¿Ignorar las llamadas automáticas las detiene?

¿Ignorar las llamadas automáticas las detiene?
Una nueva investigación tiene como objetivo brindar a las compañías telefónicas herramientas para ayudar a frenar las llamadas automáticas.
Peter Dazeley / The Image Bank a través de Getty Images

Más del 80% de las llamadas automáticas provienen de números falsos, y responder o no a estas llamadas no tiene ningún efecto sobre cuántas más recibirás. Estos son dos hallazgos clave de un Estudio de 11 meses en llamadas telefónicas no solicitadas que realizamos desde febrero de 2019 hasta enero de 2020.

Para comprender mejor cómo operan estas personas que llaman no deseadas, monitoreamos cada llamada telefónica recibida a más de 66,000 líneas telefónicas en nuestro laboratorio de seguridad telefónica, el Observatorio Robocall en la Universidad Estatal de Carolina del Norte. Recibimos 1.48 millones de llamadas telefónicas no solicitadas durante el transcurso del estudio. Algunas de estas llamadas las contestamos, mientras que otras las dejamos sonar. Contrariamente a sabiduría popular, descubrimos que responder llamadas no hace ninguna diferencia en la cantidad de llamadas automáticas recibidas por un número de teléfono. El volumen semanal de llamadas automáticas se mantuvo constante durante todo el estudio.

Como parte de nuestro estudio, también desarrollamos el primer método para identificar las campañas de llamadas automáticas responsables de una gran cantidad de estas molestas, ilegal y llamadas automáticas fraudulentas. Los principales tipos de campañas de llamadas automáticas se referían a préstamos para estudiantes, seguros de salud, listas de empresas de Google, fraude financiero general y Estafa del Seguro Social.

Usando estas técnicas, aprendimos que más del 80% de las llamadas de una campaña de llamadas automáticas promedio usan números de teléfono falsos o de corta duración para realizar sus llamadas no deseadas. Al usar estos números de teléfono, los perpetradores engañan a sus víctimas y hacen que sea mucho más difícil identificar y enjuiciar a los robocalers ilegales.

También vimos que algunas operaciones fraudulentas de llamadas automáticas se hicieron pasar por agencias gubernamentales durante muchos meses sin ser detectadas. Utilizaron mensajes en inglés y mandarín y amenazaron a las víctimas con terribles consecuencias. Estos mensajes se dirigen a poblaciones vulnerables, incluidos inmigrantes y personas mayores.

Por qué es importante

Los proveedores pueden identificar la verdadera fuente de una llamada mediante un proceso manual que requiere mucho tiempo llamado rastrear. Hoy en día, hay demasiadas llamadas automáticas para que el rastreo sea una solución práctica para cada llamada. Nuestra técnica de identificación de campañas de llamadas automáticas no es solo una poderosa herramienta de investigación. Los proveedores de servicios también pueden utilizarlo para identificar operaciones de llamadas automáticas a gran escala.

Con nuestros métodos, los proveedores necesitan investigar solo una pequeña cantidad de llamadas para cada campaña de llamadas automáticas. Al apuntar a la fuente de llamadas automáticas abusivas, los proveedores de servicios pueden bloquear o cerrar estas operaciones y proteger a sus suscriptores de estafas y telemarketing ilegal.


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Lo que aún no se sabe

Los proveedores están implementando una nueva tecnología llamada REVOLVER / AGITAR, lo que puede evitar que las llamadas automáticas falsifiquen sus números de teléfono. Cuando se implemente, simplificará el rastreo de llamadas, pero no funcionará para los proveedores que usan tecnología más antigua. Los Robocallers también se adaptan rápidamente a nuevas situaciones, por lo que pueden encontrar una forma de evitar STIR / SHAKEN.

Nadie sabe cómo interactúan los robocallers con sus víctimas y con qué frecuencia cambian sus estrategias. Por ejemplo, un número creciente de llamadas automáticas y estafadores ahora usando COVID-19 como premisa defraudar a la gente.

Que sigue

En los próximos años, continuaremos nuestra investigación sobre llamadas automáticas. Estudiaremos si STIR / SHAKEN reduce las llamadas automáticas. También estamos desarrollando técnicas para identificar, comprender y ayudar mejor a los proveedores y las fuerzas del orden público a centrarse en las operaciones de llamadas automáticas.La conversación

Acerca de los autores

Sathvik Prasad, estudiante de doctorado, Departamento de Ciencias de la Computación, Universidad Estatal de Carolina del Norte y Bradley Reaves, profesor asistente de informática, Universidad Estatal de Carolina del Norte

Este artículo se republica de La conversación bajo una licencia Creative Commons. Leer el articulo original.

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