फेसबुक विज्ञापन, गूगल और टिकटॉक की ML-सुरक्षा को कैसे बायपास करें: एंटीबॉट सिस्टम के खिलाफ लड़ने के तरीके 2025
क्या आपने अगले दिन फेसबुक विज्ञापन खाते का बैन प्राप्त किया? क्या एक साथ 10 इंस्टाग्राम खातों को ब्लॉक कर दिया गया? क्या पार्सर ने मार्केटप्लेस से डेटा इकट्ठा करना बंद कर दिया? कारण एक ही है — आधुनिक प्लेटफार्मों ने संदिग्ध गतिविधि की स्वचालित पहचान के लिए मशीन लर्निंग (ML) का उपयोग किया है। इस लेख में हम समझेंगे कि ML-एंटीबॉट सिस्टम वास्तव में कैसे काम करते हैं और कौन से तरीके 2025 में सुरक्षा को बायपास करने में मदद करते हैं।
यह लेख मध्यस्थों, SMM विशेषज्ञों, मार्केटप्लेस विक्रेताओं और सभी के लिए है जो कई खातों या स्वचालन के साथ काम करते हैं। कोई सिद्धांत नहीं — केवल व्यावहारिक तरीके और लोकप्रिय उपकरणों में सेटिंग के उदाहरण।
ML-एंटीबॉट सिस्टम कैसे काम करते हैं: फेसबुक और गूगल क्या देखते हैं
आधुनिक एंटीबॉट सिस्टम केवल "100 अनुरोध प्रति मिनट पर ब्लॉक करें" जैसे सरल नियम नहीं हैं। ये न्यूरल नेटवर्क हैं जो वास्तविक और बॉट व्यवहार के लाखों उदाहरणों पर प्रशिक्षित हैं। फेसबुक, गूगल, टिकटॉक, वाइल्डबेरीज़ — सभी बड़े प्लेटफार्मों ने सुरक्षा के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया है।
ML-सुरक्षा का कार्य सिद्धांत: सिस्टम प्रत्येक उपयोगकर्ता के बारे में सैकड़ों पैरामीटर एकत्र करता है और 0 से 100 के बीच "संदिग्धता स्कोर" की गणना करता है। यदि स्कोर सीमा से अधिक हो जाता है — तो ब्लॉकिंग या अतिरिक्त जांच (कैप्चा, फोन सत्यापन, खाते का फ्रीज) सक्रिय हो जाता है।
व्यवहार का उदाहरण: एक मध्यस्थ ने डॉल्फिन एंटी के माध्यम से विभिन्न प्रॉक्सी के साथ 20 फेसबुक विज्ञापन खाते बनाए। 3 दिन बाद सभी खातों को एक साथ बैन कर दिया गया। कारण — ML सिस्टम ने समान क्रियाओं का पैटर्न पहचाना: सभी खाते एक ही समय में बनाए गए, विज्ञापन सेटिंग्स की समान अनुक्रम का उपयोग किया, एक ही समय में लॉग इन हुए। विभिन्न आईपी ने मदद नहीं की — व्यवहार पैटर्न समान था।
ML-सिस्टम कौन से डेटा एकत्र करते हैं
ML मॉडल तीन मुख्य डेटा श्रेणियों का विश्लेषण करते हैं:
| डेटा श्रेणी | क्या ट्रैक किया जाता है | ML का उपयोग कैसे किया जाता है |
|---|---|---|
| तकनीकी पैरामीटर | IP पता, यूजर-एजेंट, स्क्रीन रिज़ॉल्यूशन, कैनवास फिंगरप्रिंट, वेबजीएल, फॉन्ट, टाइमज़ोन, ब्राउज़र की भाषा, प्लगइन्स | खातों को जोड़ने के लिए उपकरण का एक अद्वितीय डिजिटल फिंगरप्रिंट बनाना |
