Telegram Bot 在資料側錄中的應用：目標識別與行為紀錄自動化流程

透過 Telegram 公開群與 Bot 架構進行目標使用者資料反推與行為側錄

Telegram 作為一個高自由度的加密即時通訊平台，其 Bot API 及公開群架構提供了高度可程式化的觀察與控制點，使其成為 OSINT 實務操作中極具價值的情報來源。儘管 Telegram 宣稱對使用者隱私保護強大，但在公開群組與 Bot 自動化基礎上，仍然存在大量可被側錄與建模的互動資料。

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本文將針對 Telegram 公開群組與 Bot 架構的技術特性，探討如何透過這些機制對特定目標使用者進行識別、追蹤、行為圖譜建構與側錄分析。

Telegram 公開群組的資料暴露特性

Telegram 的公開群組具有以下特性，有助於開展行為側錄作業：

• 每則訊息均帶有明確 user_id、timestamp、username 等欄位

• 所有訊息可由 Bot 或使用 MTProto 端點進行同步取得

• 群組中使用者的貼文內容不具匿名性，即便帳號非公開亦可側錄活動模式

• 使用者加入/退出時間、貼文頻率、使用表情、轉發行為皆可結構化蒐集

在大量群組中觀測特定帳號之交互記錄，可建立時間序列活動軌跡（Temporal Activity Pattern），進一步分析其操作時區、活動強度、議題偏好等資訊。

Bot 架構與資料側錄機制設計

Telegram Bot API 允許開發者監控特定群組內的所有訊息事件，透過 getUpdates() 或 Webhook 模式搭配自定後端處理框架（如 Flask、FastAPI）進行持續性資料擷取。核心設計如下：

• 訊息事件監控模組：即時擷取 message, edited_message, callback_query, channel_post 等事件型態

• 身份解析模組：自動解析使用者名稱、user_id、profile_photo_url（透過 Telegram Web API 補全）

• 活動圖譜建構模組：建立每個 user_id 對應之時間序列活動記錄、詞彙向量（TF-IDF / Word2Vec）與話題關聯圖

• 資料儲存與索引系統：以 PostgreSQL + Elasticsearch 建構索引結構，便於後續模糊查詢與比對

此架構可結合多群組輸入源，進行跨群同步資料追蹤，並支援查找重複行為模式、轉發來源比對與匿名帳號識別。

使用者身分反推技術：交叉資料圖譜建構

雖 Telegram 使用者在未提供公開 username 的情況下難以直接辨識，但透過以下手段可建立交叉圖譜進行反推：

1. user_id–chat_id 映射關係比對：在多個群組中比對同一 user_id 之發文內容與語調偏好

2. 貼文風格與語言模型匹配：應用 LLM 或自訓模型比對不同帳號語言風格（stylometry）

3. 圖片與貼圖逆向索引：將使用者發表之貼圖與媒體送入 Yandex 或 Google Reverse Image 搜尋，關聯其他平台身份

4. 轉發來源路徑逆推：觀測使用者轉發來源之頻率與類型，推斷其資訊來源與社群屬性

透過大量資料清洗與關聯規則建構，可反推出特定匿名帳號背後的可能真實使用者，尤其當其於 Telegram 群組外尚有其他公開社群活動時。

行為側錄與時間節點分析技術

建構目標使用者的行為軌跡模型，可從以下幾個維度切入：

• 日週期模型（Circadian Pattern）：紀錄使用者在 UTC 時區中的發文高峰，分析其所在時區與生活作息模式

• 關鍵詞演變圖譜：以滑動視窗方式追蹤使用者在特定議題上的語言演變與語調偏移

• 互動性圖譜：透過 Bot 蒐集回應行為（如貼圖、引用、tag 回應）建立社群互動網絡圖

結合上述資料可產出動態人物活動圖譜（Dynamic Profile Map），用於反偵測對抗、行為預測、滲透模擬等作業。

技術限制與風險評估

此類操作雖多數以公開資訊為基礎，仍須注意以下風險與技術挑戰：

• Telegram API 對 Bot 的讀取權限限制：無法存取未設為 Bot 管理員的封閉群組

• 使用者若啟用隱私設定（如禁用轉發、隱藏電話號碼），部分資料無法取得

• Telegram 定期清除 Bot 資料快取與訊息歷史，需即時蒐集並建構持久資料池

• 法規層面上對資料側錄行為定義模糊，企業使用此技術須有合規審查

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