Perché il tuo telefono non smetterà di squillare

Perché il tuo telefono non smetterà di squillare
L'ID chiamante non ti dirà sempre che si tratta di un robot che sta componendo il numero. LightField Studios / Shutterstock.com

Nota del redattore: quando squilla il telefono, c'è su una probabilità percentuale 50 è uno spam robocall. Non è una probabilità - è ciò che dice l'agenzia governativa statunitense che regola le telecomunicazioni. Utenti di cellulari statunitensi ricevuti 48 miliardi di robocalls in 2018 da solo - più delle chiamate 100 per linea.

Raymond Huahong Tu, scienziato informatico presso l'Università del Maryland che ha studiato il tecnologie e pratiche di robocalling, spiega di più su queste fastidiose parti della vita di tutti i giorni - e perché sono così difficili da evitare.

1. Perché tutti ricevono così tante robocalls?

I sistemi di selezione automatica avanzati rendono più semplice ed economico per le piccole operazioni generare un numero enorme di chiamate. I programmi per computer di Robocalling possono comporre molti numeri di telefono contemporaneamente e riprodurre un messaggio vocale preregistrato o generato dal computer a chiunque risponda. Una persona che esegue un'operazione Robocall deve solo configurare il sistema e lascia correre. Il programma chiamerà i telefoni cellulari, i telefoni fissi delle case, le aziende e praticamente qualsiasi altro numero - a caso, o da enormi database compilati da ricerche web automatizzate, database trapelati di informazioni personali e dati di marketing.

Non importa se ti sei registrato con il federale Non chiamare il registro, anche se le aziende che chiamano numeri sulla lista dovrebbero essere soggette a multe salate. I robocallers ignorano la lista e sfuggono ai rigori perché possono mascherare le vere origini delle loro chiamate. I programmi di autodialing codificano le informazioni sull'ID chiamante che fanno apparire il robocall da cui proviene un numero locale, la Amministrazione della sicurezza sociale o addirittura la sede principale del tuo datore di lavoro. Ciò significa che è più difficile ignorare le chiamate e molto più difficile identificare chi sta effettivamente chiamando.

Le chiamate continuano a venire perché i robocaller fanno soldi. In parte perché i loro costi sono bassi. La maggior parte delle chiamate telefoniche sono effettuate e connesse via internetquindi le aziende di Robocall possono effettuare decine di migliaia o persino milioni di chiamate a costi molto bassi. Molti dei robocalls illegali che hanno come obiettivo gli Stati Uniti sono più probabili vieni dall'estero - che era estremamente costoso, ma ora è molto più economico.

Ogni chiamata costa una frazione di un centesimo e una truffa robocall di successo può fare rete milioni di dollari. Più che pagare per tutte le chiamate che le persone hanno ignorato o appeso, e fornisce denaro per il prossimo round. Lanciare una rete enorme a basso costo permette a questi truffatori di trovare alcune vittime ingannevoli che possono finanziare l'intera operazione.


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2. Perché è così facile falsificare le informazioni sull'ID chiamante?

L'attuale Sistema di identificazione del chiamante si affida al telefono - o al sistema informatico - ponendo la chiamata per dire la verità sul proprio numero di telefono. Questo è un artefatto dai primi 1990, quando sono iniziati i servizi ID chiamante. A quel tempo, la rete telefonica negli Stati Uniti, come nella maggior parte dei paesi del mondo, era un sistema chiuso servito solo da un piccolo numero di compagnie telefoniche di fiducia come AT & T e MCI.

Perché il tuo telefono non smetterà di squillare Non serve più molto: il registro nazionale non chiamare. Lo screenshot di Conversazione del sito Web di FTC., CC BY-ND

Oggi, ovviamente, il sistema telefonico è aperto a tutto il mondo, con migliaia di aziende che offrono servizi telefonici su Internet. Gli standard internazionali di telecomunicazione, tuttavia, non hanno tenuto il passo e non offrono ancora un modo per controllare un sistema in cui la fiducia reciproca non è sufficiente per difendersi dall'abuso dell'ID chiamante.

La mia ricerca ha lavorato per sviluppare a metodo standard of autenticare le informazioni dell'ID chiamante. Quel sistema avrebbe permesso ai destinatari delle chiamate di essere più sicuri che i truffatori non stessero camuffando i loro numeri di telefono.

Nel frattempo, la Commissione federale delle comunicazioni degli Stati Uniti ha chiesto alle compagnie telefoniche statunitensi di filtrare le chiamate e controllare i loro sistemi tenere fuori i robocalls. Non ha funzionato, principalmente perché è troppo costoso e tecnicamente difficile compagnie telefoniche per farlo. È difficile rilevare le false informazioni sull'ID chiamante e il blocco errato di una chiamata legittima potrebbe causarle problemi legali.

3. Cosa posso fare per smettere di ricevere i robocalls?

L'approccio migliore consiste nel proteggere il tuo numero di telefono nel modo in cui esegui i numeri di Social Security e di carta di credito. Non dare il tuo numero di telefono a estranei, aziende o siti Web a meno che non sia assolutamente necessario.

Naturalmente, il tuo numero di telefono potrebbe essere già ampiamente conosciuto e disponibile, sia da elenchi telefonici o siti Web, o semplicemente perché lo hai avuto per molti anni. In tal caso, probabilmente non puoi smettere di ricevere i robocalls. Il mio consiglio per trattare con loro è di rimanere vigili. Non dare per scontato che le informazioni sull'ID chiamante che si aprono per una chiamata in arrivo siano accurate.

Ad esempio, potresti non rispondere alla chiamata e vedere se la persona lascia un messaggio vocale. Oppure puoi ignorare la chiamata e comporre il numero da te stesso - collegandoti alla persona o all'organizzazione reale dalla quale la chiamata finiva di venire. Infine, se rispondi al telefono, non dare per scontato che il chiamante stia dicendo la verità. Fai domande per aiutarti a determinare se sono legittimi o meno. E riattacca se hai qualche dubbio.The Conversation

Circa l'autore

Raymond Huahong Tu, Assistente Professore Clinico in Machine Learning, Cybersecurity e Computer Science, Università del Maryland

Questo articolo è ripubblicato da The Conversation sotto una licenza Creative Commons. Leggi il articolo originale.

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