كيفية تجاوز حماية ML لفيسبوك وجوجل وتيك توك: طرق مكافحة أنظمة مكافحة الروبوتات 2025
هل تم حظر حسابك الإعلاني على فيسبوك في اليوم التالي بعد الإطلاق؟ هل تم حظر 10 حسابات إنستغرام في وقت واحد؟ هل توقف المجمع عن جمع البيانات من السوق؟ السبب واحد - تستخدم المنصات الحديثة التعلم الآلي (ML) للكشف التلقائي عن الأنشطة المشبوهة. في هذه المقالة، سنحلل كيفية عمل أنظمة مكافحة الروبوتات ML وما هي الطرق التي تساعد حقًا في تجاوز الحماية في عام 2025.
المقالة موجهة للمحكمين، مختصي SMM، بائعي الأسواق، وكل من يعمل مع حسابات متعددة أو الأتمتة. لا توجد نظرية - فقط طرق عملية مع أمثلة للإعداد في الأدوات الشائعة.
كيف تعمل أنظمة مكافحة الروبوتات ML: ماذا ترى فيسبوك وجوجل
أنظمة مكافحة الروبوتات الحديثة ليست مجرد قواعد بسيطة مثل "حظر إذا كانت 100 طلب في الدقيقة". إنها شبكات عصبية تم تدريبها على ملايين الأمثلة من السلوك الحقيقي وسلوك الروبوتات. تستخدم جميع المنصات الكبيرة مثل فيسبوك وجوجل وتيك توك وWildberries التعلم الآلي للحماية.
مبدأ عمل حماية ML: تجمع النظام مئات المعلمات حول كل مستخدم وتحسب "درجة الشك" من 0 إلى 100. إذا تجاوزت الدرجة العتبة - يتم تفعيل الحظر أو التحقق الإضافي (كابتشا، التحقق من الهاتف، تجميد الحساب).
مثال من الممارسة: أنشأ المحكم 20 حسابًا على فيسبوك للإعلانات عبر Dolphin Anty باستخدام وكلاء مختلفين. بعد 3 أيام، تم حظر جميع الحسابات دفعة واحدة. السبب - اكتشفت نظام ML نمطًا متطابقًا من الإجراءات: تم إنشاء جميع الحسابات في نفس الوقت، واستخدمت نفس تسلسل إعدادات الإعلان، ودخلت في نفس الساعات. لم تساعد عناوين IP المختلفة - كان نمط السلوك متطابقًا.
ما هي البيانات التي تجمعها أنظمة ML
تحلل نماذج ML ثلاث فئات رئيسية من البيانات:
| فئة البيانات | ما الذي يتم تتبعه | كيف يستخدم ML |
|---|---|---|
| المعلمات الفنية | عنوان IP، User-Agent، دقة الشاشة، بصمة Canvas، WebGL، الخطوط، المنطقة الزمنية، لغة المتصفح، المكونات الإضافية | إنشاء بصمة رقمية فريدة للجهاز لربط الحسابات |
| أنماط السلوك | سرعة الكتابة، حركات الفأرة، فترات التوقف بين الإجراءات، وقت الجلسات، تكرار الدخول، ترتيب النقرات | تحديد الأتمتة والروبوتات من خلال الأنماط غير البشرية |
| الإشارات السياقية | الموقع الجغرافي مقابل لغة الواجهة، توافق IP والمنطقة الزمنية، تاريخ تغيير الأجهزة، الروابط بين الحسابات | الكشف عن التناقضات والاختلافات في ملف المستخدم |
الفرق الرئيسي بين أنظمة ML والقواعد العادية: إنها تتعلم. إذا وجدت طريقة للتجاوز كانت تعمل قبل شهر - فهذا لا يعني أنها تعمل الآن. يتم إعادة تدريب نماذج ML باستمرار على بيانات جديدة حول الروبوتات والمحتالين.
7 إشارات تكشف عن الروبوت أو الحساب المتعدد
لا تبحث أنظمة ML عن "مسدس مدخن" واحد - بل تحسب الاحتمالية بناءً على مجموعة من الإشارات. إليك أقوى المؤشرات التي تزيد من درجة الشك:
1. بصمة رقمية متطابقة
ما هو: مجموعة من معلمات المتصفح التي تخلق معرفًا فريدًا للجهاز. بصمة Canvas، تجزئة WebGL، قائمة الخطوط، سياق الصوت، معلمات الشاشة.