| व्यवहार पैटर्न | टाइपिंग की गति, माउस की गति, क्रियाओं के बीच विराम, सत्र का समय, लॉगिन की आवृत्ति, क्लिक का क्रम | अमानवीय पैटर्न के माध्यम से स्वचालन और बॉट्स की पहचान करना |
| संदर्भ संकेत | भौगोलिक स्थान बनाम इंटरफेस की भाषा, आईपी और टाइमज़ोन का मेल, उपकरणों के परिवर्तन का इतिहास, खातों के बीच संबंध | उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल में असंगतियों और विसंगतियों का पता लगाना |
ML-सिस्टम का सामान्य नियमों से मुख्य अंतर: वे सीखते हैं। यदि आपने एक बायपास तरीका पाया जो एक महीने पहले काम करता था — इसका मतलब यह नहीं है कि यह अब काम करता है। ML मॉडल बॉट्स और धोखेबाजों के नए डेटा पर लगातार फिर से प्रशिक्षित होते हैं।
7 संकेत जो बॉट या मल्टी-खाता बताते हैं
ML-सिस्टम एक "धूम्रपान बंदूक" की तलाश नहीं करती हैं — वे संकेतों के संयोजन के आधार पर संभावना की गणना करती हैं। यहाँ सबसे मजबूत संकेतक हैं जो संदिग्धता स्कोर को बढ़ाते हैं:
1. समान डिजिटल फिंगरप्रिंट
यह क्या है: ब्राउज़र के पैरामीटर का संयोजन जो उपकरण का एक अद्वितीय आईडी बनाता है। कैनवास फिंगरप्रिंट, वेबजीएल हैश, फॉन्ट की सूची, ऑडियो संदर्भ, स्क्रीन के पैरामीटर।
क्यों महत्वपूर्ण है: यदि दो खातों का फिंगरप्रिंट समान है — तो यह 100% एक व्यक्ति है जो विभिन्न खातों पर है। ML मॉडल तुरंत प्रोफाइल को जोड़ता है।
बैन का उदाहरण: SMM विशेषज्ञ ने विभिन्न प्रॉक्सी के माध्यम से सामान्य क्रोम में 15 इंस्टाग्राम ग्राहक खातों का प्रबंधन किया। फिंगरप्रिंट समान था — सभी खातों को मल्टी-खाता के लिए ब्लॉक कर दिया गया।
2. आईपी पते और अन्य पैरामीटर का असंगति
यह क्या है: आईपी मॉस्को को दिखाता है, लेकिन टाइमज़ोन न्यूयॉर्क पर सेट है। या रूस से मोबाइल प्रॉक्सी, लेकिन ब्राउज़र की भाषा अंग्रेजी है।
क्यों महत्वपूर्ण है: ML मॉडल लाखों वास्तविक उपयोगकर्ताओं पर प्रशिक्षित हैं और सामान्य संयोजनों को जानते हैं। असंगतियाँ — धोखाधड़ी का एक मजबूत संकेत।
आम गलती: फेसबुक विज्ञापनों के लिए अमेरिका के निवासी प्रॉक्सी खरीदे, लेकिन एंटी-डिटेक्ट ब्राउज़र में टाइमज़ोन और भाषा बदलना भूल गए। खाता पहले लॉगिन पर बैन हो गया।
3. रोबोटिक व्यवहार पैटर्न
यह क्या है: क्रियाओं के बीच समान अंतराल, माउस की सीधी गति, त्वरित क्लिक, टेक्स्ट दर्ज करते समय टाइपो की कमी।
क्यों महत्वपूर्ण है: एक व्यक्ति मिलीसेकंड की सटीकता के साथ क्रियाएँ नहीं कर सकता। ML मॉडल आसानी से स्वचालन को मैनुअल कार्य से अलग करते हैं।
वास्तविक मामला: वाइल्डबेरीज़ पार्सर हर 5 सेकंड में अनुरोध करता था। एक घंटे के बाद आईपी को बैन मिला। 3 से 8 सेकंड के बीच यादृच्छिक देरी जोड़ने के बाद — पार्सर महीनों तक काम करता रहा।
