Google veröffentlichte kombinieren Blogbeitrag, in dem mitgeteilt wurde, dass sie ihre Systeme pro maschinelles Lernen aktualisiert nach sich ziehen, um mehr gefälschte Bewertungen, gefälschte Brancheneinträge und betrügerisch beigesteuerte Bilder und Videos zu wiedererkennen und zu explantieren.
Die Teams pro automatisierte Systeme und menschliche Überprüfungen nach sich ziehen verbleibend 200 Mio. Fotos und 7 Mio. Videos fern und verbleibend 115 Mio. Bewertungen krampfhaft oder fern, welches einer Steigerung von 20 % im Vergleich zu dem Vorjahr 2021 entspricht.
Wie Google von Nutzern beigesteuerten Spam abfängt
Google verwendet brandneue Modelle pro maschinelles Lernen, um gefälschte und betrügerische Inhalte zu wiedererkennen und zu explantieren.
Selbige maschinellen Lernmodelle suchen nachdem ungewöhnlichen Mustern in von Benutzern beigesteuerten Inhalten, einschließlich jener Kennzeichnung neuer Gießen von riskanter Substanzkonsum, die zuvor nicht beobachtet wurden.
Google teilte:
„Wir nutzen seit dieser Zeit langem maschinelle Intelligenz, um Warenmuster potenziellen Missbrauchs zu wiedererkennen, und wir gedeihen unsrige Technologie ständig weiter.
Vorjahr nach sich ziehen wir ein bedeutendes Update unserer Modelle pro maschinelles Lernen eingeführt, dasjenige uns unterdies geholfen hat, neuartige Missbrauchstrends um ein Vielfaches schneller wie in den Vorjahren zu wiedererkennen.
Bspw. nach sich ziehen unsrige automatisierten Systeme kombinieren plötzlichen Höhenunterschied jener Unternehmensprofile mit Websites festgestellt, die aufwärts .design oder .top endeten – irgendetwas, dasjenige manuell in Mio. von Profilen schwergewichtig zu wiedererkennen wäre.
Unser Analystenteam bestätigte schnell, dass solche Websites gefälscht waren – und wir konnten sie schnell explantieren und die zugehörigen Konten deaktivieren.“
Die Systeme von Google kontrollieren neue Inhalte, im Voraus sie veröffentlicht werden, um gefälschte oder betrügerische Inhalte zu blockieren, die an dasjenige Google Maps-System übermittelt werden.
Sie setzen zweitrangig ein maschinelles Lernmodell ein, um schon veröffentlichte Inhalte zu scannen, um gefälschte Inhalte zu wiedererkennen, die unter Umständen durch die ersten Überprüfungen gerutscht sind.
Selbige neuen Systeme blockieren Spam schneller wie 2021 und fangen mehr davon ab.
Google erklärte:
„Manchmal fingen Falschspieler an, ungenaue Telefonnummern verbleibend die bereitgestellten Fotos zu legen, in jener Hoffnung, ahnungslose Todesopfer dazu zu schaffen, den Falschspieler anzurufen, anstatt dasjenige eigentliche Lokal anzurufen.
Um dieses Problem zu bekämpfen, nach sich ziehen wir ein neues maschinelles Lernmodell eingesetzt, dasjenige Zahlen wiedererkennen kann, die aufwärts beigetragenen Bildern eingeblendet sind, während spezifische visuelle Feinheiten und die Layouts von Fotos analysiert werden.
Mit diesem Muster nach sich ziehen wir die überwiegende Mehrheit dieser betrügerischen und gegen die Richtlinien verstoßenden Bilder triumphierend erkannt und krampfhaft, im Voraus sie veröffentlicht wurden.“
Statistik zum Versperren von Spam
Die Aviso von Google teilte dies im Jahr 2022 mit:
- Google blockierte oder entfernte verbleibend 115 Mio. Rezensionen und sagte, dass die Mehrheit vor jener Veröffentlichung krampfhaft wurde.
- Die neuen Algorithmen zur Spam-Bekämpfung entfernten verbleibend 200 Mio. Fotos und mehr wie 7 Mio. Videos, die gegen die Inhaltsrichtlinien von Google verstießen.
- Blockierte 20 Mio. Versuche, gefälschte Unternehmensprofile zu erstellen.
- Erhöhter Schutzmechanismus pro verbleibend 185.000 Unternehmen, die verdächtige Aktivitäten erlebt nach sich ziehen.
Im Januar 2023 schickte Google kombinieren Kommentar an die FTC (Lesen Sie hier das PDF), in dem mitgeteilt wurde, dass Google Signale verwendet, um gefälschte Konten zu identifizieren, zusätzlich zur Validierung des Inhalts.
Google teilte zweitrangig mit, dass es jetzt Bilder scannt, um Inhalte zu wiedererkennen, die aufwärts den Bildern überlagert sind und Telefonanrufe von einem Unternehmen weg und aufwärts die Telefonnummer des Betrügers umleiten sollen.
Sie suchen nachdem Bots, doppelten Inhalten, Wortmustern, die bekannten gefälschten Bewertungen ähneln, und verwenden zweitrangig ein System, dasjenige sie „intelligenten Textabgleich“ nennen, dasjenige unterdies hilft, irreführende Inhalte zu identifizieren.
Original, sicher und zuverlässig
Google setzt sowohl automatisierte wie zweitrangig menschliche Prüfgerät ein, um nicht authentische Aktivitäten im Google Maps-Natur zu blockieren.
Dies Wiedererkennen betrügerischer Aktivitäten aufwärts Google Maps ist sowohl pro die Personen wichtig, die aufwärts die Unternehmensbewertungen angewiesen sind, wie zweitrangig pro die Unternehmen, deren Unternehmen im System aufgeführt sind.
Vorgestelltes Portrait von Shutterstock/ViDI Studio
Quelle: Google