لماذا هو حرج: إذا كان لدى حسابين بصمة متطابقة - فهذا يعني 100% أن شخصًا واحدًا يستخدم حسابات مختلفة. تربط نموذج ML الملفات الشخصية على الفور.
مثال على الحظر: كان مختص SMM يدير 15 حسابًا على إنستغرام للعملاء عبر كروم العادي مع وكلاء مختلفين. كانت بصمة الأصابع متطابقة - تم حظر جميع الحسابات بسبب الحسابات المتعددة.
2. عدم توافق عنوان IP والمعلمات الأخرى
ما هو: يظهر عنوان IP أنه من موسكو، لكن المنطقة الزمنية مضبوطة على نيويورك. أو وكيل موبايل من روسيا، لكن لغة المتصفح - الإنجليزية.
لماذا هو حرج: تم تدريب نماذج ML على ملايين المستخدمين الحقيقيين وتعرف التوليفات النموذجية. التناقضات هي إشارة قوية للتزوير.
خطأ شائع: تم شراء وكلاء سكنيين من الولايات المتحدة لفيسبوك، لكن تم نسيان تغيير المنطقة الزمنية واللغة في متصفح مكافحة الكشف. تم حظر الحساب عند الدخول الأول.
3. أنماط سلوك آلية
ما هو: فترات متساوية بين الإجراءات، حركات فأرة مثالية، نقرات فورية، عدم وجود أخطاء عند إدخال النص.
لماذا هو حرج: لا يمكن للإنسان القيام بالإجراءات بدقة تصل إلى المللي ثانية. تميز نماذج ML بسهولة بين الأتمتة والعمل اليدوي.
حالة حقيقية: كان مجمع Wildberries يقوم بإجراء طلبات كل 5 ثوانٍ بالضبط. بعد ساعة، تم حظر IP. بعد إضافة تأخيرات عشوائية من 3 إلى 8 ثوانٍ - استمر المجمع في العمل لعدة أشهر.
4. تكرار مشبوه لتغيير عناوين IP
ما هو: يدخل الحساب من عناوين IP مختلفة كل ساعة أو العكس - لا يغير IP أبدًا لعدة أشهر.
لماذا هو حرج: المستخدمون الحقيقيون لديهم أنماط متوقعة: الواي فاي المنزلي في المساء، الإنترنت المحمول خلال النهار، IP المكتبي خلال ساعات العمل. تؤدي الشذوذات إلى الشك.
خطأ المبتدئين: استخدام وكلاء دوارين لحسابات فيسبوك. يتغير IP كل 10 دقائق - ترى النظام أن "المستخدم" ينتقل بين المدن. الحظر مضمون.
5. إجراءات متطابقة جماعية في فترة قصيرة
ما هو: إنشاء 10 حسابات في ساعة، إطلاق 20 حملة إعلانية في وقت واحد، إرسال رسائل جماعية.
لماذا هو حرج: تحلل نماذج ML ليس فقط السلوك الفردي، ولكن أيضًا الأنماط على مستوى المنصة بأكملها. الإجراءات المتزامنة هي علامة واضحة على الأتمتة.
حالة من التحكيم: أطلق الفريق 50 حسابًا على تيك توك في يوم واحد عبر وكلاء ومتصفحات مختلفة. استخدم الجميع إبداعات وإعدادات استهداف متطابقة. بعد أسبوع، تم حظرهم دفعة واحدة - ربط نظام ML الحسابات من خلال نمط السلوك.
6. استخدام وكلاء مراكز البيانات على المنصات ذات التحقق الصارم
ما هو: عناوين IP من مراكز البيانات (AWS، Google Cloud، Hetzner) بدلاً من مزودي الإنترنت الحقيقيين.
لماذا هو حرج: تمتلك أنظمة ML قواعد بيانات لجميع مراكز البيانات المعروفة. يكتشف فيسبوك وجوجل وإنستغرام هذه العناوين على الفور كاشتباه.
أين يمكن استخدامها: تعمل وكلاء مراكز البيانات لتجميع بعض المواقع والأسواق. ولكن بالنسبة لوسائل التواصل الاجتماعي ومنصات الإعلانات، تحتاج فقط إلى وكلاء سكنيين أو وكلاء موبايل.
