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अपने परिवार के लिए स्कैम डिटेक्टर बनाएं

साधारण नियम और एक स्कोर कई आम स्कैम संदेशों को पहचान सकते हैं। यह मापना सीखें कि यह क्या पकड़ता है, क्या छोड़ देता है और कितनी बार गलत अलार्म बजाता है।

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अपने परिवार के लिए स्कैम डिटेक्टर बनाएं

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आसान शब्दों में

धुआं महसूस होने पर स्मोक अलार्म बजता है। अगर यह हर बार टोस्ट बनाते समय बजने लगे, तो परिवार परेशान होकर इसे बंद कर देता है। अगर यह कभी नहीं बजता, तो यह बेकार है। स्कैम डिटेक्टर भी ऐसा ही है: इसे बार-बार झूठा शोर मचाए बिना ज्यादातर असली खतरों को पकड़ना चाहिए।

कई स्कैम संदेश उन्हीं पैटर्न का पालन करते हैं जिन्हें आप AI स्कैम: उन्हें कैसे पहचानें और क्या करें से पहले ही जानते हैं: तुरंत कार्रवाई करने का दबाव, कोई धमकी, ऐसा इनाम जो सच होने के लिहाज से बहुत अच्छा लगे, OTP या PIN की मांग, कोई लिंक, या पैसों की मांग। एक छोटा प्रोग्राम इन संकेतों को खोज सकता है और प्रत्येक संदेश को एक स्कोर दे सकता है। फैसला अभी भी आपका परिवार ही करता है; टूल केवल यह कहता है "इस संदेश से सावधान रहें"।

नियम-और-स्कोर वाला डिटेक्टर कैसे काम करता है

1
नियम (Rules)
प्रत्येक नियम कुछ कीवर्ड या वाक्यांशों का उपयोग करके एक चेतावनी संकेत को देखता है, और उसका एक वेट (वजन) होता है।
2
स्कोर (Score)
किसी संदेश पर लागू होने वाले सभी नियमों के वेट को जोड़ें।
3
थ्रेशोल्ड (Threshold)
यदि स्कोर थ्रेशोल्ड तक पहुँच जाता है, तो संदेश को "संभावित स्कैम" के रूप में फ़्लैग करें।
4
वजह बताएं (Explain)
दिखाएं कि कौन से नियम लागू हुए, ताकि व्यक्ति समझ सके कि ऐसा क्यों हुआ।

चेतावनी संकेत	उदाहरण शब्द	यह संदिग्ध क्यों है
जल्दबाजी या धमकी	"आज ब्लॉक हो जाएगा", "आज रात काट दिया जाएगा", "गिरफ्तार"	दबाव के कारण लोग सोच-समझ नहीं पाते या जांच नहीं कर पाते।
सीक्रेट कोड मांगना	"OTP शेयर करें", "अपना PIN बताएं"	बैंक और पेमेंट ऐप्स का कहना है कि वे इन्हें कभी नहीं मांगते।
कुछ पाने के लिए पैसे या फीस मांगना	"प्रोसेसिंग फीस", "रजिस्ट्रेशन फीस"	असली इनाम और नौकरियां आपसे पहले पैसे नहीं मांगती हैं।
सच होने के लिहाज से बहुत ज्यादा अच्छा लगना	"आप जीत गए", "गारंटीड डबल रिटर्न"	कोई भी मुफ्त में बड़ा पैसा नहीं देता।
अज्ञात लिंक	"क्लिक करें", कोई वेब पता	लिंक ऐसे फर्जी पेजों पर ले जा सकते हैं जो आपकी जानकारी चुराते हैं।
गोपनीयता या किसी अधिकारी होने का दावा	"किसी को मत बताना", "कस्टम्स अधिकारी"	स्कैमर्स अधिकारी होने का नाटक करते हैं और पीड़ित को अकेला कर देते हैं।

चूक और गलत अलार्म (Misses and false alarms)

प्रत्येक डिटेक्टर दो प्रकार की गलतियाँ करता है। चूक (miss) वह स्कैम है जिसे वह पहचान नहीं पाया। गलत अलार्म (false alarm) वह सामान्य संदेश है जिसे उसने स्कैम बता दिया। थ्रेशोल्ड को कम करने से अधिक स्कैम पकड़े जाते हैं लेकिन गलत अलार्म भी बढ़ जाते हैं। इसे बढ़ाने से इसका उल्टा होता है। आप साधारण नियमों से दोनों को शून्य नहीं कर सकते, इसलिए आप एक संतुलन चुनते हैं और उसे मापते हैं।

