偵測元件 D0002.001: 帳號資訊

分析社群平台上的可疑帳號，例如：新註冊但短時間內活躍度極高、缺乏真實個人資訊的帳號、或人設明顯與發表文章內容不符（帳號一致性）等。

偵測方法：

註冊時間與活動爆發間隔分析

例如：1小時內發文50次。
頭像圖片 Hash 比對

比對公開盜圖資料庫。
NLP 語言風格分析

使用自然語言處理（NLP）技術分析帳號的發文風格，包括詞彙使用、語法結構、拼寫錯誤率等，以判斷是否符合其宣稱的身份。例如：自稱投資專家的帳號卻使用不專業詞彙，或與專業投資人普遍使用的語言風格差異過大。
主題一致性檢測

利用主題建模（Topic Modeling）分析帳號過去的發文內容，檢查其主題是否與其自我描述相符。例如：該帳號過去的發文主要涉及娛樂或美食，卻突然轉變為投資顧問。
多帳號比對

檢查同一設備或 IP 地址上的帳號，分析其是否在不同帳號上展現不同身份，例如：一個自稱「投資專家」，另一個卻是「聯合國軍官」。
可信社群驗證分析

檢查該帳號是否有其他可信的社群驗證，例如：LinkedIn 職業背景驗證、其他用戶的互動評價等。如果該帳號宣稱是知名投資人，但其社群影響力極低、無專業背景可查，則可能存在詐騙風險。