7. عدم "تسخين" الحساب الجديد
ما هو: يبدأ الحساب الجديد على الفور نشاطًا عدوانيًا: إطلاق إعلانات بميزانية كبيرة، اشتراكات جماعية، إرسال مئات الرسائل.
لماذا هو حرج: تم تدريب نماذج ML على ملايين المستخدمين الحقيقيين وتعرف كيف يتصرف المبتدئون. النشاط العدواني من اليوم الأول هو علامة واضحة على الروبوت أو الحساب المشتراة.
النهج الصحيح: في الأيام 7-14 الأولى، يجب محاكاة مستخدم عادي: تصفح الخلاصة، الإعجابات، التعليقات، ملء الملف الشخصي. زيادة النشاط تدريجيًا.
تغيير بصمة الأصابع الرقمية: إعداد متصفحات مكافحة الكشف
تعتبر البصمة الرقمية (fingerprint) هي أول شيء تتحقق منه أنظمة ML. إذا كانت بصمات حسابين متطابقة بنسبة 90% أو أكثر - فسيتم ربطهما ببعضهما بغض النظر عن استخدام وكلاء مختلفين.
تحل متصفحات مكافحة الكشف هذه المشكلة من خلال إنشاء بصمة فريدة لكل ملف شخصي. الحلول الشائعة في عام 2025:
| المتصفح | لمن | الميزات | السعر من |
|---|---|---|---|
| Dolphin Anty | التحكيم، SMM | واجهة بسيطة، قوالب لفيسبوك/جوجل، أتمتة الإجراءات | $89/شهر (10 ملفات شخصية) |
| AdsPower | التجارة الإلكترونية، العمل الجماعي | العديد من الملفات الشخصية، API للأتمتة، مزامنة الإجراءات | $5.4/شهر (10 ملفات شخصية) |
| Multilogin | المحترفون | أقصى حماية للبصمة، محركان (Chromium + Firefox) | €99/شهر (10 ملفات شخصية) |
| GoLogin | المبتدئون، الميزانية | سعر منخفض، ملفات شخصية سحابية، إعداد بسيط | $24/شهر (100 ملف شخصي) |
| Octo Browser | الفرق، الوكالات | العمل الجماعي، حقوق الوصول، سجلات مفصلة | €29/شهر (10 ملفات شخصية) |
ما الذي يغيره متصفح مكافحة الكشف
يقوم متصفح مكافحة الكشف الجيد بتغيير عشرات المعلمات لإنشاء بصمة فريدة:
- بصمة Canvas - تجزئة فريدة لرسم الرسوم في المتصفح
- بصمة WebGL - بصمة بطاقة الرسوميات وبرامج التشغيل الخاصة بها
- سياق الصوت - معلمات نظام الصوت للجهاز
- User-Agent - سلسلة تعريف المتصفح ونظام التشغيل
- دقة الشاشة - دقة الشاشة وعمق اللون
- الخطوط - قائمة الخطوط المثبتة في النظام
- المنطقة الزمنية وGeolocation - المنطقة الزمنية وإحداثيات GPS
- WebRTC - منع تسرب IP الحقيقي عبر WebRTC
- اللغات - لغات المتصفح والنظام
- المكونات الإضافية - قائمة المكونات الإضافية المثبتة
- التوازي في الأجهزة - عدد أنوية المعالج
- ذاكرة الجهاز - حجم ذاكرة الوصول العشوائي للجهاز
من المهم جدًا: يجب أن تكون جميع المعلمات متوافقة مع بعضها البعض. لا يمكن تعيين User-Agent من iPhone، لكن دقة الشاشة من جهاز كمبيوتر محمول. تتحقق أنظمة ML من اتساق المعلمات وتؤدي التناقضات إلى زيادة درجة الشك. استخدم قوالب جاهزة للأجهزة في متصفحات مكافحة الكشف - فهي تحتوي على توليفات واقعية من المعلمات.
الأخطاء عند إعداد بصمة الأصابع
حتى مع متصفح مكافحة الكشف، يمكن أن تحصل على حظر إذا تم إعداد المعلمات بشكل غير صحيح:
❌ استخدام نفس بصمة الأصابع لعدة حسابات
يقوم بعض المبتدئين بنسخ إعدادات الملف الشخصي في متصفح مكافحة الكشف. النتيجة - بصمات متطابقة وربط الحسابات.
