이미지 내 텍스트
인식

이미지에서 텍스트와 코드를 추출하는 방식

스패머는 텍스트 필터를 피하려고 정확히 그 목적으로 페이로드를 사진 속으로 옮기므로, Telm은 이미지도 읽습니다. 모든 이미지는 OCR — 광학 문자 인식 — 을 거쳐, 암호화폐 사기 그래픽 속 지갑 주소든, 사진 위에 쓴 홍보 문구든, 스팸 메시지의 스크린샷이든, 그 안에 담긴 모든 텍스트를 추출합니다. 동시에 모든 QR 코드가 디코딩되어 그 안에 숨겨진 링크를 드러냅니다. 이는 흔히 이미지가 평문으로는 절대 보여주지 않는 피싱이나 악성코드 목적지입니다. 추출된 텍스트와 디코딩된 링크는 일반 메시지를 판단하는 것과 동일한 파이프라인으로 다시 공급되므로, 이미지 스팸은 실제 내용에 따라 평가됩니다.

이는 텍스트 전용 방어의 명백한 허점을 메우며 모든 이미지에서 자동으로 작동하고, 가벼운 재인코딩이 된 경우에도 이전에 본 사진을 인식하는 지각 이미지 해싱과 나란히 작동합니다. 인식은 여덟 개 언어를 다룹니다 — 영어, 러시아어, 독일어, 프랑스어, 스페인어, 중국어, 일본어, 한국어 — 여기에 솔직한 한계가 있습니다: OCR은 심하게 꾸며진 글꼴, 왜곡된 텍스트, 매우 저해상도인 이미지에서 완벽하지 않으며, 그 집합 밖의 문자는 옮겨 적히지 않습니다. 이는 사진 속에 어떤 텍스트도 숨을 수 없다는 보장이 아니라 강력한 추가 계층이며, 그래서 단독으로 결정하는 대신 더 넓은 파이프라인에 공급됩니다.

자주 묻는 질문