Python: how the threshold changes the balance (made-up scores)python

# Made-up scores from a rule-based detector.
scam_scores = [7, 6, 5, 5, 4, 4, 3, 2]     # 8 real scams
normal_scores = [0, 0, 0, 1, 1, 2, 3, 4]   # 8 normal messages

for threshold in [2, 3, 4, 5]:
    caught = sum(s >= threshold for s in scam_scores)
    false_alarms = sum(s >= threshold for s in normal_scores)
    print(f"threshold {threshold}: caught {caught}/8 scams, "
          f"missed {8 - caught}, false alarms {false_alarms}/8")

परिवार के किसी टूल के लिए, एक चूक के कारण पैसे का नुकसान हो सकता है, लेकिन बहुत सारे गलत अलार्म का मतलब है कि लोग उस पर ध्यान देना बंद कर देंगे। अपने परिवार के साथ चर्चा करें कि क्या अधिक मायने रखता है, और अपने प्लान में वह संतुलन लिखें जिसे आपने चुना है।

उन संदेशों पर टेस्ट करें जो नियमों ने पहले नहीं देखे हैं

यदि आप अपने उदाहरणों को देखते हुए नियम लिखते हैं, तो वे नए संदेशों की तुलना में उन उदाहरणों पर बेहतर काम करेंगे। कुछ लेबल्ड संदेशों को अलग रखें और केवल अंत में उन पर टेस्ट करें। स्कैमर्स अपने शब्दों को भी बदलते रहते हैं, इसलिए समय-समय पर नियमों की समीक्षा करते रहें।

कमजोर तरीका

सिर्फ एक उदाहरण संदेश से नकल किए गए नियम
केवल उन्हीं संदेशों पर टेस्ट किया गया जिनका उपयोग नियम लिखने के लिए किया गया था
बिना किसी कारण के "SCAM!" कहता है
बिना पूछे परिवार के सदस्यों के असली निजी संदेशों का उपयोग करता है

बेहतर तरीका

सामान्य चेतावनी संकेतों के लिए बनाए गए नियम
अलग रखे गए संदेशों पर टेस्ट किया गया, जिसमें चूक और गलत अलार्म गिने गए
दिखाता है कि उसे कौन से संकेत मिले और आगे क्या करना है
काल्पनिक उदाहरणों का उपयोग करता है, या केवल अनुमति लेकर और व्यक्तिगत विवरण हटाकर असली उदाहरणों का उपयोग करता है

यह करें

प्रत्येक फ़्लैग किए गए संदेश में "क्या करें" की एक लाइन जोड़ें: लिंक पर क्लिक न करें, OTP या PIN शेयर न करें, उस व्यक्ति या संगठन को उस नंबर पर वापस कॉल करें जिस पर आप पहले से भरोसा करते हैं, और भारत में, हेल्पलाइन 1930 पर या cybercrime.gov.in पर साइबर धोखाधड़ी की रिपोर्ट करें।

बाद में एक मॉडल कहाँ मदद कर सकता है

नियमों को समझना और टेस्ट करना आसान है, इसलिए वे एक अच्छे पहले वर्शन हैं। बाद में आप नए शब्दों को पकड़ने के लिए एक भाषा मॉडल जोड़ सकते हैं, जिसमें call_model() जैसे प्लेसहोल्डर का उपयोग करके यह पूछा जा सकता है कि "यह संदेश कौन से चेतावनी संकेत दिखाता है?"। नियमों को बैकअप के रूप में रखें, कारण दिखाएं, और भरोसा करने से पहले उसी लेबल्ड सेट पर मॉडल को मापें।

सावधान रहें

आपका डिटेक्टर कुछ स्कैम को छोड़ देगा। यह बात अपने परिवार को और अपने README में साफ-साफ बताएं। सिर्फ इसलिए कभी किसी से न कहें कि "यह संदेश सुरक्षित है" क्योंकि टूल ने कम स्कोर दिया है। कम स्कोर का केवल यह मतलब है कि "कोई ज्ञात चेतावनी संकेत नहीं मिला"।

यह करके देखें। परिवार के दो सदस्यों से पूछें कि उन्हें हाल ही में कौन से स्कैम संदेश मिले हैं। उनके मनगढ़ंत वर्शन लिखें (बिना किसी असली नाम, नंबर या लिंक के) और उन्हें अपने टेस्ट सेट में जोड़ें।

और देखें और पढ़ें

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लैब

एक नियम-आधारित स्कैम स्कोरर जो 10 सामान्य संदेशों पर अधिकतम 1 गलत अलार्म के साथ 10 में से कम से कम 8 मनगढ़ंत स्कैम को पकड़ता है।

~30 min

समस्या

सभी संदेश मनगढ़ंत हैं। लिंक में .example पतों का उपयोग किया गया है, जो असली वेबसाइटें नहीं हो सकती हैं।

