Los spammers pasaron del texto a las imágenes porque los bots de palabras clave simples son ciegos a ellas. Telm comprueba cada imagen de tres maneras a la vez: un hash perceptual reconoce banners de spam conocidos incluso tras redimensionarlos o recolorearlos, el OCR lee el texto impreso dentro de la imagen, y un decodificador de QR extrae enlaces y números de teléfono ocultos. El texto extraído de una imagen pasa por las mismas reglas antispam que los mensajes normales, así que un banner de casino con un código QR se elimina tan rápido como un anuncio de texto.
¿Quieres configurar esto? Hazlo directamente en tu cuenta de Telm.
Abrir en tu panel1Por qué el spam se esconde dentro de las imágenes
Un filtro clásico de palabras clave solo mira el texto del mensaje, así que los spammers ponen su oferta en una imagen en su lugar: un banner de casino, una captura de pantalla de inversión, un código QR que lleva a un canal de estafa. Para un bot ingenuo el mensaje parece vacío e inofensivo.
Telm trata una imagen como contenido para leer, no como un adjunto opaco. Cada foto se inspecciona mientras se ejecutan el resto de las comprobaciones, así que el spam de imagen se detiene en la misma pasada que el spam de texto.
2Cómo lee Telm el texto dentro de una imagen
El OCR (reconocimiento óptico de caracteres) convierte las letras impresas en una imagen de nuevo en texto. Telm lee con el motor Tesseract, ajustado para los idiomas que tu comunidad realmente habla.
Una vez que el texto se extrae, una imagen inusualmente cargada de texto se trata como un probable anuncio, y las palabras recuperadas pasan por tus reglas de spam normales. Si esas reglas coinciden, la imagen se puntúa igual que un mensaje de texto que dijera lo mismo.
- Lectura multilingüe de fábrica: inglés y ruso por defecto, más alemán, francés, español y CJK (chino, japonés, coreano).
- Una imagen cargada de texto (muchas palabras impresas con buena confianza) es en sí una señal de spam.
- El texto recuperado se vuelve a comprobar contra la biblioteca completa de reglas, así que las ofertas ocultas dentro de los banners se atrapan.
- Los resultados se recuerdan por huella de imagen, así que la misma foto nunca se procesa dos veces.
3Tres comprobaciones en cada imagen
El OCR es una de tres comprobaciones que se ejecutan juntas en cada foto. Entre ellas cubren los banners reutilizados, el texto impreso y los enlaces codificados.
- Hash perceptual — reconoce un banner de spam conocido incluso después de haber sido redimensionado, recortado o recoloreado. Una foto marcada como spam en un grupo se reconoce en todos los grupos.
- OCR — lee el texto impreso dentro de la imagen y lo pasa por las reglas de spam.
- Decodificador de QR — extrae enlaces (incluidos t.me, wa.me y telegram.me) y números de teléfono ocultos en un código QR, y marca los destinos sospechosos.
4Cuándo interviene la visión de IA
Las comprobaciones rápidas de arriba resuelven la mayoría de las imágenes por sí solas. Para la verdadera zona gris (una imagen que no es ni un banner conocido obvio ni obviamente limpia) Telm puede escalar a un modelo de visión de IA que describe lo que la imagen muestra realmente.
Esta mirada más profunda se reserva para esos casos límite, así que interviene solo cuando las señales más rápidas son inconclusas.
5Qué controlas
La detección inteligente de imágenes no necesita configuración: está activa en cuanto el bot está aplicando. Si tu comunidad no debería publicar imágenes en absoluto, también puedes aplicar un bloqueo tajante que elimina cada imagen sin importar su contenido.
Los dos enfoques son independientes: la detección inteligente elimina las imágenes con spam dejando pasar las fotos normales; el filtro tajante elimina todas las imágenes. La mayoría de los grupos solo quieren la detección inteligente.
- Detección inteligente (hash + OCR + QR) — conserva las fotos reales, elimina el spam de imagen. Activada por defecto.
- Bloquear todas las imágenes — un filtro duro para comunidades de solo texto. Consulta filtros de contenido.