4. आईपी पतों का संदिग्ध परिवर्तन की आवृत्ति
यह क्या है: खाता हर घंटे विभिन्न आईपी से लॉगिन करता है या इसके विपरीत — महीनों तक आईपी नहीं बदलता।
क्यों महत्वपूर्ण है: वास्तविक उपयोगकर्ताओं के पास पूर्वानुमानित पैटर्न होते हैं: शाम को घरेलू वाईफाई, दिन में मोबाइल इंटरनेट, कार्य घंटों में कार्यालय का आईपी। विसंगतियाँ संदेह पैदा करती हैं।
नवागंतुकों की गलती: फेसबुक विज्ञापनों के लिए खातों के लिए रोटेशनल प्रॉक्सी का उपयोग करना। आईपी हर 10 मिनट में बदलता है — सिस्टम देखता है कि "उपयोगकर्ता" शहरों के बीच टेलीपोर्ट कर रहा है। बैन निश्चित है।
5. छोटे समय में बड़े समान कार्य
यह क्या है: एक घंटे में 10 खातों का निर्माण, एक साथ 20 विज्ञापन अभियानों का शुभारंभ, बड़े पैमाने पर संदेश भेजना।
क्यों महत्वपूर्ण है: ML मॉडल केवल व्यक्तिगत व्यवहार का विश्लेषण नहीं करते हैं, बल्कि पूरे प्लेटफार्म के स्तर पर पैटर्न का भी विश्लेषण करते हैं। समकालिक क्रियाएँ — स्वचालन का स्पष्ट संकेत।
मध्यस्थता का मामला: टीम ने विभिन्न प्रॉक्सी और ब्राउज़रों के माध्यम से एक दिन में 50 टिकटॉक विज्ञापन खाते लॉन्च किए। सभी ने समान क्रिएटिव और टार्गेटिंग सेटिंग्स का उपयोग किया। एक सप्ताह के भीतर वेव बैन — ML सिस्टम ने व्यवहार पैटर्न के आधार पर खातों को जोड़ा।
6. कठोर जांच वाले प्लेटफार्मों पर डेटा सेंटर प्रॉक्सी का उपयोग
यह क्या है: डेटा सेंटर से आईपी पते (AWS, गूगल क्लाउड, हेज़्नर) वास्तविक इंटरनेट सेवा प्रदाताओं के बजाय।
क्यों महत्वपूर्ण है: ML सिस्टम सभी ज्ञात डेटा सेंटरों के डेटाबेस रखती हैं। फेसबुक, गूगल, इंस्टाग्राम लगभग तुरंत ऐसे आईपी को संदिग्ध के रूप में पहचानते हैं।
कहाँ उपयोग किया जा सकता है: डेटा सेंटर प्रॉक्सी कुछ वेबसाइटों और मार्केटप्लेस के लिए पार्सिंग के लिए काम करते हैं। लेकिन सोशल मीडिया और विज्ञापन प्लेटफार्मों के लिए केवल निवासी या मोबाइल प्रॉक्सी की आवश्यकता होती है।
7. नए खाते का "गर्म" न होना
यह क्या है: नया खाता तुरंत आक्रामक गतिविधि शुरू करता है: बड़े बजट पर विज्ञापन शुरू करना, बड़े पैमाने पर सब्सक्रिप्शन, सैकड़ों संदेश भेजना।
क्यों महत्वपूर्ण है: ML मॉडल लाखों वास्तविक उपयोगकर्ताओं पर प्रशिक्षित हैं और जानते हैं कि नए उपयोगकर्ता कैसे व्यवहार करते हैं। पहले दिन से आक्रामक गतिविधि — बॉट या खरीदे गए खाते का स्पष्ट संकेत।
सही दृष्टिकोण: पहले 7-14 दिनों में सामान्य उपयोगकर्ता की नकल करें: फ़ीड ब्राउज़ करें, लाइक्स, टिप्पणियाँ, प्रोफ़ाइल भरें। गतिविधि को धीरे-धीरे बढ़ाएँ।
