100 %

Revenue Assurance

+7 988 248-70-70

Главная

Обо мне

RU

EN

Заголовок

Аннотация

Введение

Методы исследования

Актуальность темы борьбы с GSM-шлюзами для операторов связи

Проблемы обнаружения GSM-шлюзов

Разновидности методов обнаружения GSM-шлюзов

Техники уклонения от обнаружения

Метод тестовых прозвонов

Метод анализа CDR-записей

Метод анализа качества передачи голоса

Метод анализа паттернов трафика

Дальнейшие пути совершенствования методов обнаружения GSM-шлюзов

Заключение

Литература

Вернуться к публикациям

Методы повышения доходов от международного голосового трафика и улучшения баланса интерконнекта

Журнал «Электросвязь» №6, июнь 2024 г.

Арсен Валерьевич ЛАЗАРЯН

независимый эксперт

УДК 654.14

Аннотация

Данное исследование посвящено новым, проверенным на практике методам выявления GSM-шлюзов для снижения потерь доходов операторов связи. Рассмотрены варианты дальнейшей эволюции методов детекции. Работа основана на основе анализа лучших международных практик и многолетнего опыта автора. Статья носит практический и прикладной характер и может быть использована в качестве рекомендаций операторам связи при составлении стратегии выявления международного голосового трафика, проходящего через сеть интернет, для снижения потери доходов.

Ключевые слова: GSM-шлюз, SIM-box, методы обнаружения GSM-шлюзов, алгоритмы детекции, доходы, потери доходов, интерконнект, сотовая связь.

Введение

В условиях ожесточённой конкуренции на рынке сотовой связи операторы стремятся обеспечить оптимальные пути прохождения голосового международного и национального трафика для снижения затрат на интерконнект. Баланс взаиморасчётов между операторами сотовой связи напрямую влияет на финансовые показатели компании и является предметом пристального внимания менеджмента.

Научная новизна данного исследования заключается в комбинированном способе анализа проблематики с учётом практического опыта автора и лучших международных практик, а также с применением математического аппарата теории вероятности в качестве доказательства возможного использования сим-карт оператора в GSM-шлюзах. Это позволяет рассмотреть этот актуальный вопрос с разных сторон и сделать обоснованные рекомендации по способам повышения доходов операторов связи от интерконнекта и международного трафика.

Методы исследования

Для достижения поставленных целей исследования используются разнообразные методы, включая анализ отечественных и мировых практик, личного практического опыта автора, интервью с российскими специалистами в области телекоммуникаций, а также синтезирование и обобщение имеющихся научных данных и практических опытов.

Такой подход со значительно большей вероятностью позволит получить комплексную картину различных способов терминации международного голосового трафика операторов сотовой связи и выработать новые методы выявления GSM-шлюзов.

Актуальность темы борьбы с GSM-шлюзами для операторов связи

Одной из причин потери доходов компании от интерконнекта является прохождение международного голосового трафика через сеть интернет с использованием GSM-шлюзов (в международной терминологии SIM-box). Потери возникают по причине терминации входящего международного трафика в обход легальных транзитных каналов через сеть интернет с использованием технологии VoIP. В такой схеме пропуска трафика отсутствует идентификатор абонента (CLI), так как на пути маршрутизации возникает промежуточное звено в виде GSM-шлюза. Такая передача голосового трафика, минуя классический интерконнект, относится к альтернативным вариантам терминации трафика, которая негативно отражается на доходах операторов связи.

Предпосылкой для возникновения данного вида прохождения голосового трафика является разница между стоимостью терминации международных и национальных вызовов. Часто у операторов возникает стимул приземлить международный вызов при помощи местной сим-карты, установленной в SIM-box, и сэкономить на разнице в тарифах. Аналогичное влияние имеет и разница между стоимостью тарифов на международные и местные звонки в розничном прайсе операторов. Организаторы GSM — шлюзов получают экономическую выгоду на разнице в стоимости звонков.

