WhatsApp 投入巨资打造了一套多层级、技术先进的垃圾邮件检测和防御系统，以保护其数十亿用户的安全。该系统的运行不会破坏其核心的个人信息端到端加密机制，这使得这项任务尤为具有挑战性。以下是关键的技术方面：
1. 机器学习和人工智能（“Facebook免疫系统”模型）：
行为分析：这是 WhatsApp 垃圾邮件检测的基石。由于 WhatsApp 无法读取端到端加密消息的内容，因此它专注于分析其服务器可见的 行为模式和元数据。这包括：
发送量和速度：账户在短时间内发送异常多的消息，尤其是发送给之前从未联系过的收件人。例如，注册后不久，10 秒内发送了 100 条消息。
账户年龄和活动历史：新注册的账户表现出可疑的活动模式。
连接模式：分析表现出类似垃圾邮件行为的账户之间的连接。
创建和加入群组：快速创建大量群组，或在短时间内加入大量群组。
个人资料信息：不寻常或通用的个人资料名称、图片或“关于”状态。
设备信息：利用注册时和使用过程中的基本设备详细信息、IP 地址和运营商信息来识别可疑帐户。
实时检查： WhatsApp 对每个用户操作（读取或写入）进行实时检查，以识别滥用行为。这使得他们的机器学习系统能够持续训练并更新，以适应新的垃圾邮件模式。
主动检测：目标是在垃圾邮件和诈骗账户到达用户或用 意大利 WhatsApp 号码数据 户需要举报之前检测并禁止它们。
2.用户报告和反馈：
举报机制：用户可以轻松举报可疑消息、联系人或整个频道。当用户举报消息时，WhatsApp 会收到该联系人的最后五条消息（可能还有其他元数据），以审查被举报的帐户。
人工审核与机器学习反馈循环：虽然自动化系统处理海量邮件，但用户报告提供了关键信号，有助于识别新的垃圾邮件策略并训练机器学习模型。人工审核人员会分析已报告的案例，以验证机器学习结果并做出细致入微的决策。
举报滥用预防： WhatsApp 还设有防止举报系统滥用的机制，确保用户群体不会错误地针对个人。系统会检查举报电话号码是否曾与被举报用户进行过互动。
3. 帐户生命周期检查点：
WhatsApp 在各个阶段都会封禁账户：
注册时：机器学习算法分析注册元数据（设备详细信息、IP 地址、运营商信息、电话号码模式），甚至在可疑账户发送第一条消息之前就对其进行标记和禁止。
发送消息期间：实时行为分析和异常消息活动模式会触发禁令。
回应负面反馈：用户报告是禁止绕过初始检测的帐户的关键触发因素。
4. 功能设计和限制以遏制滥用：
转发限制：为了遏制虚假信息和垃圾邮件的快速传播，WhatsApp 引入了全局消息转发限制，允许一条消息同时最多转发到五个聊天室。这显著减缓了病毒式垃圾邮件的传播。
“静音未知来电”功能：此功能允许用户自动将不在其联系人列表中的号码的来电静音，减少垃圾电话和潜在诈骗的干扰。
“屏蔽未知账户消息”（测试/推出中）： WhatsApp 正在测试/推出一项功能，允许用户在未知账户消息量过大时自动屏蔽这些消息。这为防止垃圾邮件发送者的信息泛滥提供了额外的保护。
简化从锁定屏幕/通知阻止和报告的功能： WhatsApp 让用户可以更轻松地直接从手机的锁定屏幕或通知面板阻止和报告垃圾邮件，甚至无需打开应用程序即可快速对不需要的消息采取行动。
群组邀请控制：用户可以控制谁可以将他们添加到群聊中（所有人、我的联系人、我的联系人除外……），防止他们被添加到不需要的垃圾邮件群组。
禁止公开电话号码搜索： WhatsApp 的设计不允许用户通过电话号码搜索他人，除非他们已经拥有该号码。这限制了垃圾邮件发送者直接从平台获取号码的能力。
企业账户限制：对于 WhatsApp Business 平台用户，Meta 实施严格的消息政策。如发现企业违反垃圾邮件规则（例如，未经请求的群发消息、负面评价较高），将面临账户限制、暂时封禁甚至永久停用等处罚。消息模板需要预先批准，以防止垃圾邮件。
5.法律行动：
除了技术执法外，WhatsApp (Meta) 还会对与平台内滥用证据（例如自动发送或群发消息）相关的个人或公司采取法律行动。他们也可能根据平台外的证据采取行动（例如，公开宣传发送 WhatsApp 群发消息工具的公司）。
挑战：
端到端加密：核心挑战在于，由于端到端加密，WhatsApp 无法读取个人信息内容。这迫使他们只能依赖元数据和行为模式，而垃圾邮件发送者却不断试图规避这些因素。
老练的垃圾邮件发送者：垃圾邮件发送者不断改进他们的策略来绕过检测系统，需要不断更新和改进 WhatsApp 的算法。
尽管面临这些挑战，WhatsApp 仍采取多管齐下的方法，严重依赖先进的机器学习和用户驱动的反馈，旨在尽可能地使平台免受垃圾邮件的困扰。
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