डिजिटल फिंगरप्रिंट का परिवर्तन: एंटी-डिटेक्ट ब्राउज़रों की सेटिंग
डिजिटल फिंगरप्रिंट (फिंगरप्रिंट) — यह पहली चीज है जिसे ML सिस्टम जांचते हैं। यदि दो खातों के फिंगरप्रिंट 90%+ पर समान हैं — तो वे एक-दूसरे से जुड़े होंगे चाहे विभिन्न प्रॉक्सी का उपयोग किया गया हो।
एंटी-डिटेक्ट ब्राउज़र्स इस समस्या को हल करते हैं, प्रत्येक प्रोफ़ाइल के लिए अद्वितीय फिंगरप्रिंट बनाते हैं। 2025 में लोकप्रिय समाधान:
| ब्राउज़र | किसके लिए | विशेषताएँ | कीमत से |
|---|---|---|---|
| डॉल्फिन एंटी | मध्यस्थता, SMM | सरल इंटरफेस, फेसबुक/गूगल के लिए टेम्पलेट, क्रियाओं का स्वचालन | $89/माह (10 प्रोफाइल) |
| ऐड्सपावर | ई-कॉमर्स, बड़े पैमाने पर कार्य | कई प्रोफाइल, स्वचालन के लिए API, क्रियाओं का समन्वय | $5.4/माह (10 प्रोफाइल) |
| मल्टीलॉगिन | पेशेवर | फिंगरप्रिंट की अधिकतम सुरक्षा, दो इंजन (क्रोमियम + फ़ायरफ़ॉक्स) | €99/माह (10 प्रोफाइल) |
| गोलॉगिन | नवागंतुक, बजट | कम कीमत, क्लाउड प्रोफाइल, सरल सेटिंग | $24/माह (100 प्रोफाइल) |
| ऑक्टो ब्राउज़र | टीमें, एजेंसियाँ | सहयोगात्मक कार्य, पहुंच के अधिकार, विस्तृत लॉग | €29/माह (10 प्रोफाइल) |
एंटी-डिटेक्ट ब्राउज़र क्या बदलता है
उच्च गुणवत्ता वाला एंटी-डिटेक्ट दर्जनों पैरामीटर को अद्वितीय फिंगरप्रिंट बनाने के लिए बदलता है:
- कैनवास फिंगरप्रिंट — ब्राउज़र में ग्राफिक्स के रेंडरिंग का अद्वितीय हैश
- वेबजीएल फिंगरप्रिंट — ग्राफिक्स कार्ड और इसके ड्राइवरों का फिंगरप्रिंट
- ऑडियो संदर्भ — उपकरण की ऑडियो प्रणाली के पैरामीटर
- यूजर-एजेंट — ब्राउज़र और OS की पहचान करने वाली स्ट्रिंग
- स्क्रीन रिज़ॉल्यूशन — स्क्रीन का रिज़ॉल्यूशन और रंग की गहराई
- फॉन्ट्स — सिस्टम में स्थापित फॉन्ट्स की सूची
- टाइमज़ोन और भू-स्थान — समय क्षेत्र और GPS निर्देशांक
- वेबRTC — वेबRTC के माध्यम से वास्तविक आईपी के रिसाव को रोकना
- भाषाएँ — ब्राउज़र और सिस्टम की भाषाएँ
- प्लगइन्स — स्थापित प्लगइन्स की सूची
- हार्डवेयर समवर्तीता — प्रोसेसर के कोर की संख्या
- डिवाइस मेमोरी — उपकरण की RAM की मात्रा
महत्वपूर्ण: सभी पैरामीटर एक-दूसरे के साथ संगत होने चाहिए। एक iPhone से यूजर-एजेंट सेट करना ठीक नहीं है, लेकिन लैपटॉप से स्क्रीन रिज़ॉल्यूशन। ML सिस्टम पैरामीटर की संगति की जांच करते हैं और असंगतियाँ संदिग्धता स्कोर को बढ़ाती हैं। एंटी-डिटेक्ट ब्राउज़रों में तैयार उपकरणों के टेम्पलेट का उपयोग करें — इनमें पैरामीटर के यथार्थवादी संयोजन होते हैं।
फिंगरप्रिंट सेटिंग में गलतियाँ
