論文の概要: Characterizing Robocalls with Multiple Vantage Points

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17361v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 18:54:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:56:00.668934
• Title: Characterizing Robocalls with Multiple Vantage Points
• Title（参考訳）: 複数のベクトル点を持つロボコールのキャラクタリゼーション
• Authors: Sathvik Prasad, Aleksandr Nahapetyan, Bradley Reaves,
• Abstract要約: 苦情や通話量はまだ高いものの、無言通話は緩やかに減少傾向にある。 ロボコールがSTIR/SHAKENに適応していることがわかりました。 以上の結果から,電話スパムの特徴化と防止に向けた今後の取り組みの最も有望な方向性が浮かび上がっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.423738777985314
• License:
• Abstract: Telephone spam has been among the highest network security concerns for users for many years. In response, industry and government have deployed new technologies and regulations to curb the problem, and academic and industry researchers have provided methods and measurements to characterize robocalls. Have these efforts borne fruit? Are the research characterizations reliable, and have the prevention and deterrence mechanisms succeeded? In this paper, we address these questions through analysis of data from several independently-operated vantage points, ranging from industry and academic voice honeypots to public enforcement and consumer complaints, some with over 5 years of historic data. We first describe how we address the non-trivial methodological challenges of comparing disparate data sources, including comparing audio and transcripts from about 3 million voice calls. We also detail the substantial coherency of these diverse perspectives, which dramatically strengthens the evidence for the conclusions we draw about robocall characterization and mitigation while highlighting advantages of each approach. Among our many findings, we find that unsolicited calls are in slow decline, though complaints and call volumes remain high. We also find that robocallers have managed to adapt to STIR/SHAKEN, a mandatory call authentication scheme. In total, our findings highlight the most promising directions for future efforts to characterize and stop telephone spam.
• Abstract（参考訳）: 電話スパムは、長年にわたり、ユーザーにとって最も高いネットワークセキュリティ上の懸念の1つだ。 これに対し、産業と政府は問題を抑制するために新しい技術や規制を展開しており、学術・産業研究者はロボコールの特徴付けのための方法や測定方法を提供してきた。 これらの努力は実を生かしましたか。 研究の特徴は信頼でき、予防・抑止メカニズムは成功しているか? 本稿では,業界や学界の音声ハネポットから,公務員や消費者の苦情まで,それぞれ独立に運用されている様々な視点からのデータ分析を通じて,これらの疑問に対処する。 まず、約300万件の音声通話の音声と音声の書き起こしを比較するなど、異種データソースの比較に関する非自明な方法論的課題に対処する方法について述べる。 我々はまた、これらの多様な視点の実質的な一貫性について詳述し、それぞれのアプローチの利点を強調しながら、ロボコールの特徴と緩和に関する結論の証拠を劇的に強化する。 多数の報告の中で、不愉快な通話は徐々に減少傾向にあるが、苦情や通話量は高いままである。 また,ロボコールがSTIR/SHAKENに適応したことも確認した。 以上の結果から,電話スパムの特徴化と防止に向けた今後の取り組みの最も有望な方向性が浮かび上がっている。

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