Abstrakt. Hotet om röstspam, allmänt känd som Spam över Internet Telefoni (SPIT) är ett verkligt och samtida problem. Om problemet förblir okontrollerat då kan det bli lika potent som e-post spam idag. I det här dokumentet presenterar vi två metoder för att upptäcka och förhindra att Internet används. Båda våra strategier bygger på anomalien upptäckt av fördelningen av utvalda samtalsfunktioner (dvs. dag och tid för samtal, samtalslängder etc.). Den första metoden använder Mahalanobis Distance som ett summeringsverktyg och den kan på ett tillförlitligt sätt upptäcka individuell skräppost VoIP-samtal på mikroskopisk nivå. Det andra tillvägagångssättet är utformat för att upptäcka grupper av (potentiellt samarbetande) VoIP-spamsamtal på makroskopisk nivå. Genom att beräkna entropi av samtalstiderna för grupper av samtal, kan vi bygga profil av normala samtal och tillförlitligt upptäcka avvikelsen från normala mänskliga samtal beteende som orsakas av bulk spam samtal. Vi validerar empiriskt vår VoIP-lösning för att upptäcka skräppostsamtal med verkliga VoIP-samtalsspår som erhållits från ett nätverk av leverantörer av VoIP-tjänster. Våra experimentella resultat visar att call feature distributioner kan användas för att bygga en ganska allmän och effektiv anomalous call beteende detektion ramar.
Sengar m.fl. föreslog ett SPIT-detekteringssystem baserat på flera anropsfunktioner REF.
Call Behavioral Analysis to Thwart SPIT Attacks on VoIP Networks
{'venue': 'Security and Privacy in Communication Networks', 'journal': 'Security and Privacy in Communication Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}