एंटी-डिटेक्ट ब्राउज़र के साथ भी, यदि पैरामीटर को सही ढंग से सेट नहीं किया गया तो बैन मिल सकता है:
❌ विभिन्न खातों के लिए एक ही फिंगरप्रिंट का उपयोग करना
कुछ नवागंतुक एंटी-डिटेक्ट ब्राउज़र में प्रोफ़ाइल सेटिंग्स की नकल करते हैं। परिणाम — समान फिंगरप्रिंट और खातों का संबंध।
✅ सही:
नए प्रोफ़ाइल को शून्य से बनाना या ब्राउज़र में "यादृच्छिक फिंगरप्रिंट" फ़ंक्शन का उपयोग करना। प्रत्येक खाते में अद्वितीय पैरामीटर का सेट होना चाहिए।
❌ पैरामीटर के असामान्य संयोजन
दुर्लभ OS (जैसे लिनक्स) के साथ मोबाइल यूजर-एजेंट या पुराने ब्राउज़र के संस्करणों का उपयोग करना। ML मॉडल वास्तविक उपयोगकर्ताओं पर प्रशिक्षित होते हैं और जानते हैं कि कौन से संयोजन प्रकृति में मौजूद हैं।
✅ सही:
लोकप्रिय संयोजनों का उपयोग करें: विंडोज 10 + क्रोम, मैकोज़ + सफारी, एंड्रॉइड + क्रोम मोबाइल। ब्राउज़र के संस्करण — वर्तमान या अधिकतम 1-2 रिलीज़ पहले।
❌ फिंगरप्रिंट और प्रॉक्सी का असंगति
रूस से मोबाइल प्रॉक्सी + डेस्कटॉप यूजर-एजेंट + अमेरिका का टाइमज़ोन। ऐसी असंगतियाँ ML सिस्टम के लिए लाल झंडा हैं।
✅ सही:
सभी पैरामीटर को प्रॉक्सी के भू-स्थान के साथ मेल खाना चाहिए: मॉस्को से आईपी → टाइमज़ोन यूरोप/मॉस्को → भाषा ru-RU → भू-स्थान 55.75,37.61 (मॉस्को के निर्देशांक)।
मानव व्यवहार की नकल: समय और गतिविधि पैटर्न
यहां तक कि एक आदर्श फिंगरप्रिंट भी नहीं बचाएगा यदि व्यवहार बॉट का संकेत देता है। ML सिस्टम सैकड़ों माइक्रोपैटर्न का विश्लेषण करते हैं: माउस कैसे चलता है, टेक्स्ट कितनी तेजी से दर्ज किया जाता है, क्लिक के बीच कितना समय गुजरता है, किस समय उपयोगकर्ता सक्रिय है।
आधुनिक ML मॉडल अरबों वास्तविक सत्रों पर प्रशिक्षित होते हैं और माइक्रोसेकंड की देरी के आधार पर व्यक्ति को स्क्रिप्ट से अलग करने में उच्च सटीकता के साथ सक्षम होते हैं।
व्यवहारिक संकेत जो ML सिस्टम ट्रैक करते हैं
| व्यवहार का पैरामीटर | बॉट क्या देखता है | व्यक्ति क्या देखता है |
|---|---|---|
| माउस की गति | सीधी रेखाएँ, त्वरित स्थानांतरण, यादृच्छिक गति की कमी | मुलायम वक्र, सूक्ष्म उतार-चढ़ाव, बटन से चूकना, ट्रैक्टरी को सुधारना |
| टाइपिंग की गति | अक्षरों के बीच समान अंतराल (50ms), कोई टाइपो नहीं, टेक्स्ट का त्वरित पेस्ट | विभिन्न गति (100-300ms), टाइपो के साथ सुधार, शब्दों के बीच विराम |
| क्रियाओं के समय | क्लिक के बीच ठीक 5 सेकंड, हर दिन एक ही समय पर क्रियाएँ | यादृच्छिक अंतराल 3-15 सेकंड, सक्रियता का विभिन्न समय, पढ़ने के लिए विराम |
