运营商如何检测大规模骚扰呼叫？

[muskanislam44]

电信运营商在检测大规模骚扰呼叫（Robocalls）方面扮演着至关重要的角色，因为他们拥有直接访问网络流量数据的能力。随着诈骗和骚扰技术的不断演进，运营商也持续升级其检测方法，从传统的规则识别到先进的AI/ML（人工智能/机器学习）驱动的解决方案。

以下是运营商如何检测大规模骚扰呼叫的主要方法：

呼叫详情记录（CDR）分析和行为模式识别：

数据收集： 每次电话呼叫（包括语音和数据通话）都会生成CDR，其中包含大量元数据，如呼叫号码（主叫方）、被呼叫号码（被叫方）、呼叫时长、呼叫时间、呼叫频率、呼叫路由路径等。
异常检测： 运营商利用这些CDR数据，通过统计分析和行为模式识别来发现异常。例如：
异常呼叫量： 一个号码在短时间内发起或接收大量呼叫。
呼叫频率和时长： 某个号码在非正常工作时间（如深夜）频繁拨打电话，或者呼叫时长异常短暂（“响一声”电话），或者通话时长极其固定（如机器人电话）。
高未接率/拒接率： 一个号码拨打的电话有异常高的未接或被拒接比例。
随机拨号模式： 号码以连续或随机的方式拨打大量未在联系人列表中的号码。
地理位置异常： 号码的呼叫模式与预期地理位置不符，例如一个号码在极短时间内出现在相距遥远的两个基站。
案例： 例如，如果一个新的号码在周一上午9点突然 电话营销数据 打了数万个电话，这对于运营商的分析引擎来说就是一个高度可疑的行为，可能会被标记为“垃圾电话风险”。
机器学习（ML）和人工智能（AI）：

高级模式识别： AI/ML模型能够处理海量的CDR数据，并识别出比传统规则更复杂、更细微的骚扰呼叫模式。它们可以学习并适应不断变化的诈骗策略，包括伪造来电显示、使用不同的语音模式等。
实时检测和预测： AI/ML系统能够进行实时分析和预测，在骚扰呼叫活动大规模爆发之前就进行识别和干预，从而实现主动防御。
异常引擎： AI驱动的异常引擎能够识别“未知未知”的威胁，即那些不符合已知诈骗模式但仍显示异常行为的活动，这使得系统能够应对新型欺诈。
自然语言处理（NLP）和语音分析： 部分高级系统可以分析呼叫的音频内容（在符合隐私法规的前提下），识别预录信息、机器人语音、特定的诈骗脚本或非人类语音模式，从而更准确地识别自动拨号和诈骗电话。
众包数据和用户举报：

运营商通常会与第三方骚扰拦截应用（如Truecaller、Whoscall）合作，或整合用户通过其自身渠道提交的骚扰举报数据。
当一个号码被大量用户举报为骚扰或诈骗时，这个信息会被添加到运营商内部的黑名单或标记数据库中，用于后续的识别和拦截。
信令分析和SS7监控：

运营商会监控其网络中的信令流量，特别是SS7（Signaling System 7）协议。通过分析信令信息，可以发现异常的呼叫路由、伪造的来电显示信息，或者其他可能预示诈骗活动的网络异常。
这对于检测SIM卡劫持等基于网络层面的攻击尤为重要。
STIR/SHAKEN框架（对VoIP呼叫）：

在已实施STIR/SHAKEN的国家，运营商会对VoIP呼叫的来电显示进行数字签名和验证。
如果呼叫的签名无效、缺失或证明级别较低，则表明该来电显示可能被伪造或来自不可信来源，运营商可以据此进行拦截或标记。
欺诈管理系统和防火墙：

运营商部署专门的欺诈管理系统和语音/短信防火墙。这些系统集成了上述各种检测方法，并能根据检测结果自动执行预设的动作，例如：
拦截呼叫： 阻止骚扰或诈骗电话到达用户。
标记呼叫： 在用户手机上显示“垃圾电话风险”或“诈骗可能”警告。
限流/限频： 对可疑号码的呼叫频率进行限制。
通知用户： 向用户发送关于可疑电话的警告短信。
通过结合这些多层次的检测技术，电信运营商能够更有效地识别和打击大规模骚扰呼叫，保护用户免受诈骗和骚扰。在孟加拉国，随着移动金融服务和数字化的发展，运营商和BTRC也持续关注并采取措施来应对不断变化的诈骗电话威胁。