Os spammers migraram do texto para as imagens porque bots de palavra-chave simples são cegos a elas. O Telm verifica cada imagem de três formas ao mesmo tempo: um hash perceptual reconhece banners de spam conhecidos mesmo após redimensionamento ou mudança de cor, o OCR lê o texto impresso dentro da imagem, e um decodificador de QR extrai links e números de telefone escondidos. O texto extraído de uma imagem passa pelas mesmas regras antispam das mensagens normais, então um banner de cassino com um QR code é removido tão rápido quanto um anúncio em texto.
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Abrir no seu painel1Por que o spam se esconde dentro de imagens
Um filtro de palavra-chave clássico só olha o texto da mensagem, então os spammers colocam a oferta em uma imagem: um banner de cassino, uma captura de tela de investimento, um QR code que leva a um canal de golpe. Para um bot ingênuo, a mensagem parece vazia e inofensiva.
O Telm trata uma imagem como conteúdo a ser lido, não um anexo opaco. Cada foto é inspecionada enquanto o resto das verificações roda, então o spam em imagem é barrado na mesma passagem que o spam em texto.
2Como o Telm lê texto dentro de uma imagem
O OCR (reconhecimento óptico de caracteres) transforma as letras impressas em uma foto de volta em texto. O Telm lê com o motor Tesseract, ajustado para os idiomas que a sua comunidade de fato fala.
Uma vez extraído o texto, uma imagem incomumente carregada de texto é tratada como um provável anúncio, e as palavras recuperadas são passadas pelas suas regras normais de spam. Se essas regras combinam, a foto é pontuada como uma mensagem de texto que dissesse a mesma coisa.
- Leitura em vários idiomas de imediato — inglês e russo por padrão, mais alemão, francês, espanhol e CJK (chinês, japonês, coreano).
- Uma imagem carregada de texto (muitas palavras impressas com boa confiança) é, por si só, um sinal de spam.
- O texto recuperado é reverificado contra a biblioteca completa de regras, então ofertas escondidas dentro de banners são pegas.
- Os resultados são lembrados pela impressão digital da imagem, então a mesma foto nunca é processada duas vezes.
3Três verificações em cada imagem
O OCR é uma de três verificações que rodam juntas em cada foto. Entre elas, cobrem banners reutilizados, texto impresso e links codificados.
- Hash perceptual — reconhece um banner de spam conhecido mesmo após ser redimensionado, cortado ou ter a cor alterada. Uma foto sinalizada como spam em um grupo é reconhecida em todos os grupos.
- OCR — lê o texto impresso dentro da imagem e o passa pelas regras de spam.
- Decodificador de QR — extrai links (incluindo t.me, wa.me e telegram.me) e números de telefone escondidos em um QR code, e sinaliza alvos suspeitos.
4Quando a visão de IA entra em cena
As verificações rápidas acima resolvem a maioria das imagens por conta própria. Para a genuína zona cinzenta — uma foto que não é nem um banner conhecido óbvio nem obviamente limpa — o Telm pode escalar para um modelo de visão de IA que descreve o que a imagem realmente mostra.
Essa análise mais profunda é reservada para esses casos limítrofes, então ela entra em cena apenas quando os sinais mais rápidos são inconclusivos.
5O que você controla
A detecção inteligente de imagens não precisa de configuração — está ativa assim que o bot está aplicando. Se a sua comunidade não deve publicar fotos de forma alguma, você também pode aplicar um bloqueio bruto que apaga toda imagem independentemente do conteúdo.
As duas abordagens são independentes: a detecção inteligente remove imagens de spam enquanto deixa fotos normais passarem; o filtro bruto remove todas as imagens. A maioria dos grupos quer apenas a detecção inteligente.
- Detecção inteligente (hash + OCR + QR) — mantém fotos reais, remove spam em imagem. Ativa por padrão.
- Bloquear todas as imagens — um filtro rígido para comunidades apenas de texto. Veja filtros de conteúdo.