Обнаружение GSM-шлюзов играет решающую роль в решении растущей проблемы обхода корректного приземления международного трафика в телекоммуникациях. Оно помогает сотовым операторам выявлять трафик, проходящий через GSM-шлюзы, чтобы предотвратить значительные финансовые потери, исчисляемые десятками и сотнями миллионов рублей в год. С помощью современных алгоритмов детекции такого вида терминации международного трафика операторы могут обнаруживать и блокировать GSM-шлюзы, сохраняя тем самым свои доходы.

Рассмотрим более детально, из-за чего операторы мобильной связи недополучают доходы при появлении в цепочке маршрутизации GSM-шлюзов⁽¹⁾.

На рис. 1 показан вариант прохождения между — народного голосового трафика через GSM-шлюз, использующий разницу тарифов (D)>(B). Предположим, что ставка терминации международного входящего вызова (D) равна 0,13 €/мин, а к примеру, самый дешёвый местный тариф (В) составляет 0,10 €/мин. За счёт этого оператор, пропускающий международный трафик через GSM-шлюзы, может предложить тариф, который будет заведомо дешевле (А)<(C) и станет интересен заказчику. Потери оператора, приземляющего звонок, равны разнице между тарифами (D)–(B) и в нашем примере составляют 0,03 €/мин.

Другой вариант схемы прохождения международного голосового трафика с использованием GSM-шлюзов изображён на рис. 2. В данной схеме используется более дешёвый тариф на местные звонки других мобильных операторов. В такой схеме, в которой сим-карта, используемая в GSM-шлюзе, и принимающий В‑номер принадлежат разным операторам, оператор, чья сим-карта используется в GSM-шлюзе, несёт потери за счёт оплаты приземляемого звонка. Данный эффект возникает из-за дисбаланса в структуре интерконнекта (стоимость исходящих звонков на других операторов сильно превышает стоимость входящих звонков от них). Параллельно с этим оператор терминирующей сети также несёт потери за счёт разницы цен (А)<(C), которые в нашем примере составляют 0,03 €/мин.

Рисунок 1. Схема On-Net обхода

Рисунок 2. Схема обхода Off-Net

Справедливости ради стоит упомянуть, что помимо мобильных операторов неудобства испытывают и их абоненты. В отличие от вызовов, проходящих через каналы магистральных операторов, звонки, передаваемые посредством сети интернет, могут иметь временные задержки.

Проблемы обнаружения GSM-шлюзов

Одной из основных проблем в обнаружении GSM-шлюзов является постоянное совершенствование технологий, используемых в этих устройствах. При организации терминации международного голосового трафика с помощью GSM-шлюзов постоянно применяются различные способы, усложняющие операторам связи процесс обнаружения данного вида терминации трафика. Повысить эффективность обнаружения GSM-шлюзов можно путём обмена соответствующей информацией между операторами. Такой совместный подход доказал свою высокую эффективность в обнаружении и борьбе с GSM-шлюзами.

Другим вызовом является неурегулированность законодательной базы. Сегодня сотовые операторы России производят блокировку сим-карт, используемых в шлюзах, на основании своих договоров оферты и правил оказания услуг подвижной связи. Разные сотовые компании прописывают в своих документах разные условия, но все они сводятся к тому, что абоненты не вправе перепродавать трафик или использовать услуги связи в целях, наносящих вред оператору.

Разновидности методов обнаружения GSM-шлюзов

Вопросы обнаружения GSM-шлюзов не теряют актуальности, так как с каждым днём усложняются алгоритмы их работы, затрудняющие их детекцию. Это связано с тем, что каждое действие со стороны оператора связи вызывает противодействие со стороны организаторов терминации трафика через GSM — шлюзы. На практике требуются надёжные методы детекции, которые с высокой долей вероятности будут выявлять шлюзовый трафик в любых ситуациях. Задачей первого этапа обнаружения GSM-шлюзов является выявление сим-карт местных операторов связи, которые используются в устройствах, симулирующих корректное завершения международных вызовов. Второй этап сводится к определению местоположения этих устройств. Каждый из методов обнаружения имеет свои преимущества и недостатки, поэтому имеет смысл использовать одновременно несколько алгоритмов детекции, которые успешно могут дополнять друг друга для повышения эффективности.

