美國研發(fā)語音數字指紋以杜絕詐騙電話

2010/10/28　　

　　美國喬治亞理工學院(Georgia Tech)的研究人員表示，他們定義出了一種隱藏在語音信號中的數字指紋，能用以杜絕詐騙電話。當某個來電號碼被認為是可信賴的——例如信用卡發(fā)卡銀行——這通電話要求你提供賬號密碼的過程似乎很合理；但很遺憾，犯罪集團其實很容易就能偽造來電號碼，并利用與網絡釣魚類似的手法來欺騙大眾。

　　領導喬治亞理工學院信息安全中心(Information Security Center，GTISC)的教授Mustaque Ahamad表示，他們所研發(fā)的語音識別技術，能適用各種電話、主動以百分之百的精確度進行來電識別。共同參與該研究案的博士Vijay Balasubramaniyan解釋，不同于難以追蹤的電子郵件，語音信號會留下線索，透露出某通來電所必須穿越的網絡型態(tài)，例如是先進的VOIP、無線手機或是舊的固網線路。

　　目前的來電很難追蹤，因為會在每一次通過網絡網關時被重復編幾碼。

　　新研發(fā)的技術并不能指出詳細的發(fā)話位置或是IP地址，但能根據過去的通話紀錄來辨別出可信賴的來電，并在來電的那支電話與憑證不符合時發(fā)出警告。該系統(tǒng)能在使用中的電話上獨立運作，不須通過電話制造商或是電信運營商來配合；該技術只是聆聽語音中所嵌入的“簽名”，以追蹤出研究人員所謂的“發(fā)話來源(call's provenance)”。

　　“語音信號本質上會在所穿越的網絡中嵌入一些信息，因此我們能從受話端來判別出發(fā)話來源；”Balasubramaniyan表示：“舉例來說，當一個語音封包在因特網上遺失了，但人耳察覺不出來。”通過收集這些難以察覺的語音線索，包括封包丟棄的聲音，研究人員開發(fā)出一種叫做Pindrop的算法，能從你所有接聽過的來電中找出每一支電話的獨特數字簽名。

　　Balasubramaniyan指出，只要有過一通來電，之后Pindrop算法就能以90%的精確度辨別出來電者；而且因為該系統(tǒng)具備持續(xù)學習的能力，在兩通來電之后，其精確度就能達到96%。研究人員并聲稱，有過五通相同來電之后，該算法能以100%的精確度分辨出來電者。

　　研究人員目前也試圖擴展Pindrop算法的能力，為其加入能夠在甚至沒有通聯記錄的情況下分辨出來電者國別的功能。據了解，目前該研究團隊已經可辨別出來自澳洲、印度、阿拉伯聯合大公國、英國與法國等地的來電之不同。

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