En la batalla en curso contra las llamadas automáticas, ha surgido una nueva herramienta llamada SnorCall, cuyo objetivo es revolucionar la lucha contra la ola desenfrenada de llamadas no solicitadas.
Diseñado para analizar el contenido de estas llamadas, SnorCall busca brindar información sobre la magnitud del problema y los tipos de estafas perpetradas por las llamadas automáticas.
Los creadores de la herramienta prevén su aplicación por parte de reguladores, operadores telefónicos y diversas partes interesadas para mejorar la comprensión, el seguimiento y la mitigación de las tendencias de las llamadas automáticas. Su objetivo es culminar abordando de manera proactiva las actividades delictivas vinculadas a estas convocatorias.
Combatir las llamadas automáticas
Brad Reaves, profesor asistente de Ciencias de la Computación en la Universidad Estatal de Carolina del Norte y autor correspondiente de un artículo relacionado, destacó el desafío que enfrentan los investigadores y los proveedores de servicios. Si bien pueden acceder a los metadatos de las llamadas, carecen de las herramientas para examinar el contenido real de las llamadas automáticas en la escala necesaria.
Las preocupaciones relacionadas con cuestiones de privacidad han impedido tales investigaciones. SnorCall ofrece una resolución que caracteriza el contenido de llamadas automáticas y al mismo tiempo respeta la privacidad, gracias a una asociación con la empresa de telecomunicaciones Bandwidth.
La herramienta utiliza más de 60.000 números de teléfono dedicados exclusivamente a monitorear llamadas automáticas no solicitadas, eliminando la necesidad de utilizar los números de teléfono de los clientes.
SnorCall funciona grabando todas las llamadas automáticas entrantes en líneas telefónicas monitoreadas, agrupando llamadas con audio similar para agilizar el análisis de contenido. Luego, estas llamadas grabadas se transcriben y evalúan utilizando Snorkel, un marco de aprendizaje automático, para identificar el propósito de cada llamada.
El marco asigna etiquetas para indicar el enfoque de la llamada, ya sea que se refiera a una empresa específica o un programa gubernamental, solicite información personal o solicite fondos. Los conocimientos derivados de SnorCall pueden descubrir tendencias y patrones asociados con las estafas de llamadas automáticas.
“Hemos desarrollado una herramienta que nos permite caracterizar el contenido de las llamadas automáticas”, Reaves dijo en un comunicado.
“Y lo hemos hecho sin violar las preocupaciones de privacidad; en colaboración con una empresa de telecomunicaciones llamada Bandwidth, operamos más de 60.000 números de teléfono que utilizamos únicamente para monitorear llamadas automáticas no solicitadas. No utilizamos ningún número de teléfono de clientes reales. ” añadió.
Validando SnorCall
Para la validación, se empleó SnorCall para analizar 232,723 llamadas automáticas recopiladas durante 23 meses a través de líneas telefónicas dedicadas. El análisis de la herramienta profundizó en 26,791 archivos de audio únicos, ofreciendo información valiosa sobre las operaciones y patrones de estafa.
Un descubrimiento digno de mención fue la capacidad de extraer números de devolución de llamadas que los estafadores alientan a los destinatarios a marcar, lo que podría ayudar a las autoridades a rastrear los orígenes y los perpetradores.
Además, la aplicación de SnorCall proporcionó información sobre la naturaleza dinámica de las operaciones fraudulentas. Por ejemplo, surgieron patrones en la frecuencia de las llamadas automáticas fraudulentas al Seguro Social durante la pandemia.
Reaves destacó la adaptabilidad de la herramienta y explicó que Snorkel permite la personalización para satisfacer las necesidades específicas de las partes interesadas. Esta versatilidad permite a SnorCall identificar palabras clave asociadas con temas de estafa específicos, lo que lo hace adaptable con fines de investigación.
Las implicaciones de la investigación se extienden a eventos que dan forma a tendencias de estafa y descubren nuevos tipos de estafa. Dado que SnorCall ofrece una solución potencial al desafío persistente de las llamadas automáticas, los investigadores buscan colaborar aún más con socios de la industria para mejorar su efectividad y su impacto significativo en la lucha contra las estafas de llamadas automáticas.
Los resultados del estudio se presentarán en el 31º Simposio de seguridad USENIX.
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