स्टार्टर चलाएं। इसमें एक नियम है और यह बहुत कम स्कैम पकड़ता है।
सामान्य चेतावनी संकेतों के लिए RULES में नियम जोड़ें: जल्दबाजी या धमकी, कोड मांगना, पैसे या फीस मांगना, इनाम और बड़े रिटर्न, लिंक, गोपनीयता या अधिकारी होने का दावा। प्रत्येक नियम (name, [keywords], weight) है। कीवर्ड छोटे अक्षरों (lower-case) वाले टेक्स्ट में मिलाए जाते हैं।
THRESHOLD और वेट को तब तक एडजस्ट करें जब तक आप अधिकतम 1 गलत अलार्म के साथ 10 में से कम से कम 8 स्कैम न पकड़ लें।
उन सामान्य संदेशों को देखें जिनमें OTP या बिल का ज़िक्र है। सुनिश्चित करें कि आपके नियम उन्हें फ़्लैग न करें। दो वाक्य लिखें कि आपके परिवार के लिए कौन सी गलती बदतर है, और क्यों।

प्रैक्टिस लैब

कोड में बदलाव करें और इसे रन करें। Python आपके ब्राउज़र में चलता है — हमारे सर्वर पर कुछ नहीं भेजा जाता।

रन करने के लिए Ctrl + Enter दबाएं

# Made-up labelled messages: 1 = scam, 0 = normal
MESSAGES = [
    ("Dear customer, your bank KYC is pending. Your account will be blocked today. Update now at http://kyc-update.example", 1),
    ("Congratulations! You won Rs 25 lakh in the lucky draw. Pay a small processing fee to claim your prize.", 1),
    ("Hi Mum, I dropped my phone in water. This is my new number. Please send money urgently, I will explain later.", 1),
    ("Your electricity connection will be cut tonight because the last bill is not updated. Call this officer immediately.", 1),
    ("Work from home! Earn 5000 daily by liking videos. Pay a registration fee to start.", 1),
    ("This is a customs officer. A parcel in your name has illegal items. Stay on video call and do not tell anyone, or you will be arrested.", 1),
    ("Share the OTP you just received to cancel the wrong transaction. Hurry, the money will be debited.", 1),
    ("Your parcel is on hold due to an incomplete address. Click http://parcel-help.example to pay a redelivery charge.", 1),
    ("Guaranteed double returns in 30 days on our crypto plan. Limited seats, invest now.", 1),
    ("Scan this QR code to receive the payment for the old sofa you listed.", 1),
    ("Reminder: parent-teacher meeting on Saturday at 10 am in the school hall.", 0),
    ("Your order has been delivered. Thank you for shopping with us.", 0),
    ("Beta, did you reach the hostel? Call when free.", 0),
    ("Your OTP for login is 482913. Do not share it with anyone.", 0),
    ("The water supply will be off tomorrow from 10 am to 2 pm for repair work, says the society office.", 0),
    ("Happy Diwali to you and the family! See you at the puja.", 0),
    ("Your electricity bill for this month is ready. Pay through your usual app before the due date.", 0),
    ("Cricket practice is moved to 6 pm today because of rain.", 0),
    ("Payment received. Thank you for your purchase at the general store.", 0),
    ("Reminder: your bank will never ask for your PIN or OTP. Stay safe.", 0),
]

# (rule name, keywords to look for, weight)
RULES = [
    ("prize", ["won", "lucky draw"], 3),
]
THRESHOLD = 3

def score(text):
    t = text.lower()
    fired = [name for name, keys, w in RULES if any(k in t for k in keys)]
    total = sum(w for name, keys, w in RULES if name in fired)
    return total, fired

def is_scam(text):
    return score(text)[0] >= THRESHOLD

scams = [m for m, label in MESSAGES if label == 1]
normal = [m for m, label in MESSAGES if label == 0]
caught = sum(is_scam(m) for m in scams)
false_alarms = sum(is_scam(m) for m in normal)
print(f"Caught {caught}/{len(scams)} scams, false alarms {false_alarms}/{len(normal)}")
for m, label in MESSAGES:
    s, fired = score(m)
    if is_scam(m) != bool(label):
        kind = "MISSED" if label else "FALSE ALARM"
        print(f"{kind:12} score {s} {fired}  {m[:60]}")

आउटपुट

कोई आउटपुट नहीं। वैल्यूज़ देखने के लिए print(...) जोड़ें।

आपका काम तब पूरा होगा जब

10 में से कम से कम 8 स्कैम पकड़े गए और अधिकतम 1 गलत अलार्म
नियम सामान्य चेतावनी संकेतों का वर्णन करते हैं, न कि पूरे कॉपी किए गए संदेशों का
सामान्य OTP और बिल संदेश फ़्लैग नहीं किए गए हैं
आपने लिखा कि आपके परिवार के लिए कौन सी गलती अधिक मायने रखती है, और क्यों

