VoIP-спам

VoIP-спам или SPIT ( спам по Интернет-телефонии ) — это нежелательные телефонные звонки с автоматическим набором номера, обычно с использованием технологии передачи голоса по Интернет-протоколу (VoIP). ^[1]

Системы VoIP, такие как электронная почта и другие интернет-приложения, подвержены злоупотреблениям со стороны злоумышленников, которые инициируют нежелательные и нежелательные сообщения, например телемаркетеров и абонентов-розыгрышей . Тарифы на вызовы VoIP низкие, а технология предоставляет удобные, часто бесплатные инструменты, такие как Asterisk и другие приложения.

Основной технологией, лежащей в основе этой угрозы, является протокол инициации сеанса (SIP). ^[2] который является стандартом для телекоммуникаций VoIP.

Для обнаружения спам-звонков были разработаны различные методы; некоторые вступают в силу даже до того, как получатель ответит на звонок, чтобы отключить его. Эти методы основаны на статистическом анализе особенностей вызова, ^[3] такие как исходный IP-адрес или особенности сигнализации и мультимедийных сообщений. ^[4]

Характер

Спам VoIP характеризуется как нежелательные вызовы, инициированные системами передачи голоса по Интернет-протоколу . Спамер пытается инициировать голосовой сеанс и воспроизводит записанное сообщение, если получатель отвечает. Робо-вызовы могут осуществляться автоматически с помощью программного обеспечения телефонии, такого как Asterisk .

смягчение последствий

RFC 5039 ^[1] содержит некоторые основные методы борьбы с телефонным спамом через SIP:

Белые и черные списки
Связь на основе согласия
Системы репутации
Обфускация адресов и адреса ограниченного использования
Тесты Тьюринга , CAPTCHA и вычислительные головоломки
Оплата
Юридические действия

Надежная идентификация вызывающего абонента, например, как описано в RFC 4474. ^[5] помогает смягчить СПИТ. В коммутируемой телефонной сети общего пользования (PSTN) идентификатор вызывающего абонента позволяет идентифицировать вызывающего абонента, но, по крайней мере, отображаемый идентификатор вызывающего абонента может быть подделан .

Были предложены различные методы и механизмы смягчения последствий SPIT. Огромный объем работы по обнаружению спама в электронных письмах здесь не применим напрямую из-за характера голосовых вызовов в реальном времени. Всесторонний обзор исследований в области безопасности передачи голоса по IP [1] (глава IV b) дает общий обзор. Многие предложения сосредоточены на репутации и поведении звонящих, в то время как некоторые сосредоточены на классификаторах машинного обучения, использующих функции, извлеченные из управляющих сигналов или данных вызова. Статистический анализ сигнального трафика и, в частности, частоты вызовов может использоваться для обнаружения аномалий, наблюдения и, наконец, внесения в черный список подозрительных абонентов. ^[3] Инструмент машинного обучения с полуконтролем создает кластеры похожих вызовов, и оператор-человек может пометить любой кластер как спам. Детектор голосового спама (VSD) ^[6] — многоступенчатый спам-фильтр, основанный на доверии и репутации.Проект SPIDER [2] предлагает архитектуру смягчения последствий SPIT, ^[7] который использует уровень обнаружения, состоящий из различных модулей, и уровень принятия решений . Система VoIP SEAL ^[8] использует разные этапы. После анализа сигналов на первом этапе подозрительные абоненты подвергаются тестам (например, Audio- CAPTCHA ), а на более поздних этапах у вызываемого абонента запрашивается отзыв. СимРанк ^[9] адаптирует алгоритм PageRank и вычисляет репутацию подписчиков на основе входящих и исходящих звонков. Кроме того, выбросы в общей продолжительности разговора, а также в повторяющихся и взаимных вызовах могут использоваться для обнаружения подозрительных абонентов. ^[9]

Для обнаружения SPIT можно использовать сложные алгоритмы машинного обучения , в том числе алгоритмы полуконтролируемого машинного обучения. Протокол под названием pMPCK-Means. ^[4] выполняет обнаружение сразу после установления вызова, предоставляя возможность автоматического завершения подозрительного вызова. Он основан на идее кластеризации, при которой вызовы со схожими характеристиками помещаются в кластер для SPIT или законных вызовов, а человеческий ввод используется для обозначения того, какой кластер соответствует SPIT. К характеристикам вызова относятся функции, извлеченные непосредственно из сигнального трафика, такие как адреса источника и назначения, извлеченные из медиатрафика, например доля тишины, и полученные из вызовов, такие как продолжительность и частота вызовов.

