새로운 연구는 전화 회사에 로보 콜을 억제하는 데 도움이되는 도구를 제공하는 것을 목표로합니다. 게티 이미지를 통한 피터 대 즐리 / 이미지 뱅크

로보 콜의 80 % 이상이 가짜 번호에서 발생합니다. 이러한 전화를 받든받지 않든 얼마나 더받을 수 있는지에 영향을주지 않습니다. 이 두 가지 주요 결과는 11 개월 연구 2019 년 2020 월부터 XNUMX 년 XNUMX 월까지 요청하지 않은 전화 통화로

이러한 원치 않는 발신자가 어떻게 작동하는지 더 잘 이해하기 위해 우리는 전화 보안 연구소에서 66,000 개 이상의 전화선으로 수신되는 모든 전화를 모니터링했습니다. 로보 콜 천문대 노스 캐롤라이나 주립대 학교에서. 연구 기간 동안 1.48 만 건의 원치 않는 전화를 받았습니다. 이 전화 중 일부는 우리가 응답했고 다른 일부는 울리도록했습니다. 반대 대중적인 지혜, 전화에 응답해도 전화 번호로 수신되는 로보 콜 수에는 차이가 없음을 확인했습니다. 주간 로보 콜 볼륨은 연구 내내 일정하게 유지되었습니다.

연구의 일환으로 이러한 성가신 많은 수의 로보 콜 캠페인을 식별하는 첫 번째 방법을 개발했습니다. 불법 사기성 로보 콜. 로보 콜링 캠페인의 주요 유형은 학자금 대출, 건강 보험, Google 비즈니스 목록, 일반 금융 사기 및 장기적인 사회 보장 사기.

이러한 기술을 사용하여 평균적인 로보 콜 캠페인에서 발생한 통화의 80 % 이상이 원치 않는 전화를 걸기 위해 가짜 또는 단기 전화 번호를 사용한다는 것을 알게되었습니다. 가해자는 이러한 전화 번호를 사용하여 피해자를 속이고 불법적 인 로보 콜러를 식별하고 기소하는 것을 훨씬 더 어렵게 만듭니다.

또한 일부 사기 로보 콜 작업이 탐지없이 수개월 동안 정부 기관을 사칭하는 것을 확인했습니다. 그들은 영어와 북경어로 된 메시지를 사용했고 끔찍한 결과로 피해자를 위협했습니다. 이러한 메시지는 이민자와 노인을 포함하여 취약한 인구를 대상으로합니다.

중요한 이유

공급자는 시간이 많이 걸리는 수동 프로세스를 사용하여 실제 통화 소스를 식별 할 수 있습니다. 역 추적. 오늘날 트레이스 백이 모든 통화에 대한 실용적인 솔루션이 되기에는 너무 많은 로보 콜이 있습니다. 로보 콜 캠페인 식별 기술은 강력한 연구 도구가 아닙니다. 또한 서비스 제공 업체가 대규모 로보 콜 작업을 식별하는 데 사용할 수도 있습니다.

우리의 방법을 사용하여 공급자는 각 로보 콜 캠페인에 대해 적은 수의 통화 만 조사하면됩니다. 악의적 인 로보 콜의 출처를 표적으로하여 서비스 제공 업체는 이러한 운영을 차단하거나 종료하고 사기 및 불법 텔레 마케팅으로부터 가입자를 보호 할 수 있습니다.

아직도 알려지지 않은 것

공급자는 새로운 기술을 배포하고 있습니다. 저어 / 흔들다로보 콜러가 전화 번호를 스푸핑하는 것을 방지 할 수 있습니다. 배포되면 통화 추적을 단순화하지만 이전 기술을 사용하는 공급자에게는 작동하지 않습니다. Robocallers는 또한 새로운 상황에 빠르게 적응하기 때문에 STIR / SHAKEN에 대한 방법을 찾을 수 있습니다.

로보 콜러가 피해자와 어떻게 상호 작용하는지, 전략을 얼마나 자주 변경하는지 아무도 모릅니다. 예를 들어, 점점 더 많은 로보 콜 및 사기꾼이 COVID-19를 전제로 사용 사람들을 속이기 위해.

무엇 향후 계획

앞으로 몇 년 동안 우리는 로보 콜에 대한 연구를 계속할 것입니다. STIR / SHAKEN이 로보 콜을 줄이는 지 연구 할 것입니다. 우리는 또한 제공자와 법 집행 기관이 로보 콜 작업을 목표로하는 것을 더 잘 식별하고 이해하고 지원하는 기술을 개발하고 있습니다.

저자에 관하여

Sathvik Prasad, PhD 학생, 컴퓨터 과학과, 노스 캐롤라이나 주립 대학 컴퓨터 과학 조교수 인 Bradley Reaves는 노스 캐롤라이나 주립 대학

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