VoIP спам - VoIP spam

VoIP спам немесе ТҮКІРУ (спам аяқталды Интернет-телефония ) шақырылмаған, автоматты түрде терілетін телефон қоңыраулары, әдетте қолданады Интернет хаттамасы арқылы дауыс (VoIP) технологиясы.[1]

VoIP жүйелері, сияқты электрондық пошта және басқа Интернет қосымшалары зиянды тараптардың теріс пайдаланылуына сезімтал, мысалы, қалаусыз және қалаусыз байланыс орнатады. телемаркетерлер және еркектер. VoIP қоңырау тарифтері арзан, және технология ыңғайлы, көбінесе ақысыз құралдарды ұсынады Жұлдызша және басқа қосымшалар.

Бұл қауіпті қоздыратын негізгі технология - бұл Сессияны бастау туралы хаттама (SIP),[2] бұл VoIP телекоммуникациясының стандарты.

Спам-қоңырауларды анықтайтын түрлі әдістер ойлап табылды; кейбіреулері алушы оны ажырату туралы қоңырауға жауап бергенге дейін күшіне енеді. Бұл әдістер қоңыраудың ерекшеліктерін статистикалық талдауға негізделген,[3] IP-мекен-жайы немесе сигнал беру мен медиа-хабарламалардың ерекшеліктері.[4]

Мінез

VoIP спамы шақырылған қоңыраулар ретінде сипатталады Интернет хаттамасы арқылы дауыс жүйелер. Спаммер дауыстық сеансты бастауға тырысады және егер ресивер жауап берсе, жазылған хабарламаны ойнатады. Robocalls сияқты телефония бағдарламалық жасақтамасын қолданып автоматты түрде жеткізуге болады Жұлдызша.

Жеңілдету

RFC 5039[1] телефондық спамды SIP-тен азайтудың кейбір негізгі әдістерін қамтиды:

Қоңырау шалушының күшті идентификациясы, мысалы, сипатталғандай RFC 4474[5] SPIT-ті азайтуға көмектеседі. Ішінде Жалпыға қол жетімді телефон желісі (PSTN), Қоңырау шалушы идентификаторы қоңырау шалушыны идентификациялауға рұқсат береді, бірақ кем дегенде көрсетілген қоңырау идентификаторы болуы мүмкін жалған.

SPIT-ті азайтудың әртүрлі әдістері мен құрылымдары ұсынылды. Дауыстық қоңыраулардың нақты уақыт режимінде болғандықтан, электрондық поштадағы спамдарды анықтау бойынша жұмыс ауқымы тікелей қолданылмайды. Voice over IP Security зерттеуіне кешенді сауалнама [1] (IV б тарауы) жалпы шолуды ұсынады. Көптеген ұсыныстар назар аударады беделі және мінез-құлық қоңырау шалушылардың, ал кейбіреулері назар аударады машиналық оқыту классификаторлары басқару сигналдарынан немесе қоңырау деректерінен алынған мүмкіндіктерді пайдалану. Сигналдық трафиктің статистикалық анализін, атап айтқанда қоңырау жиілігін ауытқуларды анықтау үшін, күдікті қоңырау шалушыларды байқау үшін және қара тізімге енгізу үшін пайдалануға болады.[3] Жартылай бақыланатын машинаны оқыту құралы ұқсас қоңыраулардың кластерін жасайды және адам операторы кез-келген кластерді спам ретінде белгілей алады. A Дауыстық спамды анықтаушы (VSD)[6] бұл сенімділік пен беделге негізделген көп сатылы спам-сүзгі [2] SPIT әсерін азайту архитектурасын ұсынады,[7] ол қолданады анықтау қабаты әртүрлі модульдерден тұрады және а шешім қабаты. VoIP SEAL жүйесі[8] әр түрлі кезеңдерді қолданады. Бірінші сатыдағы сигналдық анализден кейін күдікті қоңырау шалушылар тестілеуден өтеді (мысалы, Audio-CAPTCHAs ) және қоңырау шалушыдан кейінгі кезеңдерде кері байланыс сұралады. SymRank[9] бейімделеді PageRank алгоритм және абоненттердің абыройын кіріс және шығыс қоңыраулар негізінде есептейді. Сонымен қатар, күдікті қоңырау шалушыларды анықтау үшін сөйлесудің жалпы ұзақтығындағы және қайталанатын және өзара қоңыраулардағы шектерді пайдалануға болады.[9]

