道路をナビゲートするために最も頻繁に必要とされるアプリケーションの1つであるGoogleマップは、誤った情報で満たされていることが多く、平均して多くの詐欺師がビジネスをダウンさせようとします。
このアプリは、世界をナビゲートしたり探索したりするだけでなく、ユーザーが町や他のビジネスで最高のレストランを見つけるのに役立つビデオ、レビュー、評価などの投稿コンテンツも含まれています。
投稿されたコンテンツは役に立ちますが、詐欺師が金銭的利益のために詐欺コンテンツを投稿することがあります。
Google は、機械学習モデルを活用して、高度な自動および手動の方法で機能する新しい不正使用のパターンを明らかにし、1 億 1 億 500 万件を超えるポリシー違反のレビューをブロックまたは削除することに成功し、それらのレビューのほとんどは 2022 年に確認される前に知られていました。
その更新されたモデルのおかげで、Googleは2021年よりも20%以上多くの偽のレビューを削除しました。
「私たちの技術は、ぼやけた、低品質、またはコンテンツポリシーに違反する2億枚以上の写真と700万本の動画をブロックまたは削除します」と、ユーザー生成コンテンツのテクニカルディレクターであるAshish Guptaは、4月3日月曜日のGoogleの公式ブログから引用されています。
Gupta氏は、自動化されたシステムは、ウェブサイトが.designまたは.topで終わるビジネスプロファイルの突然の増加を検出し、数百万のプロファイルで手動で認識するのが難しいと付け加えました。
「私たちのアナリストチームは、このWebサイトが偽物であることをすぐに確認し、それを削除して関連するアカウントをすばやく無効にすることができました」とGupta氏は述べています。
さらに、Googleは偽のビジネスプロファイルを作成する2,000万件の試みを停止しましたが、これは2021年と比較して800万回増加しています。疑わしい活動や不正使用の試みを検出した後、185,000を超える企業を保護することも実施されました。
さらに、テクノロジーの巨人は、詐欺師がGoogleマップで不正行為を行う方法も共有しました。彼らは、寄付された写真の上に不正確な電話番号を重ね合わせ、疑いを持たない被害者をだまして実際のビジネスではなく詐欺師に電話をかけることを望んでいます。
Googleによると、新しい機械学習モデルは、特定の視覚的な詳細と写真のレイアウトを分析することにより、貢献する画像に重ねられた数字を認識できます。
「このモデルでは、これらの不正な画像やポリシー違反のほとんどを、公開される前に検出してブロックすることに成功しています」とGupta氏は結論付けました。
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