grannyinternet

Dla jury Jak łapiemy oszustwa z reklam

Strona techniczna projektu. Skąd bierzemy reklamy, jak oceniają je reguły, dwa modele AI i ludzie, ile trafiają i czego poza nami nie blokuje prawie nikt. Przy każdej liczbie podajemy, na czym ją policzyliśmy i kiedy.

Jak to działa Panel audytora
  1. wiek domeny3 dni
  2. NIP, KRS, REGONbrak
  3. strona na Facebookuzmyślony ekspert
  4. obietnica zdrowotnabez firmy
  5. wygląd strony„za pobraniem”
  6. model AIoszustwo
Reklama zmyślona, sygnały prawdziwe: każdy łapie oszustwa w naszych danych.
  • płatność przy odbiorze ×22,5
  • jackpot niemal zawsze
  • za pobraniem ×12,7
  • babcia ×10,1
  • natychmiast ×9,1
  • kolana ×8,1
  • emeryt ×7,8
  • szok ×7,6
  • farmaceuta ×7,6
  • żylaki ×7,4
  • ból ×6,9
  • zmarszczki ×6,4
  • bonus ×6,3
  • pasożyty ×6,3
  • prostata ×6,2
  • apteka ×4,6
  • lekarz ×4,1
  • profesor ×4,1
  • sekret ×4,0
  • cud ×3,3
  • milion ×3,3
  • cukrzyca ×3,0

Ile razy częściej słowo pada w reklamie oszusta niż w uczciwej.1 Z takich słów system sam układa kolejne zapytania do biblioteki reklam.

Razem widzimy więcej niż jakikolwiek filtr

Oszuści zakładają nowe strony szybciej, niż ktokolwiek zdąży je sprawdzić w pojedynkę. Każde zgłoszenie i każda ocena od razu chronią wszystkich, którzy z nami są: Twoich rodziców, sąsiadów i Ciebie.

stracili Polacy na oszukańczych płatnościach w trzy miesiące
199,6 mln zł

Ponad 108 tysięcy oszukańczych transakcji kartą i przelewem, średnio 1 837 zł każda.2

seniorów zetknęło się z próbą oszustwa
46%

Prawie co drugi wśród osób po sześćdziesiątce.3

zgłoszeń do CERT Polska to oszustwa
97%

Z 260 783 incydentów w 2025: phishing, fałszywe inwestycje, sklepy-widma.4

  1. Zgłaszasz

    Dziwna reklama w Twoim telefonie albo w telefonie mamy? Wklej adres. Bez konta, bez imienia, bez e-maila.

  2. Oceniasz

    Z kontem audytora oceniasz strony ze zrzutem ekranu, wiekiem domeny i danymi firmy z rejestrów. Twoja decyzja trafia na listę blokad dla wszystkich.

  3. Zbierasz punkty

    Za każdą ocenę i każde zgłoszenie z konta. Każda rzecz liczy się raz, więc klikanie tam i z powrotem nic nie daje. Księga punktów już działa.

  4. Rangi i ranking wkrótce

    Odznaki za pierwsze kroki i za wytrwałość, rangi za punkty, wspólna tablica najlepszych audytorów.

Od reklamy do blokady

Każdy krok zostawia ślad, który audytor widzi w panelu.

  1. Czytamy reklamy

    Z publicznej Biblioteki reklam Meta pobieramy reklamy wyświetlane w Polsce.

  2. Klikamy za Ciebie

    Prawdziwa przeglądarka otwiera stronę z reklamy, robi zrzut ekranu jako dowód i czyta regulamin i kontakt. Nie pobiera żadnych plików.

  3. Sprawdzamy firmę

    NIP, KRS i REGON ze strony sprawdzamy w GUS, na białej liście VAT, w CEIDG i w unijnym VIES. Sklep bez danych firmy łamie polskie prawo.