| स्क्रॉलिंग पैटर्न | निश्चित दूरी पर स्क्रॉलिंग, कोई रुकावट नहीं, लगातार गति | असमान स्क्रॉलिंग, दिलचस्प सामग्री पर रुकना, पीछे लौटना |
| सत्र का समय | हर बार ठीक 10 मिनट, कोई विराम नहीं, त्वरित लॉगआउट | विभिन्न अवधि (5-60 मिनट), विचलन, टैब खुला रहता है |
मानव व्यवहार की नकल के व्यावहारिक तरीके
1. क्रियाओं के बीच यादृच्छिक देरी
यदि आप स्वचालन का उपयोग कर रहे हैं (पार्सिंग के लिए स्क्रिप्ट, सोशल मीडिया में ऑटो-पोस्टिंग), तो यादृच्छिक देरी जोड़ना सुनिश्चित करें। निश्चित अंतराल का उपयोग न करें।
खराब: अनुरोधों के बीच ठीक 5 सेकंड की देरी
time.sleep(5) # समान देरी — बॉट के रूप में पहचान की जाती है
अच्छा: 3 से 8 सेकंड के बीच यादृच्छिक देरी
import random
time.sleep(random.uniform(3, 8)) # मानव की नकल
2. सामग्री पढ़ने की नकल
जब आप एक पृष्ठ खोलते हैं — तुरंत बटन पर क्लिक न करें। ML सिस्टम पहले क्रिया तक समय को ट्रैक करते हैं। वास्तविक व्यक्ति पाठ पढ़ता है, चित्रों को देखता है, पृष्ठ को स्क्रॉल करता है।
- पृष्ठ लोड होने के बाद — 2-5 सेकंड का विराम (शीर्षक पढ़ने की नकल)
- 100-500 पिक्सल (सामग्री देखने के लिए) के लिए यादृच्छिक स्क्रॉलिंग
- 3-7 सेकंड का विराम (पाठ पढ़ना)
- बटन की ओर माउस की गति (कोर्सर का टेलीपोर्ट नहीं)
- छोटी चूक और सुधार के साथ क्लिक
3. प्राकृतिक गतिविधि पैटर्न
वास्तविक लोग 24/7 समान तीव्रता से काम नहीं करते हैं। यथार्थवादी गतिविधि ग्राफ़ बनाएं:
- लॉगिन का समय: हर दिन ठीक 09:00 पर खाते में लॉगिन न करें। समय को भिन्न करें: 08:45, 09:15, 09:30
- सत्र की अवधि: हर बार भिन्न: 10 मिनट, 45 मिनट, 5 मिनट, 1 घंटा
- सप्ताह के दिन: सप्ताहांत में कम गतिविधि (यदि यह कार्य खाता है) या इसके विपरीत अधिक (यदि व्यक्तिगत)
- विराम: गतिविधि में विराम लें। हर 2 घंटे में इंस्टाग्राम पर पोस्ट न करें जैसे कि आप एक रोबोट हैं — सुबह 3 पोस्ट करें, फिर शाम तक विराम लें
मध्यस्थों के लिए सलाह: यदि आप फेसबुक विज्ञापन खातों को फार्म करते हैं — पहले 7-14 दिनों में वास्तविक उपयोगकर्ता के व्यवहार की नकल करें। खाते में लॉगिन करें, समाचार फ़ीड को 5-10 मिनट तक स्क्रॉल करें, 2-3 पोस्ट पर लाइक करें, वीडियो देखें। केवल गर्म करने के बाद विज्ञापन अभियानों का निर्माण शुरू करें। जो खाते तुरंत विज्ञापन शुरू करते हैं — वे 10 गुना अधिक बैन प्राप्त करते हैं।
4. व्यवहार की नकल के उपकरणों का उपयोग
कुछ एंटी-डिटेक्ट ब्राउज़रों में मानव व्यवहार की नकल करने की अंतर्निहित विशेषताएँ होती हैं:
- डॉल्फिन एंटी: "स्क्रिप्ट" फ़ंक्शन स्वाभाविक देरी के साथ क्रियाओं की अनुक्रम को रिकॉर्ड करने की अनुमति देता है और फिर विविधताओं के साथ पुन: प्रस्तुत करता है
