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इमेज विश्लेषण

इमेज में टेक्स्ट
पहचान

इमेज और QR कोड से टेक्स्ट निकालें और उनका विश्लेषण करें ताकि छिपा हुआ स्पैम पकड़ा जा सके।

  • इमेज से टेक्स्ट निकालना
  • QR कोड स्कैनिंग
  • बहु-भाषा OCR
अपलोड की गई इमेजटेक्स्ट निकाला गयास्पैम ब्लॉक हुआ

हम क्या पहचानते हैं

इमेज टेक्स्ट (OCR)

इमेज, स्क्रीनशॉट और फ़ोटो से टेक्स्ट निकालें और उनका विश्लेषण करें।

QR कोड

QR कोड को डिकोड करें ताकि छिपे हुए लिंक और स्पैम सामग्री का पता चल सके।

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पहचान की भाषाएँ — अंग्रेज़ी, रूसी, जर्मन, फ़्रेंच, स्पेनिश, चीनी, जापानी, कोरियाई
स्वचालित
हर इमेज स्कैन की जाती है
संयुक्त
इमेज हैशिंग के साथ मिलकर काम करता है

सामान्य पकड़

  • वॉलेट पते वाली क्रिप्टो धोखाधड़ी इमेज
  • फिशिंग साइटों से जुड़े QR कोड
  • स्पैम टेक्स्ट वाली प्रचारात्मक इमेज
  • स्पैम संदेशों के स्क्रीनशॉट

इमेज से टेक्स्ट और कोड कैसे निकाले जाते हैं

स्पैमर अपने पेलोड को ठीक इसलिए तस्वीरों में ले जाते हैं ताकि टेक्स्ट फ़िल्टर से बच सकें, इसलिए Telm इमेज भी पढ़ता है। हर इमेज OCR — ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन — से गुज़रती है ताकि उसमें मौजूद कोई भी टेक्स्ट निकाला जा सके, चाहे वह किसी क्रिप्टो-स्कैम ग्राफ़िक में एक वॉलेट पता हो, किसी फ़ोटो पर लिखा एक प्रोमो हो, या किसी स्पैम संदेश का स्क्रीनशॉट हो। समानांतर में, किसी भी QR कोड को डिकोड किया जाता है ताकि अंदर छिपा लिंक सामने आए, अक्सर एक फ़िशिंग या मैलवेयर गंतव्य जिसे इमेज कभी सादे टेक्स्ट में नहीं दिखाती। निकाला गया टेक्स्ट और डिकोड किए गए लिंक फिर उसी पाइपलाइन से वापस फ़ीड किए जाते हैं जो सामान्य संदेशों का न्याय करती है, ताकि इमेज स्पैम का उसकी असली सामग्री पर मूल्यांकन हो।

यह किसी भी केवल-टेक्स्ट बचाव की स्पष्ट खाई को बंद करता है और हर इमेज पर स्वचालित रूप से काम करता है, पर्सेप्चुअल इमेज हैशिंग के साथ-साथ जो पहले देखी गई तस्वीर को हल्के से फिर से एनकोड किए जाने पर भी पहचान लेती है। पहचान आठ भाषाओं को कवर करती है — अंग्रेज़ी, रूसी, जर्मन, फ़्रेंच, स्पेनिश, चीनी, जापानी और कोरियाई — जहाँ ईमानदार सीमाएँ हैं: OCR भारी शैलीबद्ध फ़ॉन्ट, विकृत टेक्स्ट या बहुत कम-रिज़ॉल्यूशन वाली इमेज पर पूर्ण नहीं है, और उस सेट के बाहर की स्क्रिप्ट लिप्यंतरित नहीं की जाएगी। यह एक मज़बूत अतिरिक्त परत है, इस बात की गारंटी नहीं कि कोई टेक्स्ट किसी तस्वीर में छिप नहीं सकता, यही वजह है कि यह अकेले फ़ैसला करने के बजाय व्यापक पाइपलाइन को फ़ीड करती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या हर इमेज स्कैन करना मेरे ग्रुप को धीमा करता है या मुझे कुछ खर्च कराता है?

स्कैनिंग पृष्ठभूमि में स्वचालित रूप से चलती है जैसे-जैसे इमेज आती हैं; सदस्य चैट जारी रखने के लिए उस पर इंतज़ार नहीं करते। यह एक अलग सशुल्क ऐड-ऑन के बजाय सुरक्षा पाइपलाइन का हिस्सा है। पर्सेप्चुअल इमेज हैशिंग यह भी करती है कि पहले से देखी और आँकी गई तस्वीर को जल्दी फिर से पहचाना जा सके, ताकि दोहराई गई स्पैम इमेज में से हर एक को पूर्ण पुनर्विश्लेषण की ज़रूरत न पड़े।

क्या OCR सामान्य इमेज को गलत पढ़कर निर्दोष पोस्ट फ़्लैग कर देगा?

OCR केवल टेक्स्ट निकालता है; यह अपने आप फ़ैसला नहीं करता। निकाले गए शब्द और कोई भी डिकोड किया गया QR लिंक एक सामान्य संदेश की तरह उसी पहचान पाइपलाइन से गुज़ारे जाते हैं, ताकि टेक्स्ट वाला एक हानिरहित मीम इस पर आँका जाए कि वह टेक्स्ट वास्तव में क्या कहता है। जैसा सभी पहचान के साथ होता है, सीमांत फ़ैसले लॉग और समीक्षा योग्य होते हैं, और आप प्रवर्तन चालू होने से पहले इसे Monitoring Mode में देख सकते हैं।

यह वास्तव में कौन-सी भाषाएँ पढ़ सकता है?

पहचान आठ भाषाओं को कवर करती है: अंग्रेज़ी, रूसी, जर्मन, फ़्रेंच, स्पेनिश, चीनी, जापानी और कोरियाई। उस सेट के बाहर की किसी भाषा में टेक्स्ट भरोसेमंद रूप से लिप्यंतरित नहीं होगा, और भारी शैलीबद्ध फ़ॉन्ट, विकृत अक्षर या बहुत कम-रिज़ॉल्यूशन वाले स्क्रीनशॉट OCR को हरा सकते हैं — यही एक कारण है कि यह एक स्टैंडअलोन फ़िल्टर के बजाय व्यापक पाइपलाइन को फ़ीड करने वाली एक परत के रूप में काम करता है।

क्या स्पैमर एक इमेज में टेक्स्ट को विकृत करके OCR को हरा सकते हैं?

कभी-कभी — जानबूझकर मोड़ा या शोरगुल वाला टेक्स्ट ठीक वही है जिससे OCR जूझता है, और एक जिद्दी स्पैमर पहचान को नुकसान पहुँचाने के लिए एक इमेज को खराब कर सकता है। यही वजह है कि OCR अकेला खड़ा नहीं होता: QR डिकोडिंग कोड के रूप में छिपे लिंक पकड़ती है, पर्सेप्चुअल हैशिंग पुनः उपयोग की गई इमेज पकड़ती है, और AI पाइपलाइन जो भी टेक्स्ट बरामद होता है उसका न्याय करती है, ताकि एक परत को हराना उन सबको पार नहीं कराता।

जहाँ टीमें इसका उपयोग करती हैं

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