यह कैसे काम करता है
नियम-आधारित फ़िल्टर
तेज़ regex पैटर्न और ह्यूरिस्टिक्स स्पष्ट स्पैम को तुरंत पकड़ते हैं।
- Regex पैटर्न मिलान
- ज्ञात स्पैम वाक्यांश पहचान
- URL ब्लैकलिस्ट जांच
- कैरेक्टर एनकोडिंग विश्लेषण
स्थानीय AI मॉडल
डिवाइस पर मशीन लर्निंग मॉडल संदेश पैटर्न, उपयोगकर्ता व्यवहार और संदर्भ का विश्लेषण करता है।
- व्यवहार पैटर्न विश्लेषण
- संदेश अनुक्रम पहचान
- उपयोगकर्ता प्रतिष्ठा स्कोरिंग
- संदर्भ-सचेत वर्गीकरण
क्लाउड AI विश्लेषण
किनारे के मामलों के लिए, हमारा उन्नत क्लाउड LLM सूक्ष्म समझ प्रदान करता है।
- प्राकृतिक भाषा समझ
- इरादा वर्गीकरण
- बहु-भाषा समर्थन
- निरंतर सीखना
यह क्या पकड़ता है
3 स्तर क्यों?
एकल-स्तरीय पहचान प्रणाली एक बुनियादी समझौते का सामना करती है। हमारा 3-स्तरीय दृष्टिकोण इसे हल करता है।
- स्तर 1 अधिकांश स्पैम को लगभग शून्य विलंबता के साथ संभालता है।
- स्तर 2 व्यवहार विश्लेषण के साथ अतिरिक्त स्पैम पकड़ता है।
- स्तर 3 बचे हुए सबसे जटिल स्पैम को संभालता है।
क्यों अकेले नियम काफ़ी नहीं रह जाते
| चुनौती | अकेले कीवर्ड नियम | AI विश्लेषण |
|---|---|---|
| बिल्कुल नया स्पैम | जो पहले से स्पष्ट रूप से सूचीबद्ध नहीं था, उसे चूक जाता है | अर्थ और मंशा परखता है, इसलिए एक स्कैम जिसे उसने कभी नहीं देखा, फिर भी स्कैम जैसा पढ़ा जाता है |
| भेस बदला टेक्स्ट | v.i.p sp@cing, होमोग्लिफ़ और तस्वीरों में गूँथे टेक्स्ट से मात खा जाता है | भेस के आर-पार वैसे ही पढ़ता है जैसे कोई इंसान — OCR के ज़रिये इमेज के अंदर के टेक्स्ट समेत |
| संदर्भ | हर संदेश को अलग-थलग परखता है, इसलिए किनारे के मामले सिक्का-उछाल बन जाते हैं | संदेश को अकाउंट के संदर्भ के साथ तौलता है — संपर्क जानकारी छोड़ता एक नया सदस्य लिंक साझा करते नियमित सदस्य से अलग पढ़ा जाता है |
| रखरखाव | किसी को कीवर्ड सूचियाँ हमेशा ताज़ा रखनी पड़ती हैं | बिना मैनुअल सूची-रखरखाव के फ़ैसलों और क्रॉस-ग्रुप संकेतों से सीखता रहता है |
यह सीखता रहता है — असली ट्रैफ़िक पर
हमारा अपना प्रशिक्षित मॉडल
असली Telegram ट्रैफ़िक पर प्रशिक्षित एक समर्पित स्पैम मॉडल केवल 0.04% फॉल्स पॉज़िटिव के साथ 97.9% स्पैम पकड़ता है — और यह मिलीसेकंड में जवाब देता है, इससे पहले कि भारी AI को चलाने की भी ज़रूरत पड़े।
वर्डिक्ट मेमोरी
पुष्ट फ़ैसले याद रखे जाते हैं। जब ज्ञात स्पैम का लगभग-डुप्लिकेट दिखता है — भले ही दोबारा शब्दों में लिखा गया हो या इमोजी से भरा हो — इसे तुरंत ब्लॉक कर दिया जाता है, बिना किसी नए AI कॉल और बिना देरी के।
क्रॉस-ग्रुप सुरक्षा
एक समुदाय में पकड़ा गया स्पैमर हर समुदाय को ज्ञात हो जाता है। पहचान संकेत ग्रुप्स के बीच साझा किए जाते हैं, इसलिए एक बार विफल हुआ अभियान अगले दरवाज़े पर नई शुरुआत नहीं पाता।
एडमिन के लिए टेस्ट मोड
टेस्ट मोड चालू करें और बॉट एडमिन के अपने संदेशों को ऐसे मॉडरेट करता है जैसे वे सामान्य सदस्य हों। सीमांत सामग्री खुद पोस्ट करें और देखें कि कौन-से नियम लागू होते हैं — बिना किसी को सज़ा दिए।
3-स्तरीय पहचान एक संदेश पर कैसे फ़ैसला करती है