- ऐड्सपावर: RPA (रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन) यादृच्छिक देरी और माउस की गति को सेट करने के साथ
- ब्राउज़र ऑटोमेशन उपकरण: पप्पेटियर एक्स्ट्रा प्लगइन के साथ पप्पेटियर एक्स्ट्रा स्वचालन में मानव-समान व्यवहार जोड़ता है
सही प्रॉक्सी रोटेशन: क्यों एक आईपी प्रति खाता काम नहीं करता
एक सामान्य भ्रांति: "प्रत्येक खाते के लिए एक स्थिर आईपी होना चाहिए जो कभी नहीं बदलता"। यह सच नहीं है। वास्तविक उपयोगकर्ता लगातार आईपी पतों को बदलते हैं: घरेलू वाईफाई, मोबाइल इंटरनेट, कैफे, कार्यालय, यात्रा।
ML सिस्टम यह जानती हैं और संदिग्ध है जैसे बहुत बार आईपी बदलना (हर 10 मिनट में), और पूर्ण रूप से परिवर्तन का अभाव (एक आईपी महीनों तक)।
प्रॉक्सी के रोटेशन के प्रकार और कब उपयोग करें
| रोटेशन का प्रकार | यह कैसे काम करता है | कब उपयोग करें | जोखिम |
|---|---|---|---|
| स्थिर आईपी | एक आईपी हमेशा के लिए खाते से जुड़ा होता है | विज्ञापन खाते (फेसबुक विज्ञापन, गूगल विज्ञापन), महत्वपूर्ण सोशल मीडिया खाते | यदि आईपी बैन हो जाता है — खाता भी। मोबाइल उपयोगकर्ताओं के लिए अप्राकृतिक |
| सत्र के अनुसार रोटेशन | हर नए कनेक्शन पर आईपी बदलता है (ब्राउज़र बंद किया — नया आईपी) | डेटा पार्सिंग, बड़े पैमाने पर पंजीकरण, एक बार के कार्य | बहुत बार परिवर्तन — सोशल मीडिया ML सिस्टम के लिए लाल झंडा |
| समय के अनुसार रोटेशन | हर X मिनट में आईपी बदलता है (5, 10, 30 मिनट) | रेट लिमिटिंग से सुरक्षा के साथ पार्सिंग, मूल्य निगरानी | सोशल मीडिया खातों के लिए उपयुक्त नहीं — यह VPN की तरह दिखता है |
| 2-5 आईपी का पूल | खाता प्राकृतिक रूप से बदलते हुए कई आईपी का उपयोग करता है | वास्तविक उपयोगकर्ता की नकल (घर + काम + मोबाइल) | स्विचिंग की लॉजिक की आवश्यकता होती है — आईपी को यादृच्छिक रूप से नहीं बदलना चाहिए |
विभिन्न कार्यों के लिए रोटेशन की रणनीति
फेसबुक विज्ञापनों / गूगल विज्ञापनों (मध्यस्थता) के लिए:
स्थिर निवासी प्रॉक्सी का उपयोग करें। एक खाता = एक आईपी जो नहीं बदलता। विज्ञापन प्लेटफार्मों को आईपी परिवर्तन के प्रति बहुत संवेदनशील होते हैं और सक्रिय अभियान के दौरान एक बार के आईपी परिवर्तन पर भी खाता ब्लॉक कर सकते हैं।
अपवाद: यदि आप मोबाइल उपयोगकर्ता की नकल कर रहे हैं — तो आप मोबाइल प्रॉक्सी का उपयोग कर सकते हैं जो 10-30 मिनट में रोटेशन करते हैं (यही वास्तविक मोबाइल इंटरनेट का काम है)। लेकिन तब सभी फिंगरप्रिंट पैरामीटर मोबाइल उपकरण से होने चाहिए।
