „Stand-down“-Regeln umgeht

    • Stand-down ist eine Regel, nach der andere Software keine zusätzlichen Links anzeigen darf, wenn ein bestehender Web-Publisher bereits einen Affiliate-Link bereitgestellt hat
    • Honey ignoriert diese Regel bei normalen Nutzern und hält sich nur dann an die Vorgaben, wenn ein Tester vermutet wird
  • Diese Struktur ist so angelegt, dass sie wie bei Volkswagens Dieselgate nur in Testumgebungen regelkonform arbeitet

    • Obwohl Honey die Regeln kennt, versuchte es, sie zu umgehen; deshalb wird dies als vorsätzliche Vertuschung bewertet

Mechanismus zur Erkennung von Testern

  • Honey beurteilt anhand der folgenden vier Kriterien, ob ein Nutzer ein Tester ist

    • Neues Konto: Liegt die Erstellung weniger als 30 Tage zurück, werden die Regelverstöße eingestellt
    • Punktestand: Liegt er unter 65.000 Punkten (entspricht etwa 650 US-Dollar), wird der Nutzer als Tester betrachtet
    • Server-Blacklist: Bei einer Vorgeschichte von Beschwerden oder wenn bestimmte IPs bzw. Cookies registriert sind, werden die Regelverstöße gestoppt
    • Affiliate-Netzwerk-Cookies: Sind Login-Cookies von Partnern wie CJ, Rakuten Advertising oder Awin vorhanden, wird der Nutzer als Tester eingestuft
  • Trifft eines dieser Kriterien zu, hält Honey die Regeln ein; werden jedoch alle Prüfungen bestanden, ignoriert es die Regeln vollständig und fügt Affiliate-Links ein

  • Dieses Design erschwert die Erkennung durch Tester und macht kurzfristige Tests oder Prüfungen mit neuen Konten wirkungslos

Technische Belege

  • Hands-on-Tests: Durch Manipulation des Punktestands wurde Honeys Reaktion verglichen

    • Bei niedrigem Punktestand hielt es die Regeln ein, bei vorgetäuschtem hohem Punktestand ignorierte es die Regeln und zeigte Links an
    • Nachdem Affiliate-Netzwerk-Cookies hinzugefügt wurden, hielt Honey die Regeln erneut ein
  • Analyse der Konfigurationsdatei: In ssd.json wurde die Logik für selektives Stand-down bestätigt

    • Enthalten sind Einträge wie uP:65000 (Punkteschwelle), gca (Cookie-Prüfung) und bl (Blacklist)
    • Für bestimmte Merchants wie Booking.com und Kayosports sind höhere Punktschwellen gesetzt
  • Telemetrie-Logs: Honey protokolliert im JSON-Format, aus welchem Grund ein Stand-down ausgeführt wurde

    • Interne Entscheidungsgründe werden ausdrücklich festgehalten, etwa state:"uP:5001" oder state:"gca"
  • Quellcodeanalyse: Die JavaScript-Funktion P() vergleicht die einzelnen Schwellenwerte und entscheidet, ob ein Stand-down erfolgt

    • Werden alle Bedingungen bestanden, wird mit dem Status "ssd" die Regel ignoriert
    • Geprüft wird auch, ob email das Wort „test“ enthält und ob ein affiliate cookie vorhanden ist

Auffällige Sonderbehandlung für eBay

  • Für eBay wendet Honey ein 24-stündiges Stand-down (86.400 Sekunden) an, deutlich strenger als bei anderen Merchants
    • Im Code ist für die eBay-Domain sogar bedingungslos ein Stand-down fest eingebaut
    • Dies wirkt wie eine Maßnahme mit Blick auf eBays striktes Affiliate-Management nach einem früheren Affiliate-Betrugsfall im Jahr 2008

Änderungen der Konfiguration und zeitlicher Verlauf

  • 2022 gab es in den meisten Netzwerken noch keine Punktschwelle; nur Rakuten (LinkShare) nutzte einen Wert von 501 Punkten (etwa 5 US-Dollar)
  • Im Jahr 2025 liegt dieser Wert nun bei 65.000 Punkten
    • Es wird vermutet, dass Honey die Schwelle nach der Veröffentlichung von MegaLags Video im Jahr 2024 deutlich angehoben hat
  • Im Fall von LinkShare wurde die Schwelle dagegen gelockert; aktuell kann die Regel bereits ab 5.001 Punkten ignoriert werden

Kontext der Vertuschung

  • Honeys Verhalten ähnelt früheren Fällen von Affiliate-Betrug wie Cookie Stuffing, Geofencing und IP-Filtering

    • Bestimmte IPs oder Cookies werden blockiert, damit Tester das Problem nicht reproduzieren können
    • Durch die Erkennung von Affiliate-Netzwerk-Cookies wird gegenüber Branchenbeteiligten gezielt ein anderes Verhalten gezeigt
  • Diese Vertuschung ist schwerwiegender als ein bloßer Regelverstoß und belegt vorsätzliche Täuschung

    • Dass Amazon Honey in der Vergangenheit als „Sicherheitsrisiko“ gewarnt hat, erscheint dadurch im Nachhinein gerechtfertigt

Ausblick

  • Möglicherweise verstößt Honey gegen Richtlinien des Google Chrome Web Store (Transparenz, Verbot der Verschleierung von Funktionen)
  • Auch im Apple App Store sind wegen der strengen Prüfverfahren Sanktionen möglich
  • Im laufenden Sammelklageverfahren dürften Honeys Vertuschungshandlungen als zusätzliche Belege genutzt werden
    • Da die Ursache für Honeys unregelmäßiges Verhalten nun klarer bestimmt ist, könnte sich die Struktur des Verfahrens vereinfachen

Offenlegung der Testmethode

  • Der Analyst manipulierte mit FiddlerScript die Kommunikation mit Honeys Servern und veränderte die Punktwerte beliebig
    • So ließ sich ein Szenario mit einem Konto mit hohem Punktestand nachstellen und Honeys Reaktion überprüfen
  • Diese Methode wird inzwischen auch im automatisierten Monitoring-System für Shopping-Plugins von VPT eingesetzt

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