Все методы обнаружения GSM-шлюзов можно разделить на две основные группы: пассивные и активные. Пассивные методы обнаружения основаны на мониторинге и анализе паттернов вызовов для выявления терминации международного голосового трафика с использованием GSM-шлюзов. Активные же методы обнаружения включают использование специализированного оборудования и программного обеспечения для прямого взаимодействия с устройствами, которые могут оказаться GSM-шлюзами. Принцип их работы основывается на осуществлении тестовых вызовов с последующим анализом ответов. Эти методы обычно включают использование алгоритмов голосового анализа и методов обработки сигналов для выявления любых аномалий в качестве вызова и поведении, которые могут указывать на наличие GSM-шлюза. Задачей любого метода является получить список уникальных идентификаторов абонентов сети сотовой связи MSISDN (Mobile Station ISDN number) действующих сим-карт, используемых в GSM-шлюзах, и их своевременной блокировке для снижения потери доходов.

Техники уклонения от обнаружения

Чтобы усложнить процесс обнаружения операторами связи сим-карт, устанавливаемых в GSM — шлюзы, используются различные уловки и способы уклонения от детекции. Эти методы включают манипулирование маршрутизацией вызовов, совершенствование методов шифрования и постоянное изменение идентификаторов сим-карт. Находясь по другую сторону «баррикад», организаторы терминации трафика через GSM-шлюзы вынуждены быть постоянно на шаг впереди технологий обнаружения. Успешное уклонение от обнаружения требует непрерывной адаптации своих техник и использования новых методов.

Ярким примером такого совершенствования является применение в GSM-шлюзах таких сложных техник, как частотный переход и маскирование сигналов, географическое распределение, активное использование «человеческих» сервисов и моделей потребления трафика. Все это затрудняет точную идентификацию местоположения и действий операторов SIM-боксов. Организаторы терминации трафика через GSM-шлюзы могут намеренно использовать технологии, которые создают впечатление у аналитиков сотовых компаний, что сим-карты вставлены в смартфоны реальных людей. На самом же деле они хранятся в одном месте и удалённо подключаются к GSM-шлюзам. В международных источниках⁽²⁾ описаны случаи, когда SIM-боксы встраиваются даже в бытовую технику, например DVD-плееры для усложнения обнаружения. В результате возникает игра в кошки-мышки между операторами связи и владельцами GSM-шлюзов.

Метод тестовых прозвонов

Суть данного метода детекции заключается в осуществлении тестовых звонков с сим-карт различных международных операторов из других стран. На основании сравнения и совпадения изначального A-номера, совершившего звонок, и номера, определившегося во время приёма звонка, делается вывод о способе прохождения международного голосового трафика. Для вызовов, проходящих через SIM-box, A-номер абонента, инициирующего вызов, не совпадает с номером на принимающей стороне. Именно данная сим-карта с номером, отличным от А-номера, и используется GSM-шлюзе.

Оценку вероятности выявления альтернативного способа приземления международного звонка при помощи SIM-box можно определить по формуле Байеса:

P_(alt|call)=(P_(call|alt)×P_(alt))÷P_(call)

где,
P_(alt|call) — апостериорная вероятность прохождения звонка по альтернативному каналу;
P_(call|alt)— априорная вероятность вызова, при условии, что используется альтернативный канал;
P_(alt) — общая вероятность использования альтернативного канала;
P_(call) — вероятность вызова.

Априорную вероятность вызова при условии прохождения через альтернативные каналы можно аппроксимировать произведением условных вероятностей независимых признаков:

где,
w_i — набор признаков, например, срок обслуживания сим-карты, тарифный план, направление вызова. Оценка осуществляется на обучающей выборке.

Общая вероятность использования альтернативной схемы с использованием GSM-шлюзов:

P_(alt)=Call_alt÷Call

где,
Call_alt — количество выявленных ранее вызовов, прошедших по альтернативному каналу;
Call — общее количество вызовов.

