Eine neue Studie checkt, wie gut Spam-Filter unerwünschte automatische Anrufe erkennen können.

Global Wireless Solutions, Inc. (GWS) hat heute die Ergebnisse einer Studie veröffentlicht, die die Wirksamkeit von Anbietern von Spam-Erkennungslösungen für Mobilfunkbetreiber (Hiya, First Orion und TNS) bei der Erkennung unerwünschter automatischer Anrufe untersucht hat. Diese Studie zeigt eine neue Methode, die von Hiya entwickelt wurde, um einen neuen Standard in der Branche zu setzen, mit einem besonderen Fokus auf die „Erkennungsrate” und die „Fehlerquote” von Spam, wobei eine allgemeine „Erkennungsbewertung” auf der Grundlage einer Kombination dieser beiden Kennzahlen vergeben wird.

Die Ergebnisse dieser Studie haben Folgendes gezeigt:

• Erkennungsrate ( Prozentsatz aller bestätigten Spam-Telefonnummern im getesteten Datensatz, die der Anbieter richtig als Spam erkannt hat):
• In dieser Studie Hiya die Erkennungsrate von Hiya bei 87 %, die von First Orion bei 55 % und die von TNS bei 34 %.
• Fehlerquote ( Anteil aller Anrufe, die ein Anbieter als Spam eingestuft hat, die aber eigentlich kein Spam waren, also falsche Positive):
• In dieser Studie Hiya die Fehlerquote von Hiya bei 0,25 %, die von First Orion bei 1,26 % und die von TNS bei 1,48 %.
• Erkennungsbewertung ( eine Berechnung, die die Erkennungsrate und die Fehlerquote berücksichtigt und eine Strafe für die falsche Einstufung einer Nummer als Spam verhängt):
• Die Gesamtpunktzahl für die Erkennung Hiya bei Hiya bei 85, bei First Orion bei 48 und bei TNS bei 26.

Neuer Industriestandard zur Bewertung der Spam-Erkennungsfähigkeiten.

Um die wissenschaftlichste Methode zum Testen der Fähigkeit jedes Spam-Erkennungsanbieters zur genauen Erkennung unerwünschter Anrufe anzubieten, Hiya einen einzigartigen und neuartigen Ansatz für die Testmethodik Hiya . Anstatt statische „Listen” bekannter Spam-Nummern zu testen, haben sie den tatsächlichen Telefonverkehr über 24 Stunden hinweg untersucht und die daraus resultierende Nummernmenge genutzt, um zu testen und festzustellen, wie die Anbieter die einzelnen Nummern klassifizieren. GWS hat mit Hiya zusammengearbeitet und die Nummernklassifizierungen, die zwischen den drei Lösungsanbietern nicht übereinstimmten, manuell Hiya . Eine detaillierte Erklärung der Methodik und warum Hiya als neuen Industriestandard für Tests vorschlägt, findest du hier.

Die Zunahme automatischer Anrufe und wie wichtig es ist, Spam richtig zu erkennen.

Die Zunahme automatischer Anrufe ist immer noch ein echtes Problem, das sowohl die Verbraucher als auch die amerikanischen Regulierungsbehörden beschäftigt. Der Vorsitzende der FCC, Ajit Pai, hat kürzlich damit gedroht, das System zu regulieren, wenn die amerikanischen Netzbetreiber nicht schneller ein robustes System zur Anruferkennung (STIR/SHAKEN) einführen, um die illegale Fälschung von Anrufer-IDs zu bekämpfen. Eine parteiübergreifende Gruppe von Senatoren hat außerdem kürzlich den TRACED Act wieder vorgelegt, einen Gesetzentwurf, der die Strafen für diejenigen, die unerwünschte automatische Anrufe tätigen, drastisch erhöhen würde. Die Frage der Genauigkeit und der korrekten Identifizierung eines Anrufs – egal ob erwünscht oder unerwünscht – ist wichtig, um die Verbraucher vor nervigem Spam und potenziell schädlichen Betrügereien zu schützen und um sicherzustellen, dass sie keine wichtigen Anrufe von Nummern verpassen, die sie vielleicht nicht erkennen (Schulen, Arztpraxen, Notdienste usw.).

Überblick über die Methode:

Die Studie wurde im Dezember 2018 von GWS und Hiya gemacht Hiya die Spam-Filterfunktionen von Hiya, First Orion und TNS zu vergleichen. Diese Studie basierte auf einer umfangreichen Liste von Telefonnummern, die Hiya einer Stichprobe des neutralen Netzwerkverkehrs gesammelt hatte, anstatt eine statische Liste bekannter Spam-Nummern zu verwenden. In den Vorabtests von Hiya über 5.000 Telefonnummern Hiya , um die Anruferkennungseinstufung jedes Spam-Erkennungsanbieters zu bestimmen, wobei die Nummern als Spam oder Nicht-Spam kategorisiert wurden. Dieser „Wählvorgang” umfasste das synchronisierte Wählen über ein automatisiertes System an mehrere Mobiltelefone, auf denen eine Spam-Erkennungssoftware installiert war, sowie die Aufzeichnung der Anruferkennung. Aus den anfänglich getesteten Nummern wurde eine Untergruppe von 751 Nummern identifiziert, bei denen die Anruferkennung der drei Anbieter hinsichtlich der Art des Anrufs (Spam oder kein Spam) voneinander abwich. Diese Nummern wurden GWS zur Verfügung gestellt, damit das Unternehmen eine manuelle Überprüfung durch Online-Recherchen und gegebenenfalls Verifizierungsanrufe durchführen konnte, um die richtige Einstufung (Spam oder kein Spam) zu bestimmen.

Über Global Wireless Solutions, Inc.:

Global Wireless Solutions wurde 1996 gegründet und hat seinen Sitz in Dulles, Virginia. Das Unternehmen hat den Branchenstandard für Benchmarking, Analyse und Tests von Netzwerken gesetzt. Sein proprietäres Netzwerkbewertungssystem OneScore kombiniert hochwertige Netzwerktestdaten mit realen Netzwerknutzungsszenarien und macht die Testergebnisse so verständlich und leicht nachvollziehbar. GWS arbeitet mit einigen der größten Mobilfunkanbieter der Welt zusammen und bietet hochwertige Netzwerkdaten und technische Analysen über eine Reihe von Benchmarking-Produkten, Dienstleistungen und OneMeasure™-Diagnoseanwendungen, die Tests vor Ort, an Standorten und in Innenräumen umfassen. Nach den neuesten Daten hat GWS 12 Millionen Meilen zurückgelegt, um Daten für seine Kunden zu sammeln. Weitere Infos findest du unter gwsolutions.com.

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