कठिन सवाल

उत्तर देखने से पहले ख़ुद जवाब देने की कोशिश करें। अगर आप इनके जवाब दे सकते हैं, तो आप पाठ समझ गए हैं।

Q1एक दोस्त ऐसा नियम जोड़कर लैब पास कर लेता है जिसके कीवर्ड प्रत्येक स्कैम संदेश के पहले शब्द हैं। भले ही चेक पास हो जाए, फिर भी यह एक खराब डिटेक्टर क्यों है?दिखाएं

इसने चेतावनी संकेतों को सीखने के बजाय इन सटीक संदेशों को रट लिया है। अलग शब्दों वाले एक नए स्कैम को कोई स्कोर नहीं मिलेगा। इसे ओवरफ़िटिंग (overfitting) कहते हैं। इसे देखने के लिए, पाँच नए स्कैम संदेश और पाँच सामान्य संदेश लिखें जो नियमों ने कभी नहीं देखे हैं, और फिर से मापें। "फीस मांगता है" या "OTP मांगता है" जैसे सामान्य संकेत नए संदेशों पर कहीं बेहतर काम करते हैं।

Q2आपका पारिवारिक टूल टेस्टिंग में हर स्कैम को पकड़ता है लेकिन एक-तिहाई सामान्य संदेशों को फ़्लैग कर देता है। असली उपयोग में क्या होगा, और आप क्या बदलाव करेंगे?दिखाएं

लोग जल्द ही चेतावनियों को नज़रअंदाज़ करना सीख जाएँगे, जिससे असली स्कैम भी नज़रअंदाज़ हो जाएँगे। कीवर्ड्स को और ज़्यादा सटीक बनाएँ (उदाहरण के लिए सिर्फ़ "OTP" के बजाय "share the OTP"), कमज़ोर संकेतों को कम वेट दें ताकि अकेला एक संकेत थ्रेशोल्ड तक न पहुँचे, और फ़्लैग करने के लिए एक साथ दो संकेतों की ज़रूरत रखें। फिर अलग रखे गए मैसेजेस पर misses और फ़ॉल्स अलार्म को दोबारा मापें।

जारी रखने के लिए कृपया साइन इन करें।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

हर चीज़ के लिए बस एक बड़े AI मॉडल का ही उपयोग क्यों न करें?

आप कोशिश कर सकते हैं, लेकिन नियम मुफ़्त हैं, तेज़ हैं, बिना इंटरनेट के फ़ोन पर चलते हैं, और खुद वजह भी समझाते हैं। उन्हें टेस्ट करना भी आसान है। कई अच्छे टूल दोनों को मिलाते हैं: ज्ञात पैटर्न के लिए नियम और असामान्य मामलों के लिए एक मॉडल, और दोनों को उन्हीं लेबल्ड संदेशों पर मापा जाता है।

मुझे लेबल्ड संदेश कहाँ से मिलेंगे?

बैंक, पुलिस और सरकारी जागरूकता पेजों जैसे भरोसेमंद स्रोतों द्वारा बताए गए पैटर्न के आधार पर मनगढ़ंत संदेश लिखें। यदि परिवार के सदस्य असली संदेश शेयर करते हैं, तो पहले पूछें, और उन्हें सहेजने से पहले नाम, नंबर और लिंक हटा दें।

कौन सा थ्रेशोल्ड सही है?

कोई एक सही मान नहीं है। अपने लेबल्ड संदेशों पर कुछ थ्रेशोल्ड पर चूक और गलत अलार्म गिनें, और अपने उपयोगकर्ताओं के साथ मिलकर चुनें। अपनी पसंद और उसका कारण लिख लें।

क्या स्कैमर्स मेरे नियमों से बच सकते हैं?

हाँ। वे शब्द, स्पेलिंग और भाषाएं बदलते रहते हैं। इसीलिए टूल को "सुरक्षित" के बजाय "सावधान रहें" कहना चाहिए, इसीलिए आप नए उदाहरणों के साथ टेस्टिंग करते रहते हैं, और इसीलिए लोगों को चेतावनी संकेत सिखाना किसी भी टूल से ज्यादा मायने रखता है।

पाठ का टेस्ट

5 सवाल। पास होने और इस पाठ को पूरा करने के लिए 3 सही होने चाहिए (60%)।

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नियम-और-स्कोर वाला डिटेक्टर कैसे काम करता है

नियम (Rules)

स्कोर (Score)

थ्रेशोल्ड (Threshold)

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चूक और गलत अलार्म (Misses and false alarms)

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