本文研究移动端开屏广告（splash ads，即 App 启动时展示的全屏广告）生态中的新型欺诈行为。该场景的特殊性在于：广告变现依赖"交互信号"（点击、触摸、传感器回调等），而这些信号在端到端链路上难以被广告主独立验证；同时，误触、设备晃动、传感器自动回调等"非广告交互"极为常见，却极易被错误归因为用户主动参与。已有研究大多把移动广告欺诈视为发布者（publisher）侧问题，或把欺诈归因于第三方嵌入的广告库，但作者指出一个被忽视的关键风险点：广告 SDK 掌握着交互信号的解释权、度量方式与上报口径，因此存在把模糊的用户/设备信号"重新解释"为有效广告交互的空间。基于此，作者提出并命名了一种此前鲜为人知的广告网络层欺诈——semi-drive-by splash ads（半被动/半驱赶式开屏广告），即开屏广告并非由用户有意行为触发，而是由附带性或间接性交互触发；广告网络借此把非广告交互转化为可计费的参与事件，从而虚增绩效指标、向广告主超额收费并侵蚀用户信任。为在真实环境中捕获该行为，作者设计了 AdHive：一个类蜜罐的自动化分析框架，能够在贴近真实的设备条件下诱导出具有规避性的开屏广告投放与落地页行为；该框架利用大模型生成的使用轨迹与传感器动态来复现类人活动，从而激活在常规分析环境中被隐藏的执行路径。作者面向数千款流行 Android 应用开展大规模测量，结果显示半被动开屏广告广泛存在，且常由细微的传感器波动等隐蔽信号触发。研究进一步通过与国内某大型广告主合作验证了真实影响：识别出多家存在此类欺诈行为的广告网络，并促成约 400 万元人民币（约 60 万美元）的强制赔付。整体而言，该工作从测量方法、欺诈分类与产业落地三个层面推进了移动广告欺诈研究，适合移动安全、广告风控与品牌安全方向的读者。