SPIT анықтауы күрделі қолдана алады машиналық оқыту алгоритмдері, оның ішінде жартылай бақылаулы машиналық оқыту алгоритмдері. PMPCK-Means деп аталатын хаттама[4] анықталған кезде күдікті қоңырауды автоматты түрде іліп қою мүмкіндігі ұсынылған кезде қоңырау анықталады. Ол ұқсас мүмкіндіктері бар қоңырауларды SPIT немесе заңды қоңырауларға арналған кластерге орналастырады және адам кірісі қай кластерге сәйкес келетінін белгілеу үшін қолданылады. Қоңырау шалу сипаттамаларына сигнал көзі трафигінен, мысалы, дерек көзі мен межеленген мекен-жайынан алынған, үнсіздік пропорциясы сияқты медиа-трафиктен алынған және қоңыраулардың ұзақтығы мен жиілігі тәрізді қоңыраулар кіреді.

SPIT-ті анықтау және азайту тек қоңырау шалушының аудио деректеріне негізделуі мүмкін.[10][11] Бұл тәсіл аудио сәйкестендіру әдістерін қолданады (ұқсас музыканы сәйкестендіру ) белгілі бір деградацияларды қоса (мысалы, шу және әртүрлі аудио кодектер) бірдей аудио деректері бар қоңырауларды анықтау. Берік Акустикалық саусақ ізі (перцептивті хэштеу ) дыбыстық деректердің спектрлік параметрлерінен алынады және қайталанған қоңыраулар саусақ іздерін салыстыру арқылы анықталады.[12] Ішінде прототиптік шешім жасалды VIAT жобасы.

Зерттеушілер Азад және Морла (2013) спам-шақырушыларды дәл және қауіпсіз тәсілмен анықтау бойынша зерттеу жүргізді. Олар спам-қоңырауларды пайдаланушының өзара әрекеттесусіз және хабарламаның мазмұнын алдын-ала қарастырмай анықтайтын жаңа схема ойлап тапты. Бірнеше эксперименттің статистикасы көрсеткендей, бұл жаңа жүйе заңды пайдаланушыларды жеке ақпаратқа қол жеткізбестен және пайдаланушылардың өзара әрекеттесуімен байланыссыз спамерлерді анықтады.[13]

Жеңілдетуді жүзеге асыру

SPIT-ті азайту жөніндегі іс-шаралардың орындалуы туралы аз ақпарат бар телефон компаниялары. Кейбір жақында смартфон жеткізушілері кіретін қоңырауларға спам туралы хабарлама енгізеді, мысалы Google оның ішінде Nexus Android құрылғылар[14] және алма оның ішінде iOS 10 босату.[15] Әдетте SPIT әлі маңызды проблема ретінде қарастырылмайды спам. Қоңырау сигнализациясының ағымын автоматты түрде талдау SPIT-ті табуға көмектеседі. Байланыс қызметтерін жеткізушілерге арналған коммерциялық VoIP бағдарламалық жасақтама мінез-құлықты талдауды қамтуы мүмкін, мысалы. Acme Packet Palladion. SPIT-тің тиісті параметрлері мен көрсеткіштері, мысалы, қоңырау шалудың жиілігі, қатарлас қоңыраулар, қоңыраудың аяқталуы төмен және орташа қоңырау ұзақтығы.

