Une nouvelle recherche vise à donner aux compagnies de téléphone des outils pour aider à freiner les appels automatisés. Peter Dazeley / The Image Bank via Getty Images

Plus de 80% des appels automatisés proviennent de faux numéros - et répondre ou non à ces appels n'a aucun effet sur le nombre d'autres que vous en recevrez. Ce sont deux constatations clés d'un Étude de 11 mois lors d'appels téléphoniques non sollicités que nous avons effectués de février 2019 à janvier 2020.

Pour mieux comprendre le fonctionnement de ces appelants indésirables, nous avons surveillé chaque appel téléphonique reçu sur plus de 66,000 XNUMX lignes téléphoniques dans notre laboratoire de sécurité téléphonique, l'Observatoire Robocall à la North Carolina State University. Nous avons reçu 1.48 million d'appels téléphoniques non sollicités au cours de l'étude. Nous avons répondu à certains de ces appels, tandis que d'autres nous laissons sonner. Contrairement à sagesse populaire, nous avons constaté que répondre aux appels ne fait aucune différence dans le nombre d'appels automatisés reçus par un numéro de téléphone. Le volume hebdomadaire d'appels automatisés est resté constant tout au long de l'étude.

Dans le cadre de notre étude, nous avons également développé la première méthode pour identifier les campagnes d'appels automatisés responsables d'un grand nombre de ces ennuyeux, illégal et les appels automatisés frauduleux. Les principaux types de campagnes d'appels automatisés concernaient les prêts étudiants, l'assurance maladie, les listes d'entreprises Google, la fraude financière générale et une Arnaque à la sécurité sociale.

En utilisant ces techniques, nous avons appris que plus de 80% des appels d'une campagne moyenne d'appels automatisés utilisent des numéros de téléphone faux ou de courte durée pour passer leurs appels indésirables. En utilisant ces numéros de téléphone, les auteurs trompent leurs victimes et rendent beaucoup plus difficile l'identification et la poursuite des appelants automatiques illégaux.

Nous avons également constaté que certaines opérations d'appels automatisés frauduleuses se faisaient passer pour des agences gouvernementales pendant de nombreux mois sans être détectées. Ils ont utilisé des messages en anglais et en mandarin et ont menacé les victimes de graves conséquences. Ces messages ciblent les populations vulnérables, y compris les immigrants et les personnes âgées.

Pourquoi il importe

Les fournisseurs peuvent identifier la véritable source d'un appel à l'aide d'un processus manuel chronophage appelé retraçage. Aujourd'hui, il y a trop d'appels automatisés pour que le traçage soit une solution pratique pour chaque appel. Notre technique d'identification de campagne d'appels automatisés n'est pas seulement un outil de recherche puissant. Il peut également être utilisé par les fournisseurs de services pour identifier les opérations d'appel automatisé à grande échelle.

En utilisant nos méthodes, les fournisseurs doivent enquêter uniquement sur un petit nombre d'appels pour chaque campagne d'appels automatisés. En ciblant la source des appels automatisés abusifs, les fournisseurs de services peuvent bloquer ou arrêter ces opérations et protéger leurs abonnés contre les escroqueries et le télémarketing illégal.

Ce qui n'est pas encore connu

Les fournisseurs déploient une nouvelle technologie appelée AGITER / AGITER, ce qui peut empêcher les appelants automatisés d'usurper leurs numéros de téléphone. Une fois déployé, il simplifiera le traçage des appels, mais cela ne fonctionnera pas pour les fournisseurs qui utilisent une technologie plus ancienne. Les appels automatiques s'adaptent également rapidement à de nouvelles situations, de sorte qu'ils peuvent trouver un moyen de contourner STIR / SHAKEN.

Personne ne sait comment les appelants automatisés interagissent avec leurs victimes et à quelle fréquence ils changent de stratégie. Par exemple, un nombre croissant d'appels automatisés et d'escrocs en utilisant COVID-19 comme prémisse frauder les gens.

Et après

Au cours des prochaines années, nous poursuivrons nos recherches sur les appels automatisés. Nous étudierons si STIR / SHAKEN réduit les appels automatisés. Nous développons également des techniques pour mieux identifier, comprendre et aider les fournisseurs et les forces de l'ordre à cibler les opérations d'appels automatisés.

À propos des auteurs

Sathvik Prasad, doctorant, Département d'informatique, Université d'État de Caroline du Nord et Bradley Reaves, professeur adjoint d'informatique, Université d'État de Caroline du Nord

Cet article est republié de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lis le article original.