ผู้ใช้โทรเลขปลอมนั้นเหมือนคนจริงๆ มากขึ้น และตรรกะการกรองโรบ็อตแบบเดิมๆ ก็

มีอยู่ในการคัดกรองผู้ใช้ Telegram การเปลี่ยนแปลงอย่างหนึ่งเริ่มชัดเจนยิ่งขึ้น: ผู้ใช้ปลอมไม่สามารถระบุตัวตนได้ง่ายเหมือนเมื่อก่อนอีกต่อไป ในอดีต หลายทีมอาศัยตรรกะการกรองหุ่นยนต์อย่างง่าย เช่น การตรวจสอบว่ามีอวตารหรือไม่ ข้อมูลครบถ้วนหรือไม่ และพฤติกรรมผิดปกติหรือไม่ วิธีการเหล่านี้ได้ผลมาระยะหนึ่งแล้วจริงๆ แต่ขณะนี้ผู้ใช้ปลอมเริ่มเลียนแบบพฤติกรรมจริงมากขึ้นเรื่อยๆ โปรไฟล์ของพวกเขาดูสมบูรณ์ อวตารของพวกเขาเป็นเรื่องปกติ และในบางกรณี พวกเขาสามารถทำตัวเหมือนผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่ได้ ซึ่งทำให้ตรรกะการกรองแบบเดิมค่อยๆ สูญเสียประสิทธิภาพไป

หากขั้นตอนการคัดกรองยังคงใช้วิธีเดิม ก็จะเป็นเรื่องง่ายที่จะถือว่าผู้ใช้ปลอมดังกล่าวเป็นผู้ใช้จริงและนำพวกเขาเข้าสู่กลุ่มข้อมูลการระบายการจราจรทางโทรเลขหรือการดำเนินงานของชุมชนจะมีปัญหาปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ แต่การแปลงไม่เสถียร นี่คือสาเหตุที่การระบุตัวตนผู้ใช้ปลอมของ Telegram เพิ่งเริ่มเปลี่ยนจากการตัดสินเดี่ยวไปสู่การตัดสินแบบผสมผสานหลายมิติ

ทำไมผู้ใช้โทรเลขปลอมนั้นยากต่อการระบุตัวตนในทุกวันนี้

โดยพื้นฐานแล้วเป็นผู้ใช้ปลอม"พัฒนาแล้ว" ในอดีต บัญชีปลอมจำนวนมากมีโครงสร้างที่เรียบง่าย ข้อมูลไม่ครบถ้วน และมีพฤติกรรมเดียว ซึ่งสามารถกรองออกได้อย่างง่ายดายผ่านกฎพื้นฐาน แต่ขณะนี้ผู้ใช้ปลอมจำนวนมากได้เริ่มจำลองโครงสร้างผู้ใช้จริง เช่น การเพิ่มอวาตาร์ การกรอกข้อมูล และการรักษาสถานะการใช้งานขั้นพื้นฐาน พฤติกรรมเหล่านี้ทำให้พวกเขาใกล้ชิดกับผู้ใช้จริงมากขึ้นอย่างผิวเผิน

ผลลัพธ์โดยตรงของการเปลี่ยนแปลงนี้คืออัตราการเข้าชมของตรรกะการคัดกรองแบบเดิมลดลง ในอดีต ชุดของกฎสามารถกรองบัญชีที่ผิดปกติส่วนใหญ่ออกไปได้ แต่ตอนนี้ภายใต้กฎเดียวกัน ผู้ใช้ปลอมจะเล็ดลอดผ่านเน็ตมากขึ้น

ดังนั้นปัญหาไม่ได้อยู่ที่เครื่องมือคัดกรอง แต่เป็นเพราะตรรกะในการคัดกรองไม่เปลี่ยนแปลง

อะไรคือความล้มเหลวหลักของตรรกะการกรองหุ่นยนต์แบบดั้งเดิม?

จุดล้มเหลวจุดแรกคือการพึ่งพาฉลากเดียวมากเกินไป เช่น ดูแต่รูปประจำตัว หรือดูแค่ความครบถ้วนของข้อมูล ขณะนี้ฉลากดังกล่าวสามารถปลอมแปลงได้ง่าย

ปัญหาที่สองคือการเพิกเฉยต่อชั้นพฤติกรรม ตรรกะเก่าๆ ส่วนใหญ่จะดูเฉพาะข้อมูลคงที่เท่านั้น แต่ไม่ได้ดูพฤติกรรมของผู้ใช้ และตอนนี้ผู้ใช้ปลอมนั้นมีความใกล้ชิดกับผู้ใช้จริงมากในแง่ของข้อมูลคงที่