Обнаружение и подавление SPIT также может быть основано исключительно на аудиоданных вызывающего абонента. ^[10]^[11] Этот подход использует методы идентификации звука (аналогичные идентификации музыки ) для обнаружения вызовов с идентичными аудиоданными, включая определенные искажения (например, шум и различные аудиокодеки). Надежный акустический отпечаток ( перцептивное хеширование ) получается на основе спектральных параметров аудиоданных, а воспроизводимые вызовы идентифицируются путем сравнения отпечатков. ^[12] разработан прототип решения В рамках проекта ВИАТ .

Исследователи Азад и Морла (2013) провели исследование по обнаружению звонящих по спаму с помощью очень точного и безопасного подхода. Они изобрели новую схему обнаружения спам-звонков без взаимодействия с пользователем и предварительного просмотра содержимого сообщения. Статистика нескольких экспериментов показала, что эта новая система эффективно обнаруживает спамеров, звонящих законным пользователям, без доступа к личной информации и взаимодействию с пользователем. ^[13]

Реализация мер по смягчению последствий

Имеется мало информации о реализации мер по смягчению последствий SPIT телефонными компаниями . Некоторые недавние производители смартфонов включают уведомление о возможном спаме при входящих вызовах, например Google, в свои Nexus Android. устройства ^[14] и Apple в выпуске iOS 10 . ^[15] SPIT, как правило, пока не считается такой серьезной проблемой, как спам в электронной почте . Автоматический анализ потока сигнализации о вызове может помочь обнаружить SPIT. Коммерческое программное обеспечение VoIP для поставщиков услуг связи может включать поведенческий анализ, например Acme Packet Palladion . Соответствующими параметрами и признаками SPIT являются, например, высокая частота попыток вызова, одновременные вызовы, низкий уровень завершения вызова и низкая средняя продолжительность вызова.

