¿Por qué su teléfono no deja de sonar?
El identificador de llamadas no siempre te dirá que es un robot el que marca. Estudios LightField / Shutterstock.com

Nota del editor: cuando suena el teléfono, hay alrededor de un 50 de probabilidad es un spam robocall. Eso no es una probabilidad, es lo que dice la agencia gubernamental de EE. UU. Que regula las telecomunicaciones. Usuarios de teléfonos móviles de Estados Unidos recibieron 48 billones de robocalls en 2018 solo - más que llamadas 100 por línea.

Raymond Huahong Tu, un científico informático de la Universidad de Maryland que ha investigado el Tecnologías y prácticas de robocalling., explica más sobre estas partes molestas de la vida cotidiana, y por qué son tan difíciles de evitar.

1. ¿Por qué todos reciben tantos robocalls?

Los sistemas avanzados de marcación automática hacen que sea más fácil y más económico para las pequeñas operaciones generar un gran número de llamadas. Los programas informáticos de robo llamada pueden marcar muchos números de teléfono a la vez y reproducir un mensaje de voz pregrabado o generado por computadora a cualquiera que conteste. Una persona que ejecuta una operación robocall solo tiene que configurar el sistema y déjalo correr. El programa llamará a teléfonos móviles, líneas fijas de casas, empresas y casi cualquier otro número, ya sea al azar o desde bases de datos masivas compiladas a partir de búsquedas web automatizadas. Filtrado de bases de datos de información personal. y datos de marketing.

No importa si te has registrado con el federal. Registro De No Llamar, aunque se supone que las compañías que llaman a los números en la lista están sujetas a grandes multas. Los robocallers ignoran la lista y evaden las penalizaciones porque pueden enmascarar los verdaderos orígenes de sus llamadas. Los programas de marcación automática codifican la información del identificador de llamadas que hace que el robocall parezca que proviene de un número local, la Administración de la Seguridad Social o incluso la oficina central de su empleador. Eso significa que es más difícil ignorar las llamadas, y mucho más difícil identificar quién está llamando en realidad.


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Las llamadas siguen llegando porque los robocallers hacen dinero. En parte es porque sus costos son bajos. La mayoría de las llamadas telefónicas están hechas y conectadas. vía InternetPor lo tanto, las compañías de llamadas telefónicas pueden hacer decenas de miles, o incluso millones, de llamadas a precios muy económicos. Muchos de los robos ilegales dirigidos a los Estados Unidos muy probablemente vienen de ultramar - que solía ser extremadamente caro, pero ahora es mucho más barato.

Cada llamada cuesta una fracción de un centavo, y una exitosa estafa robocall puede ser neta millones de dolares. Eso más que paga por todas las llamadas que las personas ignoraron o colgaron, y proporciona dinero en efectivo para la próxima ronda. Lanzar una enorme red a bajo costo les permite a estos estafadores encontrar algunas víctimas crédulas que pueden financiar toda la operación.

2. ¿Por qué es tan fácil falsificar la información del identificador de llamadas?

La Sistema de identificación de llamadas se basa en el teléfono (o sistema informático) que realiza la llamada para decir la verdad sobre su propio número de teléfono. Este es un artefacto de principios de la década de 1990, cuando comenzaron los servicios de identificación de llamadas. En ese momento, la red telefónica en los EE. UU., Como en la mayoría de los países del mundo, era un sistema cerrado servido solo por un pequeño número de compañías telefónicas confiables como AT&T y MCI.

¿Por qué su teléfono no deja de sonar? Ya no ayuda mucho: el Registro Nacional de No Llamar. La captura de pantalla de conversación del sitio web de la FTC., CC BY-ND

Hoy, por supuesto, el sistema telefónico está abierto a todo el mundo, con miles de compañías que ofrecen servicios telefónicos a través de Internet. Sin embargo, los estándares internacionales de telecomunicaciones no se han mantenido y aún no ofrecen una manera de controlar un sistema en el que la confianza mutua no es suficiente para protegerse contra el abuso de la identificación de llamadas.

Mi propia investigación ha trabajado para desarrollar un método estándar of autenticación de la información de identificación de llamada. Ese sistema permitiría a los destinatarios de las llamadas tener más confianza que los estafadores no disfrazaban sus números de teléfono.

Mientras tanto, la Comisión Federal de Comunicaciones de EE. UU. Ha estado pidiendo a las compañías telefónicas de EE. UU. Que filtren las llamadas y vigilen sus propios sistemas para manténgase afuera. No ha funcionado, principalmente porque es demasiado costoso y técnicamente difícil para compañías telefónicas para hacer eso. Es difícil detectar información falsa de identificación de llamadas, y bloquear erróneamente una llamada legítima podría causarlos problemas legales.

3. ¿Qué puedo hacer para dejar de recibir robocalls?

El mejor enfoque es proteger su número de teléfono de la manera en que lo hace con sus números de Seguro Social y de tarjeta de crédito. No le dé su número de teléfono a extraños, negocios o sitios web a menos que sea absolutamente necesario.

Por supuesto, es posible que su número de teléfono ya sea ampliamente conocido y esté disponible, ya sea en directorios telefónicos o sitios web, o simplemente porque lo ha tenido durante muchos años. En ese caso, probablemente no puedas dejar de recibir llamadas telefónicas. Mi consejo para tratar con ellos es mantenerse vigilante. No asuma que la información del identificador de llamadas que aparece para una llamada entrante es precisa.

Podría, por ejemplo, no contestar la llamada y ver si la persona deja un correo de voz. O bien, puede ignorar la llamada y marcar el número del que provino, lo que lo conectará con la persona u organización real de la que pretendía proceder. Por último, si contesta el teléfono, no asuma que la persona que llama está diciendo la verdad. Haga preguntas para ayudarlo a determinar si son legítimos o no. Y cuelgue si tiene alguna duda.La conversación

Sobre el Autor

Raymond Huahong Tu, profesor clínico asistente en aprendizaje automático, ciberseguridad y ciencias de la computación, Universidad de Maryland

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

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