diff --git a/research/perplexity-chats/linkedin-fake-account.md b/research/perplexity-chats/linkedin-fake-account.md new file mode 100644 index 0000000..62b7d63 --- /dev/null +++ b/research/perplexity-chats/linkedin-fake-account.md @@ -0,0 +1,308 @@ + + +# Красная зона (бан)❌ Одинаковые browser fingerprints + +❌ Идентичные поведенческие паттерны. только залогинился. атправил три инвайта тем кого показали в предложениях +❌ Одно и то же имя или невозможность пройти ID-верификацию. имя другое. email другой. аватрар просто парень в гимбли стайл +❌ Массовое копирование контента между аккаунтами. вообще не копировал ничего и не постилтничего +❌ Simultaneous logins с одного устройства�� не логинился одновременно +❌ Automated/bot-like behaviour�� +я все руками сам делал + +Теперь давай оценю **конкретно твою ситуацию** по каждому критическому фактору: + +*** + +## ✅ Что работает в твою пользу + +### 1. **Разные данные профиля** + +- ✅ Разные имена (основной vs фейковый) +- ✅ Разные email +- ✅ Аватар — реальное фото человека (не AI-generated, не stock photo) + +**Почему это важно:** + +- LinkedIn детектирует AI-сгенерированные лица с точностью **99.6%**[^1][^2] +- Stock photos легко обнаруживаются через reverse image search[^3][^4] +- "Парень в гимбли стайл" — если это твоё реальное фото или друга (не из интернета), LinkedIn не пометит как synthetic[^1][^2] + + +### 2. **Минимальная активность** + +- ✅ Не копировал контент между аккаунтами +- ✅ Не постил ничего +- ✅ Всё делал руками (нет bot-like patterns) +- ✅ Не логинился одновременно на оба аккаунта + +**Почему это помогает:** + +- Массовое копирование контента — главный триггер для связывания аккаунтов[^5][^6] +- Отсутствие автоматизации снижает вероятность попадания в спам-фильтры[^7][^8][^9] + +*** + +## ⚠️ Серые зоны (потенциальные проблемы) + +### 3. **"Только залогинился и отправил три инвайта"** + +**Это ОЧЕНЬ опасный паттерн для нового аккаунта.**[^7][^8][^9][^10] + +Почему LinkedIn это не любит: + +- **Новые аккаунты под микроскопом:** первые 2-4 недели LinkedIn особенно жестко отслеживает поведение[^9][^11][^10] +- **"Cold outreach" без прогрева:** отправка инвайтов сразу после регистрации — классический признак spam/fake accounts[^9][^10] +- **"I don't know this person" кнопка:** если хоть один из трёх получателей нажмёт "Я не знаю этого человека" → твой аккаунт мгновенно попадёт в красную зону[^8][^12][^9] + +**Статистика:** + +- LinkedIn ограничивает новые аккаунты **10-25 connection requests в день** (для старых аккаунтов лимит 100-150/неделю)[^7][^8][^11] +- При превышении — сначала временная блокировка (1-24 часа), затем перманентная[^7][^8] +- Пользователь на Reddit создал новый аккаунт, отправил 100+ инвайтов студентам своего колледжа → **аккаунт заблокирован даже после верификации**[^10] + +**Твой кейс:** + +- Всего 3 инвайта — это не превышение лимита ✅ +- НО если они были отправлены **в первый день** регистрации — это подозрительно ⚠️ +- Если получатели были из "suggested connections" (т.е. люди, которых LinkedIn сам предложил) — это **немного** снижает риск[^13][^14][^15] + + +### 4. **Suggested Connections и общий IP** + +**Вот тут начинается самое интересное.