Этот метод обладает низкой способностью выявления GSM-шлюзов в связи с небольшой априорной вероятностью P_(call|alt). Однако у него высокая доказательная сила, поэтому на основе него рекомендуется формировать паттерны и характерные признаки использования сим-карт в GSM-шлюзах и формировать обучающую выборку для других методов.

Метод анализа CDR-записей

Другим распространённым способов выявления GSM-шлюзов является анализ записей о деталях вызовов (Call Detail Record, CDR). Этот метод включает получение и анализ разных параметров CDR для выявления паттернов, указывающих на возможное использование GSM-шлюзов. Ключевые параметры, на которые необходимо обратить внимание: длительность вызовов, количество пропущенных звонков и географические местоположения абонента. Изучая эти параметры, можно выявить аномалии, которые могут свидетельствовать об использовании сим-карты в шлюзе. Во время анализа данных CDR должны насторожить аномальные длительности вызовов, большое количество пропущенных вызовов или вызовы, поступающие из нескольких географических местоположений одновременно. Выявление закономерностей в паттернах поведения абонентских номеров ложится в основу разрабатываемых алгоритмов детектирования SIM-боксов и повышения точности систем для их обнаружения⁽³⁾.

При анализе отдельных характеристик и критериев аномальности важно использовать подходящие статистические распределения. Например, для оценки аномальности количества вызовов подходит распределение Пуассона, функция вероятности которого задаётся уравнением

где:
k — количество вызовов;

— интенсивность вызовов (среднее количество вызовов за фиксированный промежуток времени).

Если в определённые периоды времени количество вызовов значительно превышает ожидаемое, т.е. основанное на распределении Пуассона, это может указывать на аномалии, которые необходимо исследовать.

Время между последовательными вызовами в процессе Пуассона описывается экспоненциальным распределением

где:

— интенсивность вызовов (среднее количество вызовов за фиксированный промежуток времени).

Аналогично, если время между вызовами значительно отличается от ожидаемого (основанного на экспоненциальном распределении), это может указывать на аномальную активность. Это может быть особенно полезно для выявления GSM-шлюзов, алгоритмы работы которых стремятся усложнить процесс обнаружения, осуществляя звонки с нерегулярными интервалами.

Метод анализа качества передачи голоса

Анализ качества голоса является важным аспектом методов обнаружения SIM-боксов. Этот процесс включает оценку таких параметров, как уровень сигнала, чёткость звучания и задержка. Данный метод является вспомогательным и его использование целесообразно в дополнение к другим методам, так как само по себе ухудшение качества передачи голоса не означает использования схемы передачи международного голосового трафика с использованием GSM-шлюзов. Это улучшает операционную эффективность методов обнаружения SIM-боксов⁽⁴⁾⁽⁵⁾.

Метод анализа паттернов трафика

Паттерны поведения трафика сим-карт, используемых в GSM-шлюзах, носят весьма специфический характер. Аномальные паттерны поведения по сравнению с другими индикаторами, прямо или косвенно указывающими на прохождение звонков через SIM-box, являются ключевыми в процессе обнаружения GSM-шлюзов. Такой анализ помогает выявить отличия между традиционными вызовами и вызовами, которые маршрутизируются через GSM — шлюзы. Несмотря на усиленную маскировку SIM — карт, используемых в GSM-шлюзах, под обычные сим-карты, применяемые абонентами операторов связи (современные GSM-шлюзы, помимо пропуска голосового трафика, отправляют СМС, создают интернет-сессии), аналитики могут сделать соответствующие выводы на основании диспропорции входящего и исходящего трафика, данных о доле СМС-сервисов в структуре потребления, продолжительности звонков, пропорции интернет — и голосового трафика (профили потребления трафика передачи данных и пользования голосовым трафиком у обычных пользователей и сим-карт, установленных в GSM-шлюзы, различный). Путём изучения этих параметров трафика можно предположить использование сим-карт в шлюзах.