Ссылки

^ Jump up to: ^а ^б Розенберг, Дж.; Дженнингс, К. (2008). «Протокол инициации сеанса (SIP) и спам (RFC 5039)» . Ietf Datatracker . Рабочая группа по интернет-инжинирингу . дои : 10.17487/RFC5039 . Проверено 14 октября 2012 г.
^ Розенберг, Дж.; Шульцринн, Х.; Камарильо, Г.; Джонстон, А.; Петерсон, Дж.; Спаркс, Р.; Хэндли, М.; Шулер, Э. (2002). «SIP: протокол инициирования сеанса (RFC 3261)» . Ietf Datatracker . Рабочая группа по интернет-инжинирингу . дои : 10.17487/RFC3261 . Проверено 12 июля 2010 г.
^ Jump up to: ^а ^б Д. Шин, Дж. Ан и К. Шим, Прогрессивное множественное выравнивание серого: алгоритм защиты от голосового спама , Сеть IEEE, том. 20, стр. 18–24, 2006.
^ Jump up to: ^а ^б Ву, Ю.С.; Багчи, С.; Сингх, Н.; Вита, Р. (июнь 2009 г.). «Обнаружение спама в вызовах передачи голоса по IP посредством полуконтролируемой кластеризации». Международная конференция IEEE/IFIP по надежным системам и сетям , 2009 г. стр. 307–316. дои : 10.1109/dsn.2009.5270323 . ISBN 978-1-4244-4422-9 . S2CID 7532017 .
^ Петерсон, Дж.; Дженнингс, К. (2006). «Усовершенствования управления идентификацией с проверкой подлинности в протоколе инициации сеанса (SIP) (RFC 4474)» . Ietf Datatracker . Рабочая группа по интернет-инжинирингу . дои : 10.17487/RFC4474 . Проверено 14 октября 2012 г.
^ Данту, Рам; Колан, Пракаш (июль 2005 г.). «Обнаружение спама в сетях VoIP» (PDF) . Материалы семинара USENIX по шагам по сокращению нежелательного трафика в Интернете (SRUTI) : 31–37 - через usenix.org.
^ Ю. Ребахи, С. Дрицас, Т. Голубенко, Б. Паннье и Дж. Ф. Джуэлл, Концептуальная архитектура для смягчения последствий SPIT в Справочнике SIP: услуги, технологии и безопасность протокола инициации сеанса, С. А. Ахсон и М. Ильяс, ред. ., CRCpress, Inc., 2009, гл. 23, стр. 563–582.
^ Дж. Зеедорф, Н. д'Эрез, С. Никколини и Т. Эвальд, VoIP SEAL: исследовательский прототип для защиты сетей и пользователей передачи голоса по IP, в материалах конференции 4-го ежегодного собрания Департамента безопасности Gesellschaft fu ̈r Informatik eV(GI), А. Алькассар и Дж. Зикманн, ред., 2008.
^ Jump up to: ^а ^б Бухараи, Хосейн Каффаш; Сахраи, Алиреза; Гянджали, Яшар; Кералапура, Рам; Нуччи, Антонио (2011). «ПЛЮТЬ можно, но не спрятать: выявление спамеров в телефонных сетях». Материалы IEEE INFOCOM , 2011 г. стр. 41–45. дои : 10.1109/INFCOM.2011.5935195 . ISBN 978-1-4244-9919-9 . S2CID 21432660 .
^ Ребахи, Ясин; Элерт, Свен; Бергманн, Андреас (2008). «Механизм обнаружения SPIT, основанный на аудиоанализе». Материалы 4-й Международной конференции по мобильным мультимедийным коммуникациям . дои : 10.4108/ICST.MOBIMEDIA2008.3850 . ISBN 978-963-9799-25-7 .
^ Лентцен, Дирк; Груцек, Гэри; Кноспе, Хейко; Поршманн, Кристоф (2011). «Контентное обнаружение и предотвращение спама в IP-телефонии – проектирование системы, прототип и первые результаты». Международная конференция IEEE по коммуникациям (ICC) , 2011 г. стр. 1–5. дои : 10.1109/icc.2011.5963108 . ISBN 978-1-61284-232-5 . S2CID 24579647 .
^ Груцек, Г.; Штробль, Дж.; Майнка, Б.; Курт, Ф.; Першманн, К.; Кноспе, Х. (26 сентября 2012 г.). «Перцептуальное хэширование для идентификации телефонной речи» . Речевое общение; 10. Симпозиум ITG, 26–28 сентября 2012 г .: 1–4.
^ Азад, Мухаммад Аджмал; Морла, Рикардо (2013). «Caller-REP: обнаружение нежелательных звонков с учетом социальной силы вызывающего абонента». Компьютеры и безопасность . 39 : 219–236. дои : 10.1016/j.cose.2013.07.006 .
^ «Использовать идентификатор вызывающего абонента и защиту от спама – Cправка Nexus» . support.google.com . Проверено 22 января 2017 г.
^ «Приложение «Телефон» в iOS 10 получило расшифровку голосовой почты, оповещения о спаме и поддержку VoIP» . 13 июня 2016 г. Проверено 8 сентября 2016 г.

[rfc5039-1] Jump up to: ^а ^б Розенберг, Дж.; Дженнингс, К. (2008). «Протокол инициации сеанса (SIP) и спам (RFC 5039)» . Ietf Datatracker . Рабочая группа по интернет-инжинирингу . дои : 10.17487/RFC5039 . Проверено 14 октября 2012 г.

[rfc3261-2] Розенберг, Дж.; Шульцринн, Х.; Камарильо, Г.; Джонстон, А.; Петерсон, Дж.; Спаркс, Р.; Хэндли, М.; Шулер, Э. (2002). «SIP: протокол инициирования сеанса (RFC 3261)» . Ietf Datatracker . Рабочая группа по интернет-инжинирингу . дои : 10.17487/RFC3261 . Проверено 12 июля 2010 г.

[:0-3] Jump up to: ^а ^б Д. Шин, Дж. Ан и К. Шим, Прогрессивное множественное выравнивание серого: алгоритм защиты от голосового спама , Сеть IEEE, том. 20, стр. 18–24, 2006.