✅ بشكل صحيح:
إنشاء ملف شخصي جديد من الصفر أو استخدام وظيفة "بصمة عشوائية" في المتصفح. يجب أن يكون لكل حساب مجموعة فريدة من المعلمات.
❌ توليفات غريبة من المعلمات
تعيين نظام تشغيل نادر (مثل Linux) مع User-Agent موبايل أو استخدام إصدارات قديمة من المتصفحات. تم تدريب نماذج ML على المستخدمين الحقيقيين وتعرف أي توليفات تظهر في الطبيعة.
✅ بشكل صحيح:
استخدم توليفات شائعة: Windows 10 + Chrome، MacOS + Safari، Android + Chrome Mobile. يجب أن تكون إصدارات المتصفحات حديثة أو على الأكثر 1-2 إصدارات سابقة.
❌ عدم توافق بصمة الأصابع والوكيل
وكيل موبايل من روسيا + User-Agent سطح المكتب + المنطقة الزمنية من الولايات المتحدة. هذه التناقضات هي علامة حمراء لأنظمة ML.
✅ بشكل صحيح:
يجب أن تتوافق جميع المعلمات مع الموقع الجغرافي للوكيل: IP من موسكو → المنطقة الزمنية Europe/Moscow → اللغة ru-RU → الموقع الجغرافي 55.75,37.61 (إحداثيات موسكو).
محاكاة سلوك الإنسان: التوقيتات وأنماط النشاط
حتى بصمة الأصابع المثالية لن تنقذك إذا كان السلوك يكشف عن روبوت. تحلل أنظمة ML مئات الأنماط الدقيقة: كيف تتحرك الفأرة، بسرعة إدخال النص، كم من الوقت يمر بين النقرات، في أي ساعات يكون المستخدم نشطًا.
تم تدريب نماذج ML الحديثة على مليارات الجلسات الحقيقية ويمكنها بدقة عالية التمييز بين الإنسان والسكريبت حتى من خلال تأخيرات الميكروثانية.
إشارات السلوك التي تتعقبها أنظمة ML
| معلمة السلوك | ماذا يرى الروبوت | ماذا يرى الإنسان |
|---|---|---|
| حركات الفأرة | خطوط مستقيمة، تحركات فورية، عدم وجود حركات عشوائية | منحنيات سلسة، اهتزازات دقيقة، أخطاء في النقر، تصحيح المسار |
| سرعة الكتابة | فترات متساوية بين الرموز (50 مللي ثانية)، لا توجد أخطاء، إدخال نص فوري | سرعة مختلفة (100-300 مللي ثانية)، أخطاء مع تصحيحات، فترات توقف بين الكلمات |
| توقيتات الإجراءات | 5 ثوانٍ بالضبط بين النقرات، إجراءات في نفس الوقت كل يوم | فترات عشوائية من 3-15 ثانية، أوقات نشاط مختلفة، فترات توقف للقراءة |
| نمط التمرير | تمرير لمسافة ثابتة، عدم وجود توقفات، سرعة ثابتة | تمرير غير منتظم، توقفات على محتوى مثير، العودة للخلف |
| مدة الجلسة | 10 دقائق بالضبط في كل مرة، لا توجد فترات توقف، خروج فوري | مدة مختلفة (5-60 دقيقة)، تشتت، تبقى علامة التبويب مفتوحة |
طرق عملية لمحاكاة سلوك الإنسان
1. تأخيرات عشوائية بين الإجراءات
إذا كنت تستخدم الأتمتة (سكريبتات للتجميع، نشر تلقائي في وسائل التواصل الاجتماعي)، تأكد من إضافة تأخيرات عشوائية. لا تستخدم فترات ثابتة.
سيء: تأخير بالضبط 5 ثوانٍ بين الطلبات
time.sleep(5) # تأخير ثابت - يتم اكتشافه كروبوت
جيد: تأخير عشوائي من 3 إلى 8 ثوانٍ
import random
time.sleep(random.uniform(3, 8)) # محاكاة إنسان
2. محاكاة قراءة المحتوى
عند فتح صفحة - لا تنقر على الزر على الفور. تتبع أنظمة ML الوقت حتى الإجراء الأول. يقرأ الإنسان النص، وينظر إلى الصور، ويمرر الصفحة.