Анализ паттернов трафика — это не только эффективный метод, который позволяет обнаружить SIM-боксы, но и инструментарий, который позволяет раскрывать скрытые паттерны другой деятельности, направленной на извлечение «абонентом» собственной выгоды и нанесение финансового ущерба оператору связи. Например, использование сим-карт в международном роуминге в сетях связи, не использующих онлайн тарификацию, и пользование временным лагом между совершением международных звонков и блокировкой номера по достижению нулевого порога лицевого счета. В таком случае возникает дебиторская задолженность, которая негативно влияет на финансовые показатели операторов связи. Метод анализа паттернов трафика предоставляет ценные знания о поведении абонентов и сим-карт, установленных в GSM-шлюзах, что помогает разрабатывать превентивные, проактивные меры для предотвращения финансовых потерь операторов связи. Например, использование сим-карт c последовательно идущими MSISDN позволяет предположить централизованную закупку сим-карт в одной торговой точке. Это отличает обычного абонента, приобретающего сим-карту для личного использования от лиц, приобретающих сим-карты для целей извлечения собственной выгоды. Превентивная временная блокировка сим-карт по подозрению в использовании её в GSM-шлюзе позволяет предотвратить потери доходов операторов связи. Через анализ паттернов трафика сотовые операторы могут получить более глубокое понимание стратегий и тактик, используемых абонентами при пользовании SIM — картами с целью нанести финансовый ущерб оператору. Все это может помочь защитить сеть сотовой связи от потенциальных Уязвимостей и обеспечить целостность и надёжность работы телекоммуникационной системы⁽⁶⁾.

Метод анализа B-номеров

Во время исследования различных способов выявления сим-карт, используемых в GSM-шлюзах, была обнаружена следующая закономерность. Для этого перед проведением данного исследования был сформирован пул абонентов с номерами B, на которые совершались международные звонки с доказанным использованием GSM-шлюзов для приземления вызова. При дальнейшем анализе было выявлено, что если новая сим-карта использовалась для совершения пяти и более звонков на сформированный ранее пул номеров B, то данная сим-карта также с высокой долей вероятности установлена в GSM-шлюз для приземления международного голосового трафика.

Применение данного метода в совокупности с вышеперечисленными методами значительно повышает точность обнаружения GSM-шлюзов.

Построение статегии по выявлению GSM-шлюзов

Каждый из предложенных методов выявления GSM — шлюзов имеет свои плюсы и минусы. Для построения работающей стратегии противодействия терминации международного трафика с использованием GSM-шлюзов проведём оценку каждого метода по совокупности факторов. Сравнение методов выявления GSM-шлюзов показано в табл. 1.

Таблица 1. Сравнительный анализ методов выявления GSM шлюзов.

Метод	Сложность Сложность	Эффективность Эффективность	Скорость обноружения Скорость обноружения
Тестовые звонки	+ +	+ + + +	+ + + + + +
Анализ CDR-записей	+ + + +	+ + + +	+ +
Анализ качества голоса	+ + + + + +	+ +	+ +
Анализ паттернов трафика	+ + + + + +	+ + + + + +	+ +
Анализ В-номеров	+ + + +	+ + + + + +	+ + + +

Примечание: значком «+» отмечено влияние каждого фактора от минимального (+) до максимального значения (+++).

Как видим, каждый из методов детекции GSM-шлюзов имеет свои преимущества и недостатки. Немаловажным моментом является стоимость внедрения того или иного решения. Например, для осуществления тестовых соединений сложно обойтись собственными разработками и приходится прибегать к платным услугам сторонних поставщиков таких услуг. Хотя данный метод даёт максимально точный результат. На практике наилучшей стратегией является использование «эффекта сита», который заключается в том, что вначале с помощью высокоуровневых методов с наименьшей стоимостью и трудозатратами выявляются сим-карты, которые, возможно, используются в GSM-шлюзах, после чего эти сим-карты проверяются более специфическими методами. Такой подход позволяет свести к минимуму ошибки детектирования GSM-шлюзов при сохранении относительно высокой скорости выявления.