ปัญหาที่สามคือไม่มีการรวมกันหลายมิติ ในอดีตสามารถตัดสินได้ในจุดเดียว แต่ตอนนี้เป็นการยากที่จะแยกแยะระหว่างจริงและเท็จโดยไม่ต้องรวมสถานะที่ใช้งานอยู่ พฤติกรรมที่ผิดปกติ และโครงสร้างบัญชี

ดังนั้นไม่ใช่ว่าวิธีการแบบเดิมจะไร้ประโยชน์โดยสิ้นเชิง แต่เพียงใช้วิธีการเหล่านี้ไม่เพียงพออีกต่อไป

ผู้ใช้ปลอมดูเหมือนคนจริงๆ ข้อมูลสถานการณ์ใดที่มีแนวโน้มที่จะปะปนเข้ากับพวกเขามากที่สุด

ปัญหาที่เป็นไปได้มากที่สุดคือสถานการณ์จำลองข้อมูลการนำเข้าชุดงาน ตัวอย่างเช่นทำเมื่อ Telegram คัดกรองหมายเลขเป็นชุด รับสมัครสมาชิกใหม่จากชุมชน และขยายกลุ่มผู้ใช้ หากดำเนินการเฉพาะการตรวจจับหมายเลขพื้นฐานเท่านั้น การนำเข้าผู้ใช้ปลอมเข้าด้วยกันก็จะเป็นเรื่องง่าย

ประการที่สอง เมื่อคัดกรองผู้ใช้ที่มีการใช้งานสูง ผู้ใช้ปลอมบางรายจะเข้าสู่ช่วงผู้ใช้ที่ใช้งานผ่านพฤติกรรมจำลอง ซึ่งจะส่งผลโดยตรงต่อผลการเข้าถึงในภายหลัง

อีกประการหนึ่งคือสถานการณ์การดำเนินงานของชุมชน จำนวนสมาชิกกลุ่มดูเหมือนปกติ แต่ไม่สามารถโต้ตอบได้ มักเป็นเพราะสัดส่วนผู้ใช้ปลอมมีสูง

สิ่งที่สถานการณ์เหล่านี้มีเหมือนกันคือปริมาณข้อมูลมีขนาดใหญ่และการกรองมีรายละเอียดไม่เพียงพอ

ทำมันตอนนี้การกรองผู้ใช้ปลอมของ Telegram ควรเพิ่มมิติการตัดสินอะไร?

สถานะแรกคือสถานะใช้งานอยู่ แต่คุณไม่สามารถดูได้ว่าสถานะใช้งานอยู่หรือไม่ แต่ยังรวมเข้ากับกรอบเวลาด้วย เช่นใช้งาน 3 วันและใช้งาน 7 วันจะถูกตัดสินแยกกัน

ถัดไปคือป้ายกำกับพฤติกรรมที่ผิดปกติ เลเยอร์นี้มีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ และใช้เพื่อระบุบัญชีที่ไม่สอดคล้องกับตรรกะการใช้งานปกติ

อีกประการหนึ่งคือโครงสร้างข้อมูล แต่ไม่สามารถใช้เพียงอย่างเดียว แต่เป็นการตัดสินเสริม

นอกจากนี้ยังมีการระบุบัญชีความเสี่ยงซึ่งสามารถกรองข้อมูลที่อาจเป็นปัญหาเพิ่มเติมได้

การรวมกันของมิติข้อมูลเหล่านี้สามารถเข้าใกล้การระบุตัวตนผู้ใช้จริง แทนที่จะอาศัยป้ายกำกับแบบจุดเดียว

วิธีร่วมมือกับการตรวจจับที่ใช้งานอยู่ พฤติกรรมที่ผิดปกติ และความสมบูรณ์ของข้อมูล

วิธีที่เสถียรกว่าคือทำการตรวจจับขั้นพื้นฐานก่อน จากนั้นทำการกรองความผิดปกติ จากนั้นจึงคัดกรองผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่ และสุดท้ายใช้ความสมบูรณ์ของข้อมูลเพื่อทำการตัดสินเสริม

หากลำดับกลับกัน เช่น ดูข้อมูลก่อนแล้วจึงดูกิจกรรม โครงสร้างผู้ใช้ปลอมอาจเข้าใจผิดได้ง่าย