- بعد تحميل الصفحة - فترة توقف من 2-5 ثوانٍ (محاكاة قراءة العنوان)
- تمرير عشوائي لأسفل بمقدار 100-500 بكسل (عرض المحتوى)
- فترة توقف من 3-7 ثوانٍ (قراءة النص)
- تحريك الفأرة نحو الزر (ليس نقل المؤشر)
- نقرة مع انحراف طفيف وتصحيح
3. أنماط نشاط طبيعية
لا يعمل الأشخاص الحقيقيون بنفس الكثافة على مدار الساعة. أنشئ جداول نشاط واقعية:
- وقت الدخول: لا تدخل الحساب بالضبط في الساعة 09:00 كل يوم. قم بتغيير الوقت: 08:45، 09:15، 09:30
- مدة الجلسات: مختلفة في كل مرة: 10 دقائق، 45 دقيقة، 5 دقائق، 1 ساعة
- أيام الأسبوع: نشاط أقل في عطلة نهاية الأسبوع (إذا كان حساب عمل) أو العكس (إذا كان شخصيًا)
- فترات توقف: قم بعمل فترات توقف في النشاط. لا تنشر في إنستغرام كل ساعتين كروبوت - قم بعمل 3 منشورات في الصباح، ثم فترة توقف حتى المساء
نصيحة للمحكمين: إذا كنت تقوم بتوليد حسابات فيسبوك للإعلانات - يجب محاكاة سلوك مستخدم حقيقي في الأيام 7-14 الأولى. ادخل إلى الحساب، تصفح خلاصة الأخبار لمدة 5-10 دقائق، أبدِ إعجابك بـ 2-3 منشورات، شاهد الفيديو. فقط بعد التسخين، ابدأ في إنشاء الحملات الإعلانية. الحسابات التي تبدأ بالإعلانات على الفور - تحصل على حظر أكثر بـ 10 مرات.
4. استخدام أدوات محاكاة السلوك
تحتوي بعض متصفحات مكافحة الكشف على ميزات مدمجة لمحاكاة سلوك الإنسان:
- Dolphin Anty: وظيفة "السيناريوهات" تسمح بتسجيل تسلسل الإجراءات مع تأخيرات طبيعية ثم إعادة تشغيلها مع تغييرات
- AdsPower: RPA (أتمتة العمليات الروبوتية) مع إعداد تأخيرات عشوائية وحركات فأرة
- أدوات أتمتة المتصفح: Puppeteer Extra مع المكون الإضافي puppeteer-extra-plugin-stealth يضيف سلوكًا شبيهًا بالإنسان إلى الأتمتة
التدوير الصحيح للوكيل: لماذا لا يعمل عنوان IP واحد لكل حساب
فكرة شائعة: "كل حساب يحتاج إلى IP ثابت خاص به لا يتغير أبدًا". هذه ليست الحقيقة. يغير المستخدمون الحقيقيون عناوين IP باستمرار: الواي فاي المنزلي، الإنترنت المحمول، المقاهي، المكاتب، السفر.
تعرف أنظمة ML هذا، وتعتبر كل من التغيير المتكرر جدًا لعنوان IP (كل 10 دقائق) وعدم وجود تغيير (IP واحد لعدة أشهر) مشبوهًا.
أنواع تدوير الوكيل ومتى تستخدمها
| نوع التدوير | كيف يعمل | متى تستخدم | المخاطر |
|---|---|---|---|
| IP ثابت | IP واحد مرتبط بالحساب إلى الأبد | حسابات الإعلانات (فيسبوك، جوجل)، حسابات وسائل التواصل الاجتماعي الهامة | إذا تم حظر IP - سيتم حظر الحساب أيضًا. غير طبيعي للمستخدمين المحمولين |
| تدوير حسب الجلسات | يتغير IP مع كل اتصال جديد (أغلق المتصفح - IP جديد) | تجميع البيانات، التسجيل الجماعي، المهام لمرة واحدة | التغيير المتكرر جدًا - علامة حمراء لأنظمة ML لوسائل التواصل الاجتماعي |
| تدوير حسب الوقت | يتغير IP كل X دقائق (5، 10، 30 دقيقة) | التجميع مع حماية من تحديد المعدل، مراقبة الأسعار | لا يناسب حسابات وسائل التواصل الاجتماعي - يبدو كـ VPN |
| مجموعة من 2-5 IP | يستخدم الحساب عدة IP تتناوب بشكل طبيعي | محاكاة مستخدم حقيقي (منزل + عمل + موبايل) | يتطلب منطق التبديل - لا يمكن تغيير IP بشكل عشوائي |
استراتيجية التدوير لمهام مختلفة
لإعلانات فيسبوك / إعلانات جوجل (التحكيم):
استخدم وكلاء سكنيين ثابتين. حساب واحد = IP واحد لا يتغير. تكون منصات الإعلانات حساسة جدًا لتغيير IP وقد تحظر الحساب حتى مع تغيير واحد فقط أثناء الحملة النشطة.
