我们的机器学习模型去年进行了重大更新
Posted: Tue Dec 03, 2024 8:32 am
全球著名的搜索引擎谷歌并没有固步自封，而是努力让用户的搜索结果更加准确。最近推出的一项改进是识别谷歌地图中的虚假评论并随后对其进行阻止。谷歌提交了一份报告，澄清了如何在企业帐户中检测 荷兰 WhatsApp 号码数据 虚假评论。 此外，机器学习系统也已更新，能够发现并删除欺诈性视频或图像、不正确的业务详细信息和其他虚假信息。
Google 如何处理用户生成的垃圾邮件 最近，谷歌一直在引入新的、更先进的机器学习模型来检测和删除虚假内容。他们的任务是搜索用户发布的材料中的异常模式，以及检测以前未注意到的新形式的滥用行为。 该公司的代表对他们的工作评论如下：“我们长期以来一直在使用机器学习来检测潜在的滥用行为并继续改进我们的技术。
，帮助我们比以前更快地识别新的滥用行为。例如，自动化系统检测到网站地址以 .design 或 .top 结尾的企业资料数量突然增加。在数百万个配置文件中手动识别这一点非常困难。
我们的分析团队确认这些网站是假的，我们能够快速删除它们并禁用与其关联的帐户。” Google 的算法会在发布新内容之前对其进行审查，以阻止提交到 Google 地图系统的虚假或欺诈内容。他们还使用机器学习模型扫描已经发布的材料，以识别可能漏过初步检查的假货。
这些新系统拦截垃圾邮件的速度比 2021 年快得多，并捕获了大量垃圾邮件。 谷歌这样解释：“在某些情况下，诈骗者会在照片上覆盖不准确的电话号码。攻击者试图欺骗毫无戒心的受害者给他们打电话，而不是给真正的公司打电话。
为了解决这个问题，应用了一种新的机器学习模型，可以分析特定的视觉细节、照片的位置，并识别图像上叠加的数字。 该模型已在绝大多数欺诈图像发布之前成功检测并阻止了它们。” Google 地图如何拦截垃圾邮件 如您所知，2022年，信息验证不仅由自动化系统进行，还由负责检查内容的专家团队进行。
Google 如何处理用户生成的垃圾邮件 最近，谷歌一直在引入新的、更先进的机器学习模型来检测和删除虚假内容。他们的任务是搜索用户发布的材料中的异常模式，以及检测以前未注意到的新形式的滥用行为。 该公司的代表对他们的工作评论如下：“我们长期以来一直在使用机器学习来检测潜在的滥用行为并继续改进我们的技术。
，帮助我们比以前更快地识别新的滥用行为。例如，自动化系统检测到网站地址以 .design 或 .top 结尾的企业资料数量突然增加。在数百万个配置文件中手动识别这一点非常困难。
我们的分析团队确认这些网站是假的，我们能够快速删除它们并禁用与其关联的帐户。” Google 的算法会在发布新内容之前对其进行审查，以阻止提交到 Google 地图系统的虚假或欺诈内容。他们还使用机器学习模型扫描已经发布的材料，以识别可能漏过初步检查的假货。
这些新系统拦截垃圾邮件的速度比 2021 年快得多，并捕获了大量垃圾邮件。 谷歌这样解释：“在某些情况下，诈骗者会在照片上覆盖不准确的电话号码。攻击者试图欺骗毫无戒心的受害者给他们打电话，而不是给真正的公司打电话。
为了解决这个问题，应用了一种新的机器学习模型，可以分析特定的视觉细节、照片的位置，并识别图像上叠加的数字。 该模型已在绝大多数欺诈图像发布之前成功检测并阻止了它们。” Google 地图如何拦截垃圾邮件 如您所知，2022年，信息验证不仅由自动化系统进行，还由负责检查内容的专家团队进行。