Google ha querido compartir dos nuevos ejemplos de como está aplicando la tecnología junto a analistas expertos para combatir la publicación de contribuciones falsas en Google Maps, incluso antes de llegar a ser publicadas, dado lo útil que es esta herramienta en todo el mundo, utilizadas por más de mil millones de personas al mes.
La compañía es consciente de que las dinámicas de los estafadores van evolucionando a lo largo del tiempo, haciéndose cada vez más complejas, por lo que sus medidas también deben ir evolucionando acorde a dichas dinámicas.
Los modelos de aprendizaje automático como importantes aliados
Google apunta por un lado al uso del aprendizaje automático para ser más rápidos en la detección de los patrones de abuso, cuya actualización de los modelos de aprendizaje automático llevada a cabo el pasado año ayudó a detectar nuevas tendencias de abuso, incluyendo el aumento repentino de perfiles comerciales cuyos enlaces web terminaban en .design o .top, algo difícil de detectar manualmente en millones de perfiles, pero que el equipo de analistas confirmó que estos sitios web son falsos, dando lugar a la suspensión de dichos perfiles.
Y por el otro lado, ante el uso de números de teléfonos fraudulentos superpuestos en imágenes, Google lanzó un nuevo modelo de aprendizaje automático capaz de reconocer números superpuestos en imágenes a través del análisis de detalles visuales específicos y los diseños de las fotos, consiguiendo detectar y bloquear la mayoría de estas imágenes antes de llegar a ser publicadas.
Los logros conseguidos en 2022 frente al aumento de los fraudes
Además de estos dos ejemplos, Google también ha querido compartir su progreso para combatir las falsas contribuciones a lo largo del pasado año combinando modelos de aprendizaje automático con écnicas manuales y automatizadas avanzada para conseguir hacer frente a los falsos contenidos.
Señalan que gracias a sys modelos actualizados, eliminaron un 20 % más de reseñas falsas que en 2021, la mayoría de ellas incluso antes de llegar a ser vistas por el público. Mediante el uso de sus técnicas, bloquearon o eliminaron más de 200 millones de fotos y 7 millones de videos que estaban borrosos, de baja calidad ,o que violaban sus políticas de contenido.
También lograron parar 20 millones de intentos de crear Perfiles de negocios falsos, 8 millones más que en 2021, e incluso aplicaron protecciones a más de 185,000 negocios posteriormente a la detección actividad sospechosa e intentos de abuso.
A todo ello, Google también llega a acudir a la justicia para tomar medidas legales contra los infractores, poniendo como ejemplo la interposición de una demanda que posibilitó eliminar con éxito a un grupo de estafadores que llegaron a hacerse pasar por Google mediante llamadas comerciales fraudulentas para tratar de conseguir reseñas falsas.
Todo lo que han ido aprendiendo llegan a compartirlo también con la FTC y con los organismos gubernamentales de todo el mundo para hacer frente a las revisiones falsas y otros contenidos engañosos. Con lo publicado hoy por Google, ya podemos hacernos una idea del trabajo que hay detrás para que accedamos únicamente a información confiable sobre los lugares sobre los que estamos interesados sin llegar a caer en fraudes perpetrados por actores maliciosos.
Más información/crédito de la imagen: Google