  4. Oceniają maszyny i człowiek

    Dwa modele AI na naszym sprzęcie dają swoje zdanie. Wątpliwy przypadek trafia do audytora razem ze zrzutem ekranu i powodem.

  5. Blokujemy całą sieć

    Gdy jedna domena wpada, szukamy jej rodzeństwa: tej samej strony na Facebooku, tego samego NIP, serwera, piksela reklamowego i klonów treści.

Maszyny czytają, człowiek decyduje

Nie obiecujemy nieomylnej sztucznej inteligencji. Pokazujemy, ile trafia, na czym ją sprawdziliśmy i gdzie ostatnie słowo należy do człowieka.

Model językowy czyta reklamę i stronę

Działa na naszej karcie graficznej, nie w chmurze, więc nic nie wychodzi na zewnątrz. Wybraliśmy go spośród siedmiu małych modeli. Sam trafia w 61% najtrudniejszych przypadków, razem z naszymi regułami w 69%.5 To za mało, by mu ślepo ufać: 45 razy napisał „fałszywy sklep”, a mimo to chciał przepuścić. Reguły wyłapują takie sprzeczności i oddają sprawę człowiekowi.

  • qwen3.5 4b60,8%
  • qwen3.5 2b57,3%
  • gemma4 e4b56,8%
  • gemma4 e2b56,3%
  • ministral-3 3b55,6%
  • llama3.2 3b55,4%
  • granite4 3b54,4%
Trafność na kartach ocenionych przez ludzi, głównie trudnych przypadkach z kolejki. Paski zaczynają się od 50%, czyli rzutu monetą.5

Drugi model uczy się od audytorów

Codziennie uczy się od nowa na wszystkich decyzjach ludzi, także na cofniętych pomyłkach. Czyta słowa reklamy i polskim modelem ModernBERT jej sens. Nikt mu nie podpowiadał, a sam odkrył, że młoda domena, „płatność przy odbiorze”, bóle stawów i końcówka .shop to znaki oszustwa, a stara domena .pl, ceny netto i „umów wizytę” to znaki uczciwego sklepu.

Nigdy sam nie przepuszcza. Blokuje sam tylko przy pewności od 90%: na 100 takich przypadków 98 było oszustwami.6 Przy pewności od 70% wysyła sprawę do człowieka.

  • same słowa79,9%
  • ModernBERT80,9%
  • razem83,2%
Trafność na decyzjach ludzi, sprawdzana na stronach z Facebooka, których model nie widział podczas nauki. Paski od 50%.6

Ostatnie słowo ma człowiek

Większość blokad nie potrzebuje AI: decydują twarde fakty, jak wiek domeny, brak firmy w rejestrach albo klon już zablokowanego sklepu. Modele pomagają tam, gdzie reguły milczą. Każdą wątpliwość rozstrzyga audytor, a każda decyzja ma historię i da się ją cofnąć jednym kliknięciem.

92%

pierwszych blokad zapadło na regułach, bez modelu AI7

Po trzech tygodniach

domen sprawdzonych
9 173

z reklam, z list blokowania i z rejestrów nowych domen

zablokowanych
3 424

oszustwa z reklam i podróbki polskich marek

decyzji ludzi
2 200

każda z historią: kto, kiedy, dlaczego

list blokowania
~70

CERT Polska, KAD, HaGeZi, OISD i inne, z pochodzeniem każdej domeny

Stan bazy na 12 listopada 2026, od startu 25 października.8

Tych oszustw prawie nikt inny nie blokuje

4 listopada sprawdziliśmy 995 naszych blokad z reklam w dwóch dużych filtrach DNS, Quad9 i Cloudflare for Families. Znały 21.9 Lista ostrzeżeń CERT Polska miała 22 z 996.10

  • znane Quad9 i Cloudflare for Families: 21
  • blokowane tylko przez nas: 974

Wolimy zapytać człowieka, niż zablokować uczciwy sklep

Pod każdą zasadą prawdziwy przypadek z naszej bazy.11

Duże serwisy nigdy automatycznie

Popularne strony, kurierzy, operatorzy płatności i hostingi trafiają na listę tylko decyzją człowieka.