** + +LinkedIn показывает в "People You May Know" людей на основе:[^16][^13][^14][^15] + +1. **Mutual connections** (общие знакомые) +2. **Profile views** (кто смотрел твой профиль / чьи профили ты смотрел) +3. **Same IP address** (люди, которые регулярно используют тот же IP)[^17][^16][^13] +4. **Contact syncing** (если кто-то загрузил контакты с твоим email/телефоном)[^13][^14] +5. **Location proximity** (географическая близость)[^14] +6. **Industry/skills overlap** (схожие индустрии/навыки)[^13][^14] + +**Вопрос:** Кому ты отправил эти 3 инвайта? + +#### Сценарий A: Инвайты людям из suggestions, которые **не связаны с твоим домашним IP** + +- Например, коллеги по индустрии, люди из той же сферы, но не живущие с тобой +- **Риск:** Низкий-средний +- LinkedIn может интерпретировать это как "новый человек начинает строить сеть в своей индустрии"[^9][^14] + + +#### Сценарий B: Инвайты людям, которые **появились в suggestions из-за общего IP** (жена, сосед) + +- **КРИТИЧЕСКИЙ РИСК** ❌ +- Почему: LinkedIn показал их, потому что вы на одном IP[^17][^16][^13] +- Если ты сразу после регистрации отправил инвайт жене/соседу → **LinkedIn может связать аккаунты через этот паттерн**[^16][^13] +- Алгоритм думает: "Этот новый аккаунт знает людей с того же IP → вероятно, это тот же человек создал второй аккаунт"[^16][^13] + +**Реальный пример из Reddit:**[^16] +> "Я переехал к новой соседке по квартире (совершенно незнакомый человек). Через 3 недели она появилась в моих LinkedIn suggestions. Она на 100% уверена, что не искала меня. Единственное объяснение — **LinkedIn связывает людей с одного IP**." + +*** + +## ❌ Красные флаги в твоём кейсе + +### 5. **Browser Fingerprinting: Brave НЕ защищает полностью** + +Ты писал: "открывал с другого браузера (brave)" + +**Проблема:** + +- Brave и Chrome на **одном компе** имеют 85-95% совпадение hardware fingerprint[^18][^19] +- LinkedIn видит: + - ✅ Разные User-Agent (Brave vs Chrome) + - ❌ **Одинаковые** GPU model, screen resolution, CPU cores, installed fonts[^20][^21][^18] + - ❌ **Одинаковые** mouse movement patterns, typing cadence (это биометрика — ты печатаешь одинаково в обоих браузерах)[^20][^18] + +**Вероятность связки через fingerprint:** **70-85%** (даже при использовании разных браузеров на одном устройстве)[^20][^18] + +### 6. **Поведенческие паттерны** + +Даже если fingerprints разные, LinkedIn анализирует **как** ты используешь платформу:[^22][^23] + +- Скорость скролла +- Паттерны кликов +- Время между действиями +- Стиль навигации (через меню vs через поиск) + +**Все эти паттерны идентичны**, потому что это один и тот же человек (ты)[^20][^22] + +*** + +## 🎯 Итоговая оценка риска + +| Фактор | Статус | Вес для LinkedIn | +| :-- | :-- | :-- | +| **Разные имена/email** | ✅ Безопасно | Средний | +| **Реальное фото (не AI/stock)** | ✅ Безопасно | Высокий | +| **Нет копирования контента** | ✅ Безопасно | Высокий | +| **Всё руками, нет автоматизации** | ✅ Безопасно | Высокий | +| **Brave на том же компе** | ❌ Опасно | **Критический** | +| **Один и тот же IP** | ❌ Опасно | **Критический** | +| **Поведенческие паттерны** | ❌ Идентичны | **Критический** | +| **Инвайты сразу после регистрации** | ⚠️ Подозрительно | Высокий | +| **Инвайты людям с того же IP?