इंस्टाग्राम / टिकटॉक / सोशल मीडिया (SMM) के लिए:
आदर्श रणनीति — 2-3 आईपी पते का पूल जो "घर-कार्य-मोबाइल" की लॉजिक के अनुसार बदलते हैं:
- मुख्य आईपी (निवासी) — 70% गतिविधि, शाम और सप्ताहांत में उपयोग किया जाता है
- कार्य आईपी (अलग उपनेट का निवासी) — 20% गतिविधि, कार्य घंटों 9-18 में उपयोग किया जाता है
- मोबाइल आईपी — 10% गतिविधि, दिन के दौरान यादृच्छिक लॉगिन
यह पैटर्न स्वाभाविक दिखता है और ML सिस्टम में संदेह नहीं पैदा करता है।
वाइल्डबेरीज़ / ओज़ोन / मार्केटप्लेस के पार्सिंग के लिए:
5-15 मिनट में स्वचालित आईपी परिवर्तन के साथ रोटेशनल निवास प्रॉक्सी का उपयोग करें। मार्केटप्लेस एक आईपी से अनुरोधों की संख्या को ट्रैक करते हैं और सीमा से अधिक होने पर ब्लॉक करते हैं।
महत्वपूर्ण: डेटा सेंटर प्रॉक्सी का उपयोग न करें — वाइल्डबेरीज़, ओज़ोन, अवितो डेटा सेंटर आईपी के डेटाबेस रखते हैं और उन्हें स्वचालित रूप से ब्लॉक करते हैं। केवल निवासी या मोबाइल प्रॉक्सी।
बड़े पैमाने पर खातों के पंजीकरण के लिए:
प्रत्येक पंजीकरण — नया आईपी। कई पते के बड़े पूल के साथ रोटेशनल प्रॉक्सी का उपयोग करें। पंजीकरण के बाद खाते के लिए स्थिर आईपी को सुरक्षित करें। कभी भी एक आईपी से कई खातों का पंजीकरण न करें — यह सभी खातों का तात्कालिक बैन है।
प्रॉक्सी रोटेशन में महत्वपूर्ण गलतियाँ
1. एक ही आईपी का उपयोग करना कई खातों के लिए एक साथ
यहां तक कि यदि आपके पास आदर्श फिंगरप्रिंट हैं — यदि दो खाते एक ही समय में एक आईपी से लॉगिन करते हैं, तो ML सिस्टम उन्हें जोड़ देगा। एक खाता = एक आईपी एक निश्चित समय पर।
2. सक्रिय सत्र के दौरान आईपी देश/शहर का परिवर्तन
मॉस्को से आईपी के साथ खाते में लॉगिन किया, 10 मिनट बाद आईपी व्लादिवोस्तोक में बदल गया — यह 7000 किमी का टेलीपोर्ट है। तात्कालिक बैन। यदि आप रोटेशन का उपयोग कर रहे हैं — आईपी को एक ही शहर/क्षेत्र से होना चाहिए।
3. फिंगरप्रिंट को बदलने के बिना मोबाइल और डेस्कटॉप आईपी के बीच स्विच करना
यदि आप मोबाइल प्रॉक्सी का उपयोग कर रहे हैं — तो फिंगरप्रिंट मोबाइल उपकरण से होना चाहिए (iOS या Android)। मोबाइल आईपी का उपयोग डेस्कटॉप यूजर-एजेंट के साथ नहीं किया जा सकता — यह असंगति ML सिस्टम द्वारा पहचानी जाती है।
उपकरणों की संगति: प्रॉक्सी + फिंगरप्रिंट + यूजर-एजेंट का संयोजन
ML सिस्टम केवल व्यक्तिगत पैरामीटर की जांच नहीं करते हैं, बल्कि उनकी संगति की भी जांच करते हैं। इसे "उपकरण की संगति" कहा जाता है — सभी विशेषताएँ एक-दूसरे से मेल खानी चाहिए और वास्तविक उपकरण की एक एकीकृत तस्वीर बनानी चाहिए।