Képek: QuoteInspector.com, Wallpaper Flare
Az Észak-karolinai Állami Egyetem és a Bandwidth telekom szolgáltató automatizált rendszert fejlesztett az egyre veszélyesebb robothívások ellen. A SnorCall a kéretlen tömeges hívások tartalmát elemezve, világít rá a probléma kiterjedésére és a hívásokkal állandósult csalások típusára. A rendszer a szabályozó hatóságokat, a telefontársaságokat és más érdekelteket a hívások megértésében, a trendek nyomon követésében és a kapcsolódó bűntények elleni fellépésben hivatott segíteni.
Trükkök végtelen arzenálja
A szabályozók, szolgáltatók és kutatók ugyan hozzáférnek hívások metaadataihoz, mint például a hívott számhoz, a hívás hosszúságához, a hívás tartalmának vizsgálatához viszont személyiségjogi (privacy) aggályok miatt nincs eszközük. A probléma nagyságának megértéséhez, a csalás jobb megismeréséhez azonban tudniuk kellene, mit mondott a robothang.
A SnorCall a magánszféra megsértése nélkül elemzi a hívásokat. Az egyetem és a szolgáltató kizárólag ezért működtet hatvanezernél több telefonszámot. A számok egyetlen ügyfélhez sem társíthatók.
A rendszer a figyelt vonalon rögzíti az összes robothívást. Az azonos hangot használókat összekapcsolva, kb. egy nagyságrenddel csökkenti a tartalmi elemzésnek alávetendő hívások számát, amelyeket átír, majd a Snorkel gépitanulás-keret elemez. A tartalmakat címkékkel azonosítja: említenek-e valamilyen céget, kormányprogramot, kérnek-e speciális személyes infót, és ha igen, milyet, kérnek-e, és mennyi pénzt kérnek stb. Adatbázisba kerülnek, amellyel trendek állapíthatók meg.
23 hónap alatt 232723 robothíváshoz fértek hozzá. A hívásokat 26791 kampányra vagy egyedi hangfájlra osztva, rengeteg információt, legfőképp csaláshoz használt telefonszámokat nyertek ki belőlük. A híváshoz használt készülék számát általában megtrükközik, így lehetetlen kideríteni, hogy honnan kezdeményezték. A csalók viszont kitalált technikai támogatás, adó vagy társadalombiztosítási probléma miatt, egyre gyakrabban bíztatják a hívott felet egy, immáron beazonosítható másik telefonszám felhívására.
A robothívások 45 százalékában szerepelt ilyen szám, tehát a „visszahívásos” módszert választották. Ezekkel már kezdhetnek valamit a telefontársaságok, a bűnüldözők, például megállapítják, melyik szolgáltató adta ki a számot, majd azonosítják a számlát.
A rendszer trendeket is kimutatott már. A pandémia alatt a társadalombiztosítás volt sok hívás témája. A munkahelyek bezárása után szinte nullára csökkent, a lezárásokat követően viszont ismét nőtt a számuk. Konklúzió: a hívásokat valószínűleg munkahelyekről indították. Az is kiderült, hogy ahány társadalmi esemény, annyi csalásfélét találnak ki rá.
A Snorkel előnye még, hogy a rendszer átállítható, például úgy, hogy egyetlen csalástípusra összpontosítson. Könnyen azonosít hozzá kulcsmondatokat, kulcsszavakat.