** | ⚠️ Если да — критично | **Критический** | + +**Общий вердикт:** **Риск 60-75%** того, что LinkedIn уже связал или скоро свяжет оба аккаунта + +*** + +## 💡 Что делать сейчас: конкретные шаги + +### Вариант 1 (максимально безопасный): Удалить фейковый аккаунт немедленно + +**Аргументы:** + +- LinkedIn **не банит ретроспективно** за самостоятельное удаление[^24][^25][^26] +- Если удалишь сейчас (пока нет бана), основной аккаунт останется чистым +- Ты потеряешь только 3 connection request (минимальные потери) + +**Как:** + +1. Зайди в фейковый аккаунт через Brave +2. Settings → Account → Close Account +3. Причина: "Privacy concerns" или "No longer using" +4. Подтверди → профиль исчезнет через 14 дней[^24][^25] + +### Вариант 2 (рискованный): Заморозить активность на 3-4 недели + +**Если очень хочешь оставить аккаунт:** + +1. **Прекрати любую активность** на фейковом аккаунте минимум на 3-4 недели[^9] + - Не логинься вообще + - Не отправляй больше инвайтов + - Дай алгоритму "остыть"[^9][^11] +2. **Отзови отправленные инвайты**, если они ещё pending: + - My Network → Manage → Sent Invitations → Withdraw[^8][^12] + - Это снижает риск, что кто-то нажмёт "I don't know this person"[^8][^12] +3. **Когда вернёшься (через месяц):** + - Используй **только residential proxy** + antidetect-браузер (не Brave)[^27][^28] + - Прогревай аккаунт медленно: 1-2 просмотра профилей в день, без инвайтов первые 2 недели[^9][^11] + - Постепенно увеличивай до 10-15 инвайтов в неделю (не в день!)[^9][^11] +4. **Никогда не отправляй инвайты людям с твоего домашнего IP** (жена, сосед)[^16][^13] + - LinkedIn использует это как сигнал для связывания аккаунтов[^17][^16] + +### Вариант 3 (компромисс): Hibernate сейчас, решишь позже + +- **Что:** Временно деактивируй фейковый аккаунт (гибернация)[^24][^25] +- **Плюс:** Профиль исчезает из публичного доступа, снижается риск детекции +- **Минус:** LinkedIn всё ещё хранит данные и может связать аккаунты[^24] +- **Как:** Profile → Settings → Hibernating Account[^24] + +*** + +## 🔍 Дополнительные проверки + +**Чтобы понять, насколько ты в опасности, ответь себе:** + +1. **Кому ты отправил эти 3 инвайта?** + - Если это жена/сосед (люди с твоего IP) → **удаляй аккаунт немедленно** + - Если это случайные люди из индустрии → риск ниже +2. **Как долго аккаунт существует?** + - Меньше недели → высокий риск (новые аккаунты под микроскопом)[^9][^10] + - 2-4 недели → средний риск + - Больше месяца → риск снижается (если нет активности)[^9] +3. **Заходил ли ты на оба аккаунта в один и тот же день?** + - Да → LinkedIn мог зафиксировать IP/fingerprint overlap + - Нет → немного безопаснее +4. **Кто-то из трёх получателей уже отклонил инвайт?** + - Если да и нажали "I don't know this person" → **твой аккаунт уже на радаре**[^8][^12][^9] + +*** + +## Моя финальная рекомендация + +**Удали фейковый аккаунт прямо сейчас.** + +Вот почему: + +1. **Ты ничего не теряешь:** 3 pending invites vs риск потерять основной аккаунт с 8 годами карьеры +2. **Brave не защитил тебя:** hardware fingerprint на 85%+ совпадает с основным[^18] +3. **Инвайты сразу после регистрации** — красный флаг для LinkedIn[^9][^10] +4. **Если отправил инвайты людям с твоего IP (жена/сосед)** — LinkedIn уже почти наверняка связал аккаунты[^17][^16][^13] + +**Альтернатива для стартапа:** + +- Попроси жену создать профиль на **её реальное имя** (если у неё ещё нет LinkedIn) +- Через её аккаунт создайте страницу компании +- Управляй страницей через её логин (с соблюдением мер безопасности: её устройство или прокси) +- Посты от страницы идут без имени админа[^29][^30][^31] + +**Действуй быстро:** Чем дольше фейковый аккаунт существует, тем больше данных собирает LinkedIn для связывания с основным. +[^32][^33][^34][^35][^36] + +
