|
手机/通信/网络设备 |
|
| 按行业筛选 |
|
|
| 按产品筛选 |
|
|
| |
本产品全部新闻
|
|
|
|
|
美研发语音数字指纹杜绝诈骗电话 |
|
| http://cn.newmaker.com
10/28/2010 8:40:00 AM
佳工机电网
|
|
美国乔治亚理工学院(Georgia Tech)的研究人员表示，他们定义出了一种隐藏在语音信号中的数字指纹，能用以杜绝诈骗电话。当某个来电号码被认为是可信赖的——例如信用卡发卡银行——这通电话要求你提供账号密码的过程似乎很合理；但很遗憾，犯罪集团其实很容易就能伪造来电号码，并利用与网络钓鱼类似的手法来欺骗大众。
领导乔治亚理工学院信息安全中心(Information Security Center，GTISC)的教授Mustaque Ahamad表示，他们所研发的语音识别技术，能适用各种电话、主动以百分之百的精确度进行来电识别。共同参与该研究案的博士Vijay Balasubramaniyan解释，不同于难以追踪的电子邮件，语音信号会留下线索，透露出某通来电所必须穿越的网络型态，例如是先进的VOIP、无线手机或是旧的固网线路。
目前的来电很难追踪，因为会在每一次通过网络网关时被重复编几码
新研发的技术并不能指出详细的发话位置或是IP地址，但能根据过去的通话纪录来辨别出可信赖的来电，并在来电的那支电话与凭证不符合时发出警告。该系统能在使用中的电话上独立运作，不须通过电话制造商或是电信运营商来配合；该技术只是聆听语音中所嵌入的“签名”，以追踪出研究人员所谓的“发话来源(call''s provenance)”。
“语音信号本质上会在所穿越的网络中嵌入一些信息，因此我们能从受话端来判别出发话来源；”Balasubramaniyan表示：“举例来说，当一个语音封包在因特网上遗失了，但人耳察觉不出来。”通过收集这些难以察觉的语音线索，包括封包丢弃的声音，研究人员开发出一种叫做Pindrop的算法，能从你所有接听过的来电中找出每一支电话的独特数字签名。
Balasubramaniyan指出，只要有过一通来电，之后Pindrop算法就能以90%的精确度辨别出来电者；而且因为该系统具备持续学习的能力，在两通来电之后，其精确度就能达到96%。研究人员并声称，有过五通相同来电之后，该算法能以100%的精确度分辨出来电者。
研究人员目前也试图扩展Pindrop算法的能力，为其加入能够在甚至没有通联记录的情况下分辨出来电者国别的功能。据了解，目前该研究团队已经可辨别出来自澳洲、印度、阿拉伯联合大公国、英国与法国等地的来电之不同。
|
对 手机/通信/网络设备 有何见解？请到 手机/通信/网络设备论坛 畅所欲言吧！
|
