Los estafadores suelen utilizar llamadas automáticas para defraudar a consumidores desprevenidos a nivel de suscriptor y empresa, pero AI podría tener una solución. Si bien la mayoría de las llamadas automáticas son, en el peor de los casos, molestas, algunas pueden ser estafadores que intentan engañar a víctimas desprevenidas con intentos de phishing. El año pasado, Truecaller lanzó una actualización de software que mejoró el nivel de seguridad de la identificación de llamadas de los usuarios y el filtrado de spam. Si bien se han realizado esfuerzos para frenar las llamadas automáticas en EE. UU. y más allá, los actores de amenazas siguen desarrollando nuevas estrategias para eludir la estructura existente.
Los estafadores ahora cometen fraude utilizando herramientas de inteligencia artificial, lo que demuestra un nivel de sofisticación para el cual los operadores de telecomunicaciones están implementando contramedidas. En una conversación con , Gavin Stewart, vicepresidente de ventas de Oculeus, explica por qué muchos operadores están automatizando sus sistemas antifraude. “Estos estafadores tuvieron ventaja competitiva durante mucho tiempo, utilizando la naturaleza inteligente de la IA para burlar las obsoletas defensas de las empresas de telecomunicaciones.” él dice. Por ejemplo, el sistema de seguridad de un operador normalmente podría configurarse para iniciar un bloqueo de fraude solo cuando se realizan 50 llamadas que coincidan con el perfil de una estafa de llamadas automáticas. Pero cuando un estafador hace sólo 47 llamadas, ingresa a la red para molestar y, en algunos casos, defraudar a los suscriptores.
La IA es clave para combatir las llamadas automáticas
La IA se utiliza a menudo junto con el aprendizaje automático (ML) en diversas industrias, y no es diferente en el ámbito de las telecomunicaciones. Un sistema antifraude de IA no solo ofrecerá detección de llamadas automáticas en tiempo real, sino que incluso podrá bloquear las llamadas antes de que lleguen a los usuarios. Los modelos de IA se ejecutan en algoritmos capaces de aprendizaje independiente y actualizaciones frecuentes. Esto garantiza que el sistema identificará y evitará incluso ataques informáticos. Vale la pena señalar que las posibilidades del transportista de prevenir tales invasiones dependen de los datos históricos disponibles utilizados para entrenar los modelos de IA.
Aunque los operadores de red contratan a diferentes proveedores para soluciones antifraude orientadas a la IA, el gobierno de EE. UU. se unió a la lucha introduciendo el estándar STIR/SHAKEN. STIR/SHAKEN permite a las empresas de telecomunicaciones autenticar sin problemas los detalles del identificador de llamadas. Esto garantiza que sólo aquellos con derecho a utilizar un determinado número puedan conectarse con el receptor. También permite a los suscriptores y a las agencias de seguridad localizar la raíz de las llamadas fraudulentas, reduciendo su aparición.
Además de reducir la prevalencia del delito, los consumidores pueden confiar en información más precisa de las personas que llaman. Además, los operadores de telecomunicaciones pueden proporcionar a sus clientes información sobre las llamadas entrantes e identificar cuáles son seguras para responder. La FCC exige que las empresas de telecomunicaciones integren STIR/SHAKEN en las secciones de protocolo de Internet (IP) de su red. Para garantizar el cumplimiento de esta política, los operadores de telecomunicaciones en EE. UU. deben indicar que han implementado la solución de autenticación de identificador de llamadas en la base de datos de mitigación de llamadas automáticas.
A pesar de alentar a los operadores a adoptar un frente unido apoyando la estrategia STIR/SHAKEN, Stewart cree que el problema ha empeorado. Corroborando su opinión, el Índice de llamadas automáticas de YouMail informó que los suscriptores recibieron 4.700 millones de llamadas no deseadas en noviembre de 2022, la cifra más alta registrada ese año. Aunque su informe de enero de 2023 muestra que la cifra se redujo a 4.500 millones, sigue siendo bastante alta. Los consumidores también tienen un papel importante que desempeñar en la reducción de la incidencia de estafas. Por ejemplo, la FCC les aconseja no contestar llamadas de números desconocidos.
Los estafadores suelen tener una base de datos de líneas que marcan simultáneamente. Los que respondan se consideran “buenos” y serán el objetivo de más llamadas. Para evitar esto, es mejor dejar que las llamadas sospechosas vayan al correo de voz. Además, algunas llamadas automáticas utilizan una voz automatizada que solicita a los clientes que digan “Sí” para que puedan registrar cargos ilegales en la factura telefónica de la víctima. Los destinatarios de este tipo de llamadas fraudulentas deben presentar una queja al Centro de Quejas del Consumidor de la FCC.
Aunque los suscriptores quieren resultados instantáneos en la lucha contra el fraude en las telecomunicaciones, no es tan sencillo. Incluso con la implementación generalizada de STIR/SHAKEN, las llamadas fraudulentas siguen evolucionando. La buena noticia es que AI y el ML están evolucionando simultáneamente en la lucha contra los estafadores.
Fuente: Oculeus, índice de llamadas automáticas de YouMail
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