Дальнейшие пути совершенствования методов обнаружения GSM-шлюзов

Стремление повысить доходы и сократить расходы бизнеса заставляет телекоммуникационные компании по всеми миру совершенствовать свои методы детектирования GSM-шлюзов. Одним из многообещающих путей решения проблемы является применение алгоритмов машинного обучения (machine learning, ML) для анализа аномальных паттернов и выявления подозрительной активности. Эти алгоритмы могут обучаться на больших объёмах данных для точного разделения путей приземления международного голосового трафика. Такой подход имеет потенциал для значительного повышения точности и эффективности обнаружения GSM-шлюзов, поскольку он способен адаптироваться и обучаться на новых паттернах и методах, используемых в схемах, основанных на приземлении голосового трафика через GSM-шлюзы. Более того, ML — алгоритмы могут также помочь в выявлении новых схем нанесения финансового ущерба операторам связи.

Использование технологий машинного обучения

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая использует данные и алгоритмы, позволяя программным приложениям обучаться и адаптироваться к новым исходным данным и паттернам поведения без необходимости участия человека. Это повышает точность прогнозирования и эффективность выявления GSM-шлюзов. Используя ML-методы, можно эффективно предугадать схему приземления международного голосового трафика ещё до того, как произойдёт соединение.

Традиционно выделяют следующие группы ML-алгоритмов:

· обучение с учителем (supervised learning) – каждый объект описывается признаковым пространством и однозначно размечается, например «звонок приземлён через GSM — шлюз»/«звонок приземлён не через GSM-шлюз», на основе чего строится обобщающая модель, позволяющая классифицировать все новые соединения;
· обучение с частичным привлечением учителя (semi — supervised learning), когда гарантированно известен только один класс, например «звонок приземлён через GSM-шлюз», а остальные объекты могут быть как «звонок приземлён не через GSM-шлюз», так и «звонок приземлён через GSM-шлюз»;
· обучение без учителя (unsupervised learning) – модель получает неразмеченные данные и на них обучается выявлять закономерности и взаимосвязи без контроля со стороны пользователя. К этим методам относятся алгоритмы кластеризации и выявления аномалий.

Топ-10 ML-алгоритмов для обнаружения GSM-шлюзов

Перечисленные в табл. 2 алгоритмы машинного обучения ранжированы по частоте их упоминания в научных публикациях, посвящённых методам обнаружения GSM-шлюзов. Каждый алгоритм классифицирован по типу (в табл. 2 используются переведённые на русский язык названия алгоритмов), а затем произведена его оценка с точки зрения точности, покрытия и стоимости реализации⁽⁷⁾.

Таблица 2. Сравнительный анализ методов выявления GSM шлюзов.

Алгоритм	Тип Тип	Точность Точность	Покрытие Покрытие	Стоимость Стоимость
Искусственная нейронная сеть	с учителем с учителем	средняя	среднее	высокая
Дерево решений	с учителем с учителем	средняя	среднее	высокая
Машина опорных векторов	с учителем с учителем	высокая	высокое	высокая
Генетический алгоритм	без учителя без учителя	высокая	среднее	низкая
К-ближайшие соседи	с учителем с учителем	средняя	среднее	высокая
Байесовская сеть	с учителем с учителем	высокая	среднее	высокая
Скрытая марковская модель	без учителя без учителя	низкая	низкое	высокая
Логистическая регрессия	с учителем с учителем	высокая	среднее	средняя
Случайный лес	с учителем с учителем	высокая	среднее	средняя
Наивный байесовский алгоритм	без учителя без учителя	средняя	среднее	высокая

Стоит отметить, что для построения алгоритмов с учителем необходим очищенный и размеченный поток данных о звонках, приземлённых черезGSM-шлюзы и прошедших через магистральных операторов. Небольшие операторы связи, не имеющие базы исторических данных, могут выстроить контролируемые алгоритмы, но из-за отсутствия большого объёма размеченных данных их достоверность может оказаться низкой. В таком случае целесообразно прибегнуть к построению неконтролируемых алгоритмов, так как они не зависят от наличия большого количества исторических данных. Повышение эффективности и достоверности результата достигается за счёт использования обоих типов алгоритмов, поскольку единого универсального алгоритма на все случаи жизни не существует. Поскольку паттерны поведения трафика меняются, то с появлением новых данных моделям требуется время для адаптации и обучения.