हर संदेश स्तरों से क्रम में गुज़रता है, सबसे सस्ता पहले। स्तर 1 regex पैटर्न, ज्ञात स्पैम वाक्यांश, URL ब्लैकलिस्ट लुकअप और कैरेक्टर-एनकोडिंग जाँचें लागू करता है — स्पष्ट स्पैम यहीं बिना किसी मॉडल कॉल के पकड़ा जाता है। जो कुछ स्पष्ट रूप से हल नहीं होता वह स्तर 2 पर जाता है, हमारे अपने सर्वरों पर चलने वाला एक टेक्स्ट क्लासिफ़ायर जो संदेश को सामग्री, संदर्भ और भेजने वाले के हाल के व्यवहार पर बिना किसी प्रति-संदेश बाहरी API अनुरोध के स्कोर करता है। केवल वास्तव में सीमांत मामले — ट्रैफ़िक का एक छोटा हिस्सा — स्तर 3 तक बढ़ते हैं, एक क्लाउड LLM जो संदेश को इरादे और प्रच्छन्न शब्दावली के लिए पढ़ता है। जैसे ही एक स्तर आश्वस्त होता है पाइपलाइन रुक जाती है।
जाँचों को इस तरह क्रमबद्ध करना आम मामले को तेज़ और महँगे मामले को दुर्लभ रखता है, ताकि एक व्यस्त समूह हर पंक्ति के लिए एक LLM पर इंतज़ार न करे। «कार्रवाई करें» और «छोड़ दें» के बीच की सीमा आपको ट्यून करनी है, और ऐसा करना सार्थक है: एक सख्त सेटिंग अधिक सीमांत प्रचार पकड़ती है पर कभी-कभी एक उत्साही असली उपयोगकर्ता को फ़्लैग कर देगी, जबकि एक ढीली सेटिंग अधिक को निकलने देती है। चूँकि हर निर्णय — कौन-सा स्तर चला, स्कोर, इच्छित कार्रवाई — लॉग में लिखा जाता है, आप कभी अनुमान नहीं लगाते कि एक संदेश क्यों हटाया गया, और आप पाइपलाइन के किसी को छूने से पहले उसे देखने के लिए Monitoring Mode में शुरू कर सकते हैं।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
AI स्पैम पहचान कितनी सटीक है?
स्तरित पाइपलाइन — नियम, हमारा अपना प्रशिक्षित मॉडल, और कठिन मामलों के लिए एक AI क्लासिफायर — असली ट्रैफ़िक पर लगभग 0.04% फॉल्स पॉज़िटिव के साथ करीब 97.9% स्पैम पकड़ती है। और आपको हमारी बात मानने की ज़रूरत नहीं: बॉट मॉनिटरिंग मोड में शुरू होता है, इसलिए किसी भी चीज़ पर कार्रवाई करने से पहले आप अपने ग्रुप पर उसके निर्णय देख सकते हैं।
क्या यह मेरी भाषा में काम करता है?
हां। पहचान बहुभाषी है, CJK लिपियों, लिप्यंतरित टेक्स्ट, और मिश्रित-भाषा संदेशों सहित। OCR छवियों के भीतर के टेक्स्ट को भी पढ़ता है, इसलिए तस्वीरों में छिपा स्पैम उसी तरह पकड़ा जाता है।
जब AI गलती करता है तो क्या होता है?
सज़ा पाए सदस्य को उनकी अपनी भाषा में एक विनम्र सूचना और एक निजी अपील लिंक मिलता है। एक AI आर्बिटर ग्रुप के संदर्भ के साथ मामले की समीक्षा करता है; स्पष्ट गलतियां सेकंडों में अपने-आप पलट दी जाती हैं और सदस्य की प्रतिष्ठा बहाल कर दी जाती है।
क्या मुझे कुछ कॉन्फ़िगर करना होगा?
नहीं। पहचान समझदार डिफ़ॉल्ट के साथ शुरू से ही काम करती है। अगर आप चाहें, तो सख्ती को ट्यून कर सकते हैं, अपने कीवर्ड नियम जोड़ सकते हैं, और पहले अपने संदेशों पर थ्रेशोल्ड को परखने के लिए टेस्ट मोड का उपयोग कर सकते हैं।
जहाँ टीमें इसका उपयोग करती हैं
असली समुदाय प्रकार जहाँ यह सुविधा भारी काम संभालती है।
अपने क्रिप्टो समूह को स्कैमर, नकली एयरड्रॉप और फ़िशिंग लिंक से बचाएँ — इमेज के भीतर छिपे स्कैम सहित।
कंपनी समूहों और ग्राहक समुदायों के लिए पेशेवर मॉडरेशन। विस्तृत ऑडिट लॉग के साथ मज़बूत सुरक्षा।
अपने प्रशंसक आधार को धोखेबाजों से बचाएं जो आपकी नकल करते हैं। अपने समुदाय के लिए एक सुरक्षित स्थान बनाएं।
संबंधित सुविधाएं
जानें कि Telm आपके समुदाय की और कैसे मदद कर सकता है