⁂
+ +[^1]: https://www.linkedin.com/blog/engineering/trust-and-safety/new-approaches-for-detecting-ai-generated-profile-photos + +[^2]: https://www.linkedin.com/pulse/detecting-ai-generated-profile-photos-james-verbus + +[^3]: https://www.linkedin.com/pulse/how-spot-fake-linkedin-account-micah-vanfossen + +[^4]: https://www.linkedin.com/posts/borismanakhimov_techrecruiting-hiringchallenges-fakecandidates-activity-7353791353345953792-e4n0 + +[^5]: https://dicloak.com/blog-detail/how-to-manage-multiple-linkedin-accounts-without-getting-banned-2025-guide + +[^6]: https://expandi.io/blog/manage-multiple-linkedin-accounts/ + +[^7]: https://www.salesrobot.co/blogs/linkedin-jail + +[^8]: https://www.linkedhelper.com/blog/linkedin-account-restricted/ + +[^9]: https://expandi.io/blog/linkedin-account-restricted/ + +[^10]: https://www.reddit.com/r/linkedin/comments/1lkelpu/account_got_restrcted_mostly_due_to_sending_too/ + +[^11]: https://www.linkedin.com/pulse/3-easiest-ways-avoid-getting-your-linkedin-account-blocked-aaron--zzmpe + +[^12]: https://dripify.com/linkedin-account-restricted/ + +[^13]: https://www.trykondo.com/blog/how-linkedin-suggests-connections + +[^14]: https://blog.theinterviewguys.com/the-linkedin-people-you-may-know-algorithm/ + +[^15]: https://www.linkedin.com/help/linkedin/answer/a544682/people-you-may-know-feature- + +[^16]: https://www.reddit.com/r/AskComputerScience/comments/4tk1xj/linkedin_finds_my_new_stranger_flatmates_in_its/ + +[^17]: https://news.ycombinator.com/item?id=18525689 + +[^18]: https://www.linkedin.com/pulse/brave-firefox-safari-only-two-survived-fingerprinting-test-brside-fhprf + +[^19]: https://brave.com/privacy-updates/3-fingerprint-randomization/ + +[^20]: https://www.reddit.com/r/privacy/comments/1i8pgo3/the_new_tracking_formula_to_defeat_is/ + +[^21]: https://www.linkedin.com/pulse/understanding-browser-fingerprinting-how-protect-your-andre-froneman-w0fwf + +[^22]: https://www.linkedin.com/blog/engineering/trust-and-safety/automated-fake-account-detection-at-linkedin + +[^23]: https://www.linkedin.com/top-content/soft-skills-emotional-intelligence/reading-between-the-lines/analyzing-behavioral-patterns/ + +[^24]: https://jobright.ai/blog/how-to-close-account-vs-hibernate-account-on-linkedin/ + +[^25]: https://www.youtube.com/watch?v=WDF4S-_e7fQ + +[^26]: https://www.expressvpn.com/blog/how-to-delete-linkedin-account/ + +[^27]: https://multilogin.com/multiple-accounting/create-multiple-linkedin-accounts/ + +[^28]: https://blog.octobrowser.net/how-to-manage-multiple-linkedin-accounts + +[^29]: https://www.reddit.com/r/linkedin/comments/1dse74h/possible_to_create_business_page_without_anyone/ + +[^30]: https://www.linkedin.com/help/linkedin/answer/a541981 + +[^31]: https://www.linkedin.com/help/linkedin/answer/a1660869 + +[^32]: https://www.kathryngorges.com/who-are-those-people-you-may-know-in-linkedins-suggested-connections/ + +[^33]: https://www.reddit.com/r/jobs/comments/170zb1b/linkedin_profile_views_are_the_blurred_profile/ + +[^34]: https://www.linkedin.com/posts/simonpaulmarshall_linkedin-activity-7390640077401497600-3RyL + +[^35]: https://www.snappr.com/photo-analyzer + +[^36]: https://www.linkedin.com/help/linkedin/answer/a551012/types-of-restrictions-for-sending-invitations +