Google опубликовал сообщение в блоге, в котором сообщалось, что они обновили свои системы машинного обучения, чтобы выявлять и удалять больше поддельных отзывов, поддельных списков компаний и мошеннических изображений и видео.
Автоматизированные системы и группы проверки людьми удалили более 200 миллионов фотографий, 7 миллионов видео и заблокировали или удалили более 115 миллионов отзывов, что на 20% больше, чем в предыдущем, 2021 году.
Как Google перехватывает пользовательский спам
Google использует совершенно новые модели машинного обучения для обнаружения и удаления поддельного и мошеннического контента.
Эти модели машинного обучения ищут необычные шаблоны в пользовательском контенте, в том числе помечают новые формы злоупотреблений, которые ранее не наблюдались.
Гугл поделился:
«Мы уже давно используем машинный интеллект, чтобы выявлять закономерности потенциальных злоупотреблений, и мы продолжаем развивать нашу технологию.
В прошлом году мы запустили значительное обновление наших моделей машинного обучения, которое помогло нам выявлять новые тенденции злоупотреблений во много раз быстрее, чем в предыдущие годы.
Например, наши автоматические системы обнаружили внезапный всплеск бизнес-профилей с веб-сайтами, которые заканчиваются на .design или .top — то, что было бы трудно обнаружить вручную среди миллионов профилей.
Наша команда аналитиков быстро подтвердила, что эти веб-сайты были поддельными, и мы смогли быстро удалить их и отключить связанные учетные записи».
Системы Google проверяют новый контент перед его публикацией, чтобы заблокировать поддельный или мошеннический контент, отправленный в систему Google Maps.
Они также используют модель машинного обучения для сканирования уже опубликованного контента, чтобы обнаружить поддельный контент, который мог проскользнуть через первоначальные обзоры.
Эти новые системы блокируют спам быстрее, чем в 2021 году, и улавливают больше спама.
Гугл объяснил:
«В некоторых местах мошенники начали накладывать неверные номера телефонов поверх предоставленных фотографий, надеясь обманом заставить ничего не подозревающих жертв позвонить мошеннику вместо фактического бизнеса.
Чтобы решить эту проблему, мы развернули новую модель машинного обучения, которая могла распознавать числа, наложенные на предоставленные изображения, анализируя определенные визуальные детали и макеты фотографий.
С помощью этой модели мы успешно обнаружили и заблокировали подавляющее большинство этих мошеннических и нарушающих правила изображений до того, как они были опубликованы».
Статистика блокировки спама
В объявлении Google говорится, что в 2022 году:
- Google заблокировал или удалил более 115 миллионов отзывов, заявив, что большинство из них были заблокированы до публикации.
- Новые алгоритмы борьбы со спамом удалили более 200 миллионов фотографий и более 7 миллионов видео, нарушающих политику Google в отношении контента.
- Заблокировано 20 миллионов попыток создания поддельных бизнес-профилей.
- Добавлена усиленная защита для более чем 185 000 предприятий, в которых наблюдались подозрительные действия.
В январе 2023 года Google отправил комментарий в FTC (читать PDF здесь), которые рассказали, что Google использует сигналы для выявления поддельных учетных записей в дополнение к просмотру контента.
Google также сообщил, что теперь сканирует изображения, чтобы обнаружить контент, наложенный на изображения, который предназначен для перенаправления телефонных звонков от бизнеса на номер телефона мошенников.
Они проверяют наличие ботов, дублированный контент, шаблоны слов, похожие на известные поддельные обзоры, а также используют систему, которую они называют «интеллектуальным сопоставлением текста», которая помогает идентифицировать вводящий в заблуждение контент.
Аутентичный, безопасный и надежный
Google использует как автоматических, так и людей-рецензентов, чтобы заблокировать недостоверную активность в экосистеме Google Maps.
Выявление мошеннических действий на Картах Google важно как для людей, которые зависят от отзывов о компаниях, так и для компаний, чьи компании перечислены в системе.
Избранное изображение Shutterstock/ViDI Studio
Источник: Google