استثناء: إذا كنت تحاكي مستخدمًا محمولًا - يمكنك استخدام وكلاء موبايل مع تدوير كل 10-30 دقيقة (هكذا يعمل الإنترنت المحمول الحقيقي). لكن يجب أن تكون جميع معلمات البصمة من جهاز محمول.
لإنستغرام / تيك توك / وسائل التواصل الاجتماعي (SMM):
الاستراتيجية المثلى هي مجموعة من 2-3 عنوان IP تتناوب وفقًا لمنطق "منزل-عمل-موبايل":
- IP الرئيسي (سكني) - 70% من النشاط، يستخدم في المساء وعطلات نهاية الأسبوع
- IP العمل (سكني من شبكة فرعية أخرى) - 20% من النشاط، يستخدم خلال ساعات العمل 9-18
- IP المحمول - 10% من النشاط، دخول عشوائي خلال اليوم
يبدو هذا النمط طبيعيًا ولا يثير الشكوك لدى أنظمة ML.
لتجميع Wildberries / Ozon / الأسواق:
استخدم وكلاء سكنيين دوارين مع تغيير تلقائي لعنوان IP كل 5-15 دقيقة. تتابع الأسواق عدد الطلبات من IP واحد وتحظر عند تجاوز الحد.
مهم: لا تستخدم وكلاء مراكز البيانات - تمتلك Wildberries وOzon وAvito قواعد بيانات لعناوين IP الخاصة بمراكز البيانات وتحظرها تلقائيًا. فقط وكلاء سكنيين أو موبايل.
للتسجيل الجماعي للحسابات:
كل تسجيل - IP جديد. استخدم وكلاء دوارين مع مجموعة كبيرة من العناوين. بعد التسجيل، قم بتثبيت IP ثابت للحساب للعمل لاحقًا. لا تسجل أبدًا عدة حسابات من IP واحد - هذا يؤدي إلى حظر فوري لجميع الحسابات.
أخطاء حرجة عند تدوير الوكيل
1. استخدام نفس IP لعدة حسابات في نفس الوقت
حتى لو كانت لديك بصمات مثالية - إذا دخل حسابان من نفس IP في نفس الوقت، ستربط أنظمة ML بينهما. حساب واحد = IP واحد في لحظة معينة.
2. تغيير الدولة/المدينة لعنوان IP أثناء الجلسة النشطة
دخلت إلى الحساب من IP من موسكو، بعد 10 دقائق تغير IP إلى فلاديفوستوك - هذه هي النقل عبر 7000 كم. حظر فوري. إذا كنت تستخدم التدوير - يجب أن تكون IP من نفس المدينة/المنطقة.
3. التبديل بين IP المحمول والسطحي دون تغيير البصمة
إذا كنت تستخدم وكيل موبايل - يجب أن تكون البصمة من جهاز موبايل (iOS أو Android). لا يمكنك استخدام IP موبايل مع User-Agent سطحي - يتم اكتشاف هذا التناقض من قبل أنظمة ML.
اتساق الأجهزة: ربط الوكيل + البصمة + User-Agent
تتحقق أنظمة ML ليس فقط من المعلمات الفردية، ولكن أيضًا من توافقها. يُطلق على ذلك "اتساق الجهاز" - يجب أن تتوافق جميع الخصائص مع بعضها البعض وتخلق صورة واحدة لجهاز حقيقي.
يجب أن تكون جميع المعلمات متوافقة مع بعضها البعض. لا يمكن تعيين User-Agent من iPhone، لكن دقة الشاشة من جهاز كمبيوتر محمول. تتحقق أنظمة ML من اتساق المعلمات وتؤدي التناقضات إلى زيادة درجة الشك. استخدم قوالب جاهزة للأجهزة في متصفحات مكافحة الكشف - فهي تحتوي على توليفات واقعية من المعلمات.