Il était une fois, un stagiaire antifraude de Yandex Ads a rejoint l'équipe. Pendant que le groupe de fraude opérait, simulant du trafic sur leurs sites via des visites de bots, et recevant ainsi de l'argent pour les impressions publicitaires par des bots, la tâche du stagiaire était de trouver tous ces sites frauduleux avec du trafic faux. Fait intéressant, tout le trafic sur ces sites était généré avec substitution d'IP, donnant l'impression qu'un bot visitait depuis la ville A, mais en réalité, l'appareil était dans un endroit complètement différent. Beaucoup de temps a passé, et le stagiaire a essayé de couvrir tout ce groupe de fraude, réussissant même à attraper certains sites par parties. Mais tout le réseau n'a pas pu être attrapé. Après un certain temps, il a remarqué une nouvelle: dans la ville A, le 02.08.2025, il n'y avait pas du tout d'internet mobile. Cependant, l'internet câblé (domicile) continuait de fonctionner. Étant donné cela, comment le stagiaire peut-il trouver tous les sites faux? Vous avez des logs de sites au format tableau pour la période du 30.07.2025 au 10.08.2025: timestamp | site_id | city_id Chaque enregistrement correspond à une visite d'un site par un appareil. Il est connu que le trafic de bots change beaucoup moins que le trafic réel par jour. Votre tâche est de trouver tous les sites dont le trafic était principalement composé de bots qui ont falsifié leur région pour la ville A. Note La table contenant les données s'appelle logs. Exemple d'un enregistrement de table: timestamp | site_id | city_id [phone]:13:53 | 6e84d9b71ca44aea | A