ac-page.com

co to jeststrony wielu firm

blokadauderzyłaby we wszystkie

Do człowieka

Stara domena idzie do człowieka

Domena starsza niż rok prawie nigdy nie jest blokowana automatycznie. Zakończona kampania to nie oszustwo.

castorama.pl

model AI„fałszywy sklep”

wiek domeny28 lat

Przepuszczone

Podróbki marek, zanim przyjdzie SMS

Codziennie przeglądamy około 2,4 mln nowych domen z całego świata12 i szukamy w nich polskich marek obok słów typu „pay” czy „doplata”.

biznes-ipko-pl.com

w nazwieipko

reklam z niąjeszcze żadnej

Zablokowane

4 041

domen automat oddał człowiekowi, zamiast rozstrzygać sam13

Widzisz podejrzaną reklamę?

Wklej adres strony. Bez konta i bez danych o sobie. Sprawdzi ją audytor.

Zgłoś stronę

Masz oko do oszustw?

Zostań audytorem i oceniaj wątpliwe strony ze zrzutem ekranu i danymi firmy z rejestrów. Za każdą ocenę zbierasz punkty.

Załóż konto

Wkrótce: ochrona telefonu jednym ustawieniem (prywatny DNS).

Źródła

  1. Własne dane: 3 670 reklam zablokowanych lub wątpliwych i 3 271 przepuszczonych, stan na 12.11.2026.
  2. NBP, Informacja o transakcjach oszukańczych, III kwartał 2025: 199,6 mln zł, ponad 108 tys. transakcji kartą i przelewem.
  3. Bank Pocztowy i SW Research, badanie „Cyberdojrzali”, koniec 2025: 1 032 osoby, w tym 368 po sześćdziesiątce. Omówienia: infor.pl, bank.pl.
  4. CERT Polska, Raport roczny 2025, s. 118: 253 238 oszustw komputerowych wśród 260 783 incydentów.
  5. Własny pomiar 5.11.2026: siedem modeli na 579 kartach ocenionych przez ludzi; z regułami kolektora 68,5% na 689 kartach. 45 razy model napisał „fałszywy sklep” i chciał przepuścić.
  6. Własny pomiar 6.11.2026: 930 decyzji ludzi (512 oszustw), 5 części rozdzielonych po stronie na Facebooku. Przy pewności od 90%: 98 oszustw na 100 przypadków.
  7. Własne dane, 6.11.2026: 1 129 z 1 224 pierwszych blokad kolektora, liczone w przybliżeniu po treści powodu.
  8. Własne dane: liczby na żywo z bazy projektu. Listy blokowania z konfiguracji kolektora, każda domena z zapisanym pochodzeniem.
  9. Własny pomiar 4.11.2026: 995 domen zablokowanych z reklam zapytanych w Quad9 i Cloudflare for Families.
  10. Własny pomiar 4.11.2026 na Liście ostrzeżeń CERT Polska, 996 domen.
  11. Własne dane, historia decyzji w bazie: ac-page.com od 2.11.2026 tylko w kolejce do człowieka, ani razu zablokowana; castorama.pl oddana człowiekowi 4.11.2026 (model AI: „fake shop”, domena z 1998 r.) i przepuszczona przez człowieka 5.11.2026; biznes-ipko-pl.com zablokowana 3.11.2026 prosto z listy nowych domen, zanim pokazała ją jakakolwiek reklama, blokadę potwierdził człowiek 4.11.2026.
  12. Listy nowo zarejestrowanych domen HaGeZi NRD.
  13. Własne dane: domeny, które kolektor skierował do człowieka zamiast rozstrzygnąć sam, od 26.10.2026; liczba na żywo z bazy, 4 041 na 13.11.2026.