क्या रोबोकॉल की उपेक्षा करना उन्हें रोकना है?

क्या रोबोकॉल की उपेक्षा करना उन्हें रोकना है?
नए शोध का उद्देश्य फोन कंपनियों को रोबोकॉल पर अंकुश लगाने में मदद करना है।
पीटर डेज़ले / गेटी इमेज के माध्यम से छवि बैंक

80% से अधिक रोबोकॉल फर्जी नंबरों से आते हैं - और इन कॉल्स का जवाब देने या न जाने कितने और अधिक पर कोई प्रभाव नहीं पड़ता है। उन दो प्रमुख निष्कर्षों में से एक हैं 11 महीने का अध्ययन फरवरी 2019 से जनवरी 2020 तक आयोजित किए गए अनचाहे फोन कॉल में।

यह समझने के लिए कि ये अवांछित कॉलर्स कैसे संचालित होते हैं, हमने अपने टेलीफोन सुरक्षा लैब में 66,000 से अधिक फोन लाइनों को प्राप्त हर फोन कॉल की निगरानी की, रोबोकॉल वेधशाला नार्थ कैरोलिना स्टेट यूनिवर्सिटी में। हमें अध्ययन के दौरान 1.48 मिलियन अनचाही फोन कॉल मिलीं। इनमें से कुछ कॉल्स का हमने जवाब दिया, जबकि अन्य को हमने रिंग करने दिया। के विपरीत लोकप्रिय ज्ञान, हमने पाया कि उत्तर देने वाली कॉलों को फोन नंबर द्वारा प्राप्त रोबोकॉल की संख्या में कोई अंतर नहीं है। पूरे अध्ययन के दौरान रोबोकॉल की साप्ताहिक मात्रा स्थिर रही।

हमारे अध्ययन के एक भाग के रूप में, हमने बड़ी संख्या में इन कष्टप्रद अभियानों के लिए जिम्मेदार रोबोकॉलिंग अभियानों की पहचान करने के लिए पहली विधि विकसित की, अवैध और कपटपूर्ण डकैती। डकैती अभियान के मुख्य प्रकार छात्र ऋण, स्वास्थ्य बीमा, Google व्यापार लिस्टिंग, सामान्य वित्तीय धोखाधड़ी और लंबे समय तक चलने वाले थे सामाजिक सुरक्षा घोटाला.

इन तकनीकों का उपयोग करते हुए, हमने पाया कि एक औसत रॉबोकॉलिंग अभियान के 80% से अधिक कॉल अपने अवांछित कॉल को रखने के लिए नकली या अल्पकालिक फोन नंबर का उपयोग करते हैं। इन फोन नंबरों का उपयोग करते हुए, अपराधी अपने पीड़ितों को धोखा देते हैं और गैरकानूनी डकैतों की पहचान करना और उन पर मुकदमा चलाना अधिक कठिन बना देते हैं।

हमने यह भी देखा कि कुछ कपटपूर्ण डकैतों ने कई महीनों तक सरकारी एजेंसियों को बिना पता लगाए रखा। उन्होंने अंग्रेजी और मंदारिन में संदेशों का इस्तेमाल किया और पीड़ितों को गंभीर परिणाम भुगतने की धमकी दी। ये संदेश आप्रवासियों और वरिष्ठों सहित संवेदनशील आबादी को लक्षित करते हैं।

यह क्यों मायने रखती है

प्रदाता एक समय लेने वाली, मैनुअल प्रक्रिया नामक कॉल का उपयोग करके कॉल के असली स्रोत की पहचान कर सकते हैं वापस ट्रेस करें। आज, ट्रेसबैक के लिए हर कॉल के लिए एक व्यावहारिक समाधान होने के लिए बहुत सारे रोबोकॉल हैं। हमारी रोबोकॉलिंग अभियान पहचान तकनीक केवल एक शक्तिशाली अनुसंधान उपकरण नहीं है। इसका उपयोग सेवा प्रदाताओं द्वारा बड़े पैमाने पर लूटने के संचालन की पहचान करने के लिए भी किया जा सकता है।

हमारे तरीकों का उपयोग करते हुए, प्रदाताओं को प्रत्येक रोबोकॉलिंग अभियान के लिए कॉल की केवल थोड़ी संख्या की जांच करने की आवश्यकता है। अपमानजनक लूट के स्रोत को लक्षित करके, सेवा प्रदाता इन कार्यों को अवरुद्ध या बंद कर सकते हैं और अपने ग्राहकों को घोटालों और गैरकानूनी टेलीमार्केटिंग से बचा सकते हैं।


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जो अभी भी ज्ञात नहीं है

प्रदाता एक नई तकनीक को तैनात कर रहे हैं हलचल / हिल, जो अपने फोन नंबरों को लूटने से रोक सकता है। जब तैनात किया जाता है, तो यह कॉल के लिए ट्रेसबैक को सरल करेगा, लेकिन यह उन प्रदाताओं के लिए काम नहीं करेगा जो पुरानी तकनीक का उपयोग करते हैं। रोबोकैलर्स भी नई स्थितियों के लिए जल्दी से अनुकूल हो जाते हैं, इसलिए वे STIR / SHAKEN के आसपास एक रास्ता खोज सकते हैं।

कोई नहीं जानता कि रॉबोकॉलर्स अपने पीड़ितों के साथ कैसे बातचीत करते हैं और कितनी बार वे अपनी रणनीतियों को बदलते हैं। उदाहरण के लिए, लुटेरा और स्कैमर की बढ़ती संख्या अब है एक आधार के रूप में COVID-19 का उपयोग करना लोगों को धोखा देना।

आगे क्या होगा

आने वाले वर्षों में, हम रोबोकॉल पर अपना शोध जारी रखेंगे। हम अध्ययन करेंगे कि क्या STIR / SHAKEN रॉबोकॉल कम करता है। हम प्रदाताओं को पहचानने, समझने और उनकी मदद करने के लिए तकनीकों को भी विकसित कर रहे हैं और प्रदाताओं और कानून प्रवर्तन को लुटेरा संचालन में मदद करते हैं।वार्तालाप

लेखक के बारे में

शतविक प्रसाद, पीएचडी छात्र, कंप्यूटर विज्ञान विभाग, उत्तरी कैरोलिना राज्य विश्वविद्यालय और ब्रैडली ने कंप्यूटर विज्ञान के सहायक प्रोफेसर, उत्तरी कैरोलिना राज्य विश्वविद्यालय

इस लेख से पुन: प्रकाशित किया गया है वार्तालाप क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत। को पढ़िए मूल लेख.

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