Әдебиеттер тізімі

  1. ^ а б «Сессияны бастау хаттамасы (SIP) және спам (RFC 5039)». Интернет-инженерлік жұмыс тобы. Алынған 14 қазан 2012.
  2. ^ «SIP: сессияны бастау туралы хаттама (RFC 3261)». Интернет-инженерлік жұмыс тобы. Алынған 12 шілде 2010.
  3. ^ а б Д. Шин, Дж. Анн және Ч. Шим, Прогрессивті мульти-нивелирлеу: дауыстық спамнан қорғау алгоритмі, IEEE Network, т. 20, 18-24 бб, 2006 ж.
  4. ^ а б Ву, Ю.С .; Багчи, С .; Сингх, Н .; Wita, R. (маусым 2009). «IP дауыстық қоңыраулар кезінде жартылай бақыланатын кластерлеу арқылы спамды анықтау». 2009 IEEE / IFIP-тің сенімді жүйелері желілері бойынша халықаралық конференциясы: 307–316. дои:10.1109 / dsn.2009.5270323. ISBN  978-1-4244-4422-9. S2CID  7532017.
  5. ^ «Сессияны бастау туралы хаттамада (SIP) сәйкестендірілген сәйкестендіруді басқару бойынша жақсартулар (RFC 4474)». Интернет-инженерлік жұмыс тобы. Алынған 14 қазан 2012.
  6. ^ Данту, Рам; Колан, Пракаш (шілде 2005). «VoIP желілерінде спамды анықтау» (PDF). Интернеттегі қалаусыз трафикті азайту жөніндегі USENIX семинарының материалдары (SRUTI): 31-37 - usenix.org арқылы.
  7. ^ Ю.Ребахи, С.Дрицас, Т.Голубенко, Б.Панниер және Дж.Ф. Джуэлл, SPIT-ті азайтудың тұжырымдамалық архитектурасы SIP анықтамалығында: қызметтер, технологиялар және сессияны бастау туралы хаттама, С.Ахсон және М.Ильяс, Эдс., CRCPress, Inc., 2009, ш. 23, 563-582 б.
  8. ^ Дж.Сийдорф, Н.Д’Хюрз, С.Никколини және Т.Эвальд, VoIP SEAL: IP-дауыстық желілерді және пайдаланушыларды қорғауға арналған зерттеу прототипі, Konferenzband der 4. Jahrestagung des Fachbereichs Sicherheit der Gesellschaft fu ̈r Informatik e.V. (GI), A. Alkassar және J. Siekmann, Eds., 2008.
  9. ^ а б Бохараей, Хоссейн Каффаш; Сахраей, Алиреза; Ганжали, Яшар; Кералапура, Рам; Нуччи, Антонио (2011). «Сіз SPIT жасай аласыз, бірақ жасыра алмайсыз: телефония желілеріндегі спамерді анықтау». 2011 ж. IEEE INFOCOM материалдары. 41-45 бет. дои:10.1109 / INFCOM.2011.5935195. ISBN  978-1-4244-9919-9. S2CID  21432660.
  10. ^ Ребахи, Яцин; Эхлерт, Свен; Бергманн, Андреас (2008). «Аудиоанализге негізделген SPIT анықтау механизмі». 4-ші Халықаралық мобильді мультимедиялық байланыс конференциясының материалдары. дои:10.4108 / ICST.MOBIMEDIA2008.3850. ISBN  978-963-9799-25-7.
  11. ^ Лентцен, Дирк; Груцек, Гари; Кноспе, Хайко; Поршман, Кристоф (2011). «Мазмұнға негізделген IP-телефония арқылы спамды анықтау және алдын-алу - жүйені жобалау, прототип және алғашқы нәтижелер». 2011 IEEE Халықаралық байланыс конференциясы (ICC). 1-5 бет. дои:10.1109 / icc.2011.5963108. ISBN  978-1-61284-232-5. S2CID  24579647.
  12. ^ Груцек, Г .; Стробл, Дж .; Майнка, Б .; Курт, Ф .; Пёршман, С .; Knospe, H. (26 қыркүйек 2012). «Телефон арқылы сөйлеуді анықтау үшін перцептивті хэштеу». Сөйлеу қатынасы; 10. ITG симпозиумы, 26-28 қыркүйек 2012 ж. б. 1-4.
  13. ^ Азад, Мұхаммед Ажмал; Морла, Рикардо (2013). «Caller-REP: қоңырау шалушының әлеуметтік күші бар қалаусыз қоңырауларды анықтау». Компьютерлер және қауіпсіздік. 39: 219–236. дои:10.1016 / j.cose.2013.07.006.
  14. ^ «Қоңырау идентификаторын және спамнан қорғауды қолданыңыз - Nexus анықтамасы». support.google.com. Алынған 22 қаңтар 2017.
  15. ^ «iOS 10 телефон қосымшасы дауыстық пошта транскрипциясы, спам туралы ескерту, VoIP қолдауын алады». Алынған 8 қыркүйек 2016.