นี่คือเหตุผลว่าทำไมกระบวนการคัดกรองจึงเน้นไปที่ลำดับมากกว่าแค่การเพิ่มจำนวนแท็ก

เนื่องจากลำดับไม่ถูกต้องไม่ว่าจะเพิ่มแท็กกี่แท็กก็อาจไม่ถูกต้องได้

Digital Planet สามารถช่วยระบุรายละเอียดเพิ่มเติมของผู้ใช้จริงและผู้ใช้ปลอมได้อย่างไร

ในขั้นตอนนี้หลายทีมจะใช้ Digital Planet เพื่อการตรวจจับบัญชีโทรเลข การคัดกรองผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่ การกรองบัญชีที่ผิดปกติ และการตัดสินการรวมหลายมิติ Digital Planet รองรับการตรวจจับหมายเลขหน้าจอทดลองใช้ฟรี ซึ่งสามารถรวมมิติของสถานะที่ใช้งานอยู่ พฤติกรรมที่ผิดปกติ และโครงสร้างข้อมูลเพื่อกรอง ซึ่งเหมาะสมกับสภาพแวดล้อมของผู้ใช้ปลอมในปัจจุบันมากกว่าการตัดสินจากป้ายกำกับเดียว

คุณค่าของวิธีนี้ไม่ได้อยู่ที่การคัดกรองอีกขั้นตอนหนึ่ง แต่อยู่ที่การแยกผู้ใช้จริงและผู้ใช้ปลอม เพื่อให้การเบี่ยงเบนการรับส่งข้อมูลและการติดต่อในภายหลังอาศัยข้อมูลที่สะอาดยิ่งขึ้น

ดาวเคราะห์ดิจิทัล เป็นแพลตฟอร์มคัดกรองหมายเลขชั้นนำของโลกที่ผสมผสาน การเลือกกลุ่มหมายเลขโทรศัพท์มือถือทั่วโลก การสร้างหมายเลข การขจัดข้อมูลซ้ำซ้อน การเปรียบเทียบ และฟังก์ชันอื่นๆ . รองรับลูกค้าทั่วโลกหมายเลขชุดสำหรับ 236 ประเทศบริการคัดกรองและทดสอบ , ปัจจุบันรองรับโซเชียลและแอปมากกว่า 40 รายการเช่น:

whatsapp/line, twitter, facebook, Instagram, LinkedIn, Viber, zalo, binance, สัญญาณ, skype, DISCORD, Amazon, Microsoft, Truemoney, Snapchat, kakao, Wish, GoogleVoice, Botim, MoMo, TikTok, GCash, Fantuan, Airbnb, เงินสด, VKontakte, Band, Mint, Paytm, VNPay, Moj, DHL, Okx, MasterCard, ICICBank, Byb Wait

แพลตฟอร์มนี้มีคุณสมบัติหลายประการ ได้แก่ การกรองแบบเปิด, การกรองแบบแอคทีฟ, การกรองเชิงโต้ตอบ, การกรองเพศ, การกรองอวาตาร์, การกรองอายุ, การกรองออนไลน์, การกรองที่แม่นยำ, การกรองระยะเวลา, การกรองการเปิดเครื่อง, การกรองหมายเลขว่าง, การกรองอุปกรณ์โทรศัพท์มือถือ รอ.

แพลตฟอร์มให้ โหมดการคัดกรองด้วยตนเอง โหมดการคัดกรองการสร้าง โหมดการคัดกรองแบบละเอียด และโหมดที่ปรับแต่งเอง เพื่อตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ที่แตกต่างกัน

ข้อได้เปรียบอยู่ที่การบูรณาการเครือข่ายโซเชียลหลักและแอปพลิเคชันต่างๆ ทั่วโลก โดยให้บริการคัดกรองหมายเลขแบบครบวงจร แบบเรียลไทม์ และมีประสิทธิภาพ เพื่อช่วยให้คุณบรรลุการพัฒนาดิจิทัลระดับโลก

คุณสามารถค้นหาได้จากช่องทางอย่างเป็นทางการt.me/xingqiupro รับข้อมูลเพิ่มเติมและตรวจสอบตัวตนของบุคลากรทางธุรกิจผ่านทางเว็บไซต์อย่างเป็นทางการ ธุรกิจอย่างเป็นทางการโทรเลข:@xq966

(เคล็ดลับดีๆ:มีอยู่เมื่อค้นหาหมายเลขบริการลูกค้าอย่างเป็นทางการของ Telegram อย่าลืมมองหาชื่อผู้ใช้xq966) คุณสามารถตรวจสอบได้ผ่านทางเจ้าหน้าที่เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ: https://www.xingqiu.pro/check.html ยืนยันว่าผู้ติดต่อทางธุรกิจของคุณเป็นเจ้าหน้าที่ดาวเคราะห์หรือไม่