[:1-4] Jump up to: ^а ^б Ву, Ю.С.; Багчи, С.; Сингх, Н.; Вита, Р. (июнь 2009 г.). «Обнаружение спама в вызовах передачи голоса по IP посредством полуконтролируемой кластеризации». Международная конференция IEEE/IFIP по надежным системам и сетям , 2009 г. стр. 307–316. дои : 10.1109/dsn.2009.5270323 . ISBN 978-1-4244-4422-9 . S2CID 7532017 .

[rfc4474-5] Петерсон, Дж.; Дженнингс, К. (2006). «Усовершенствования управления идентификацией с проверкой подлинности в протоколе инициации сеанса (SIP) (RFC 4474)» . Ietf Datatracker . Рабочая группа по интернет-инжинирингу . дои : 10.17487/RFC4474 . Проверено 14 октября 2012 г.

[:2-6] Данту, Рам; Колан, Пракаш (июль 2005 г.). «Обнаружение спама в сетях VoIP» (PDF) . Материалы семинара USENIX по шагам по сокращению нежелательного трафика в Интернете (SRUTI) : 31–37 - через usenix.org.

[7] Ю. Ребахи, С. Дрицас, Т. Голубенко, Б. Паннье и Дж. Ф. Джуэлл, Концептуальная архитектура для смягчения последствий SPIT в Справочнике SIP: услуги, технологии и безопасность протокола инициации сеанса, С. А. Ахсон и М. Ильяс, ред. ., CRCpress, Inc., 2009, гл. 23, стр. 563–582.

[8] Дж. Зеедорф, Н. д'Эрез, С. Никколини и Т. Эвальд, VoIP SEAL: исследовательский прототип для защиты сетей и пользователей передачи голоса по IP, в материалах конференции 4-го ежегодного собрания Департамента безопасности Gesellschaft fu ̈r Informatik eV(GI), А. Алькассар и Дж. Зикманн, ред., 2008.

[Bokharaei-9] Jump up to: ^а ^б Бухараи, Хосейн Каффаш; Сахраи, Алиреза; Гянджали, Яшар; Кералапура, Рам; Нуччи, Антонио (2011). «ПЛЮТЬ можно, но не спрятать: выявление спамеров в телефонных сетях». Материалы IEEE INFOCOM , 2011 г. стр. 41–45. дои : 10.1109/INFCOM.2011.5935195 . ISBN 978-1-4244-9919-9 . S2CID 21432660 .

[10] Ребахи, Ясин; Элерт, Свен; Бергманн, Андреас (2008). «Механизм обнаружения SPIT, основанный на аудиоанализе». Материалы 4-й Международной конференции по мобильным мультимедийным коммуникациям . дои : 10.4108/ICST.MOBIMEDIA2008.3850 . ISBN 978-963-9799-25-7 .

[11] Лентцен, Дирк; Груцек, Гэри; Кноспе, Хейко; Поршманн, Кристоф (2011). «Контентное обнаружение и предотвращение спама в IP-телефонии – проектирование системы, прототип и первые результаты». Международная конференция IEEE по коммуникациям (ICC) , 2011 г. стр. 1–5. дои : 10.1109/icc.2011.5963108 . ISBN 978-1-61284-232-5 . S2CID 24579647 .

[12] Груцек, Г.; Штробль, Дж.; Майнка, Б.; Курт, Ф.; Першманн, К.; Кноспе, Х. (26 сентября 2012 г.). «Перцептуальное хэширование для идентификации телефонной речи» . Речевое общение; 10. Симпозиум ITG, 26–28 сентября 2012 г .: 1–4.

[13] Азад, Мухаммад Аджмал; Морла, Рикардо (2013). «Caller-REP: обнаружение нежелательных звонков с учетом социальной силы вызывающего абонента». Компьютеры и безопасность . 39 : 219–236. дои : 10.1016/j.cose.2013.07.006 .

[14] «Использовать идентификатор вызывающего абонента и защиту от спама – Cправка Nexus» . support.google.com . Проверено 22 января 2017 г.

[15] «Приложение «Телефон» в iOS 10 получило расшифровку голосовой почты, оповещения о спаме и поддержку VoIP» . 13 июня 2016 г. Проверено 8 сентября 2016 г.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]