Spam de VoIP

El spam de VoIP o SPIT ( spam sobre telefonía por Internet ) son llamadas telefónicas no solicitadas, marcadas automáticamente, que normalmente utilizan la tecnología de voz sobre protocolo de Internet (VoIP). ^{[ 1 ]}

Los sistemas VoIP, al igual que el correo electrónico y otras aplicaciones de Internet, son susceptibles de ser utilizados indebidamente por personas malintencionadas que inician comunicaciones no solicitadas e indeseadas, como teleoperadores y bromistas telefónicos . Las tarifas de llamadas VoIP son económicas y la tecnología ofrece herramientas prácticas, a menudo gratuitas, como Asterisk y otras aplicaciones.

La principal tecnología subyacente que impulsa esta amenaza es el Protocolo de Inicio de Sesión (SIP), ^{[ 2 ]} que es un estándar para las telecomunicaciones VoIP.

Se han ideado diversas técnicas para detectar llamadas no deseadas; algunas surten efecto incluso antes de que el destinatario conteste para desconectar la llamada. Estas técnicas se basan en el análisis estadístico de las características de la llamada, ^{[ 3 ]} como la dirección IP de origen o las características de los mensajes de señalización y multimedia. ^{[ 4 ]}

El spam de VoIP se caracteriza por llamadas no solicitadas iniciadas mediante sistemas de voz sobre protocolo de Internet (VoIP) . El remitente intenta iniciar una sesión de voz y reproduce un mensaje grabado si el receptor contesta. Las llamadas automáticas pueden realizarse automáticamente mediante software de telefonía, como Asterisk .

RFC 5039 ^{[ 1 ]} contiene algunos métodos básicos para la mitigación del spam telefónico sobre SIP:

• Listas blancas y listas negras
• Comunicaciones basadas en el consentimiento
• Sistemas de reputación
• Ofuscación de direcciones y direcciones de uso limitado
• Pruebas de Turing , CAPTCHAs y rompecabezas computacionales
• Pago
• Acciones legales

Una identificación fuerte de la persona que llama, por ejemplo como se describe en RFC 4474, ^{[ 5 ]} ayuda a mitigar SPIT. En una red telefónica pública conmutada (PSTN), el identificador de llamadas permite la identificación de la persona que llama, pero al menos el identificador de llamadas que se muestra puede ser falsificado .

Se han propuesto varios métodos y marcos de mitigación de SPIT. La gran cantidad de trabajo sobre detección de spam en correos electrónicos no se aplica directamente aquí debido a la naturaleza en tiempo real de las llamadas de voz. Un estudio exhaustivo de la investigación sobre seguridad de voz sobre IP(Capítulo IV b) ofrece una visión general. Muchas propuestas se centran en la reputación y el comportamiento de las personas que llaman, mientras que otras se centran en clasificadores de aprendizaje automático que utilizan características extraídas de las señales de control o los datos de la llamada. Un análisis estadístico del tráfico de señalización y, en particular, de la frecuencia de las llamadas, puede utilizarse para detectar anomalías, observar y, finalmente, incluir en la lista negra a las personas que llaman de forma sospechosa. ^{[ 3 ]} Una herramienta de aprendizaje automático semisupervisado crea grupos de llamadas similares y un operador humano puede marcar cualquier grupo como spam. Un detector de spam de voz (VSD) ^{[ 6 ]} es un filtro de spam de varias etapas basado en la confianza y la reputación. El proyecto SPIDERArchivado el 16 de junio de 2013 en Wayback Machine propone una arquitectura de mitigación de SPIT, ^{[ 7 ]} que utiliza una capa de detección compuesta por varios módulos y una capa de decisión . El sistema VoIP SEAL ^{[ 8 ]} utiliza diferentes etapas. Después de un análisis de señalización en la primera etapa, las llamadas sospechosas se someten a pruebas (por ejemplo, Audio- CAPTCHA ) y se solicita retroalimentación al destinatario en etapas posteriores. SymRank ^{[ 9 ]} adapta el algoritmo PageRank y calcula la reputación de los suscriptores basándose tanto en llamadas entrantes como salientes. Además, los valores atípicos en la duración total de la conversación y en llamadas repetitivas y recíprocas pueden utilizarse para detectar llamadas sospechosas. ^{[ 9 ]}

La detección de SPIT puede utilizar algoritmos de aprendizaje automático sofisticados , incluidos algoritmos de aprendizaje automático semisupervisados . Un protocolo llamado pMPCK-Means ^{[ 4 ]} realiza la detección tan pronto como se establece la llamada, proporcionando la opción de colgar automáticamente una llamada sospechosa. Se basa en la noción de agrupamiento, donde las llamadas con características similares se colocan en un grupo para SPIT o llamadas legítimas, y se utiliza la entrada humana para marcar qué grupo corresponde a SPIT. Las características de la llamada incluyen aquellas extraídas directamente del tráfico de señalización, como las direcciones de origen y destino, extraídas del tráfico de medios, como la proporción de silencio, y derivadas de las llamadas, como la duración y la frecuencia de las llamadas.

La detección y mitigación de SPIT también puede basarse únicamente en los datos de audio de la persona que llama. ^{[ 10 ] [ 11 ]} Este enfoque utiliza técnicas de identificación de audio (similares a la identificación de música ) para detectar llamadas con datos de audio idénticos, incluyendo ciertas degradaciones (por ejemplo, ruido y diferentes códecs de audio). Se deriva una huella acústica robusta ( hashing perceptual ) a partir de los parámetros espectrales de los datos de audio y las llamadas reproducidas se identifican mediante una comparación de huellas. ^{[ 12 ]} Se ha desarrollado una solución prototipo dentro del proyecto VIAT .

Los investigadores Azad y Morla (2013) realizaron un estudio sobre la detección de llamadas no deseadas mediante un método mucho más preciso y seguro. Inventaron un nuevo esquema para detectar llamadas no deseadas sin interacción del usuario y sin revisar previamente el contenido del mensaje. Las estadísticas de varios experimentos demostraron que este nuevo sistema detectó eficazmente a los remitentes de spam que llamaban a usuarios legítimos sin acceder a su información privada ni interactuar con ellos. ^{[ 13 ]}

Hay poca información disponible sobre las implementaciones de medidas de mitigación de SPIT por parte de las compañías telefónicas . Algunos fabricantes de teléfonos inteligentes recientes están incorporando la notificación de posible spam para llamadas entrantes, como Google en sus dispositivos Nexus Android ^{[ 14 ]} y Apple en su lanzamiento de iOS 10. ^{[ 15 ]} En general, el SPIT aún no se considera un problema tan crítico como el spam de correo electrónico . Un análisis automatizado del flujo de señalización de llamadas puede ayudar a descubrir el SPIT. El software VoIP comercial para proveedores de servicios de comunicación puede incluir un análisis de comportamiento, por ejemplo , Acme Packet Palladion . Los parámetros e indicadores relevantes de SPIT son, por ejemplo, una alta frecuencia de intentos de llamada, llamadas simultáneas, baja finalización de llamadas y baja duración promedio de las llamadas.