Google публикува публикация в блога си, в която споделя, че е актуализирала системите си за машинно обучение, за да улавя и премахва повече фалшиви отзиви, фалшиви бизнес обяви и фалшиви изображения и видеоклипове.
Автоматизираните системи и човешките екипи за преглед са премахнали над 200 милиона снимки, 7 милиона видеоклипа и са блокирали или премахнали над 115 милиона прегледа, което представлява 20% увеличение спрямо предходната 2021 г.
Как Google улавя спам, предоставен от потребители
Google използва съвсем нови модели за машинно обучение, за да улавя и премахва фалшиво и измамно съдържание.
Тези модели за машинно обучение търсят необичайни модели в съдържанието, предоставено от потребителите, включително маркиране на нови форми на злоупотреба, които досега не са били наблюдавани.
Google споделя:
„Отдавна използваме машинен интелект, за да ни помага да откриваме модели на потенциална злоупотреба, и продължаваме да развиваме технологията си.
Миналата година стартирахме значителна актуализация на нашите модели за машинно обучение, която ни помогна да идентифицираме нови тенденции на злоупотреба многократно по-бързо, отколкото през предходните години.
Например нашите автоматични системи откриха внезапно увеличение на бизнес профилите с уебсайтове, които завършват на .design или .top – нещо, което трудно би могло да се забележи ръчно в милиони профили.
Екипът ни от анализатори бързо потвърди, че тези уебсайтове са фалшиви – и успяхме бързо да ги премахнем и да деактивираме свързаните с тях акаунти.“
Системите на Google преглеждат новото съдържание, преди то да бъде публикувано, за да блокират фалшиво или измамно съдържание, подадено към системата Google Maps.
Те също така използват модел за машинно обучение, за да сканират вече публикувано съдържание, за да уловят фалшиво съдържание, което може да се е промъкнало през първоначалните прегледи.
Тези нови системи блокират спама по-бързо, отколкото през 2021 г., и улавят повече от него.
Google обяснява:
„На някои места измамниците започнаха да наслагват неточни телефонни номера върху снимките с принос, надявайки се да подмамят нищо неподозиращите жертви да се обадят на измамника, вместо на действителния бизнес.
За да се преборим с този проблем, внедрихме нов модел за машинно обучение, който може да разпознава номерата, насложени върху предоставените снимки, като анализира специфични визуални детайли и разположението на снимките.
С помощта на този модел успешно открихме и блокирахме огромното мнозинство от тези измамни и нарушаващи правилата изображения, преди да бъдат публикувани.“
Статистика за блокиране на спам
В съобщението на Google се споделя, че през 2022 г:
- Google е блокирала или премахнала над 115 млн. прегледа, като се посочва, че по-голямата част от тях са били блокирани, преди да бъдат публикувани.
- Новите алгоритми за борба със спама са премахнали над 200 милиона снимки и над 7 милиона видеоклипа, които са нарушавали политиките за съдържание на Google.
- Блокирани са 20 милиона опита за създаване на фалшиви бизнес профили.
- Добавена е засилена защита за над 185 000 предприятия, които са имали подозрителни дейности.
През януари 2023 г. Google изпрати коментар до Федералната търговска комисия(прочетете PDF тук), в който сподели, че Google използва сигнали за идентифициране на фалшиви профили, в допълнение към прегледа на съдържанието.
Google също така сподели, че сега сканира изображения, за да открие съдържание, насложено върху изображенията, което има за цел да отклони телефонните обаждания от бизнеса към телефонния номер на измамника.
Те проверяват за ботове, дублирано съдържание, модели на думи, които са подобни на известни фалшиви отзиви, а също така използват система, която наричат „интелигентно съвпадение на текст“, която помага за идентифициране на подвеждащо съдържание.
Автентични, сигурни и надеждни
Google използва както автоматични, така и човешки рецензенти в усилията си да блокира неавтентичната дейност в екосистемата на Google Maps.
Залавянето на измамни дейности в Google Maps е важно както за хората, които зависят от бизнес отзивите, така и за предприятията, които имат фирми, включени в системата.
