TelecomDaily проверило антифрод у мобильных операторов

Информационно-аналитическое агентство TelecomDaily изучило, как антифрод-системы российских сотовых операторов выявляют телефонные разговоры, имитирующие общение с мошенниками. В тестировании приняли участие операторы «большой четверки» и два крупнейших банковских виртуальных оператора.

Согласно исследованию, самым результативным оказался антифрод МТС: опасный сценарий в ходе разговора распознавался в 63% случаев. Далее идут «Т-Мобайл» с 61,5%, «Билайн» с 18,7%, «МегаФон» с 15,3% и «СберМобайл» с 7,7%. У T2 срабатываний антифрод-системы непосредственно во время разговора зафиксировано не было.

Различалась и скорость реакции. МТС выявляла подозрительный разговор в среднем за 31 секунду, «Т-Мобайл» — за 32 секунды.

Во время тестов защита могла действовать двумя способами: предупреждать абонента голосовым сообщением прямо в ходе разговора или принудительно разрывать соединение. Голосовые предупреждения применяют три оператора из шести участников исследования. У МТС такое предупреждение получили 63% абонентов, до которых дошел тестовый звонок.

Среди операторов, которые принудительно завершают разговор, наиболее часто соединение прерывал «Т-Мобайл» — в 51,9% звонков, дозвонившихся до абонента.

Лучше всего системы распознавали сценарии с якобы необходимой заменой полиса ОМС: защита срабатывала в 77,8% таких звонков. Второе место заняла схема с фиктивной курьерской доставкой — 70,4%.

Труднее всего операторам давались звонки от имени службы безопасности банка. Сценарии, в которых абоненту сообщали об утечке данных или о якобы оформленной на его имя заявке на кредит, распознавались в 31,6% случаев.

Исследование проводилось с 16 июня по 5 июля. За этот период специалисты сделали 1440 тестовых звонков — по 240 на номера каждого из шести операторов. Применялись восемь мошеннических сценариев: каждый проверяли по 30 раз в сети каждого оператора. Тестирование шло по всей России.

Для выявления подозрительных звонков подобные системы могут задействовать базы мошеннических номеров, технологии защиты от подмены номера, голосовых ассистентов, анализ речи с помощью искусственного интеллекта и обмен данными с банковскими системами.