Внедрение алгоритмов с машинным обучением требует значительных затрат. Как правило, бюджет расходов является одним из самых главных критериев при выборе наиболее оптимальной системы обнаружения GSM-шлюзов и её внедрении. Принимая решение о внедрении машинного обучения, стоит понимать, что в связи с повышением точности прогнозирования результата повышаются и расходы на настройку ML-модели и квалификацию персонала.

Заключение

В статье рассмотрены различные методы выявления терминации международного голосового трафика при помощи GSM-шлюзов. Дано научное обоснование и представлен математический аппарат для подтверждения выдвигаемых гипотез. Предложенные методы тестовых прозвонов, анализа CDR-записей, паттернов трафика и B-номеров имеют практическое применение, внедрены в работу оператора сотовой связи и показали высокую эффективность обнаружения GSM-шлюзов и снижения финансовых потерь.

Помимо этого, на основании данного исследования можно сделать выводы, что аналитические способы обнаружения терминации международного трафика с использованием GSM-шлюзов совместно с технологиями машинного обучения и искусственного интеллекта являются наиболее перспективными в дальнейшем развитии мероприятий операторов связи, направленных на повышение доходов от интерконнекта. ML-методы с использованием дерева решений, логистической регрессии и опорных векторов показали большой потенциал в методах обнаружения GSM-шлюзов, обеспечивая максимально точные результаты. Применение инновационных подходов в вопросах выявления GSM-шлюзов способно повысить безопасность сетей и предотвратить потерю доходов операторов сотовой связи.

Полученные результаты могут использоваться как практическое руководство для руководителей и сотрудников операторов сотовой связи, а также для консультантов, заинтересованных в новых методиках повышения рентабельности бизнеса и предотвращения потери доходов от каналов терминации международного голосового трафика через GSM-шлюзы.

Литература

1. Владимиров, В. Выявление GSM — шлюзов / В. Владимиров // Вестник связи. — 2009. — No 8. — С. 52–54.

2. Priezkalns, E. Digicel Wins $10mn Damages from UPM in Simbox Fraud Trial / E. Priezkalns. — https://commsrisk.com/digicel-wins-10mn-damages-from-upm-in-simbox-fraud-trial/.

3. Kouam, A.J. SIMBox Bypass Frauds in Cellular Networks: Strategies, Evolution, Detection, and Future Directions /  A.J. Kouam, A.C. Viana, A. Tchana // IEEE Communications Surveys & Tutorials. — 2021. — Vol. 23, Issue 4. — P. 2295–2323.

4. Oh, B. Preventing SIM Box Fraud Using Device Model Fingerprinting / B. Oh, J. Ahn, S. Bae et al. // Network and Distributed System Security (NDSS) Symposium 2023.

5. Daka, J.C. Smart Mobile Telecommunication Network Fraud Detection System Using Call Traffic Pattern Analysis  and Artificial Neural Network / J.C. Daka, M. Nyirenda // American Journal of Intelligent Systems. — 2022. — Vol. 12, Issue 2. — P. 43–50.

6. Aziz, Z. Insight into Anomaly Detection and Prediction and Mobile Network Security Enhancement Leveraging K-Means Clustering on Call Detail Records / Z. Aziz, R. Bestak // Sensors. — 2024. — Vol. 24, Issue 6. — 1716.

7. The advantages of Machine Learning in Fraud Prevention. — https://www.fraud.com/post/the-advantages-of-machine-learning-in-fraud-prevention.

Вернуться к публикациям

Revenue
Assurance

Политика конфиденциальности

+7 988 248-70-70

info@lazaryan.pro

Revenue
Assurance

+7 988 248-70-70

info@lazaryan.pro

Политика конфиденциальности