Фильтрация нежелательных вызовов¶

Фильтрация нежелательных вызовов — это совокупность технических и организационных мер, направленных на автоматическое выявление и блокировку входящих телефонных вызовов, которые абонент не желает принимать. К таким вызовам относятся спам, реклама, мошенничество (включая социальную инженерию и «вишинг»), а также звонки от автоматических систем (роботов). Механизмы фильтрации встроены в современные мобильные операционные системы, телекоммуникационное оборудование операторов связи и специализированные сторонние приложения.

¶История развития

Проблема нежелательных звонков возникла практически одновременно с распространением массовой телефонной связи. В эпоху стационарных телефонов основным методом борьбы был «чёрный список» — ручной перечень номеров, с которых абонент не желал получать звонки. Однако эффективность такого подхода была низкой из-за ограниченной ёмкости списков и невозможности автоматического определения спамера.

С развитием цифровых телефонных станций и протокола SS7 в 1990-х годах появилась техническая возможность анализа сигнальной информации о вызове до его соединения с абонентом. Это позволило операторам связи внедрять первые автоматизированные системы, определяющие номера с признаками массового обзвона.

Настоящий прорыв произошёл в 2010-х годах с распространением смартфонов и развитием технологий искусственного интеллекта. В 2016 году компания Google интегрировала в операционную систему Android функцию определения спам-звонков на основе краудсорсинговых данных. В 2018 году Apple представила аналогичную функцию в iOS. Параллельно в России и странах СНГ получили широкое распространение специализированные сервисы, такие как «Яндекс Браузер» с функцией определения номера и приложение GetContact.

¶Основные виды нежелательных вызовов

¶Спам и реклама

Массовые обзвоны с предложением товаров, услуг, опросов или «инвестиционных» схем. Часто осуществляются с использованием автоматических диалоговых систем (роботов), способных вести простой диалог с абонентом.

¶Мошеннические вызовы

Звонки, целью которых является обман абонента и получение от него конфиденциальных данных или денежных средств. Распространённые схемы включают звонки от имени банков, государственных учреждений, «служб безопасности», а также звонки «родственнику, попавшему в беду». В России распространён вид мошенничества, когда злоумышленники представляются сотрудниками Центрального банка или правоохранительных органов.

¶Вишинг и социальная инженерия

Разновидность мошенничества, при которой злоумышленник по телефону пытается выведать у жертвы данные банковской карты, коды из SMS-сообщений или пароли. Технология VoIP (передача голоса по IP-сетям) позволяет мошенникам подменять номер, с которого совершается вызов, делая его похожим на официальный номер банка или государственной организации.

¶Роботизированные вызовы (Robocalls)

Автоматические звонки, совершаемые без участия оператора. Могут использоваться как для легальных напоминаний (о визите к врачу), так и для массового спама. В США и Европе доля робозвонков в общем объёме нежелательных вызовов достигает 60–70%.

¶Технологии фильтрации

¶Анализ сигнальной информации (на уровне оператора)

Операторы связи используют оборудование, способное анализировать параметры вызова до его установления: частоту звонков с одного номера, количество одновременных вызовов, географию SIM-карт. При обнаружении аномальной активности вызов может быть автоматически помечен как спам или заблокирован.

¶Краудсорсинговые базы данных

Самый распространённый метод в мобильных приложениях. Пользователи помечают нежелательные номера, и эта информация попадает в общую базу. При входящем звонке приложение сверяет номер с базой и отображает предупреждение или блокирует вызов. Крупнейшие базы содержат десятки миллионов номеров.

¶Анализ голоса и контента (AI-технологии)

Современные системы используют алгоритмы машинного обучения для анализа речевых паттернов. Если система определяет, что звонок совершает робот (отсутствие пауз, неестественная интонация, повторяющиеся фразы), она может автоматически заблокировать его. Некоторые разработки позволяют распознавать смысловое содержание разговора и выявлять мошеннические сценарии.

¶Верификация вызовов (STIR/SHAKEN)

Протокол, внедряемый в Северной Америке и Европе, который позволяет подтвердить подлинность номера звонящего. Технология использует цифровую подпись оператора, что делает подмену номера технически невозможной. В России аналогичные требования к операторам введены с 2023 года.

¶Правовое регулирование в России

В России борьба с нежелательными вызовами регулируется несколькими нормативными актами. Федеральный закон «О связи» запрещает использование технологии подмены номеров. С 1 января 2023 года вступили в силу поправки, обязывающие операторов связи проверять подлинность номера звонящего.

Федеральный закон «О рекламе» (№ 38-ФЗ) прямо запрещает распространение рекламы по сетям электросвязи без предварительного согласия абонента. За нарушение предусмотрен административный штраф: для юридических лиц он составляет от 100 тысяч до 500 тысяч рублей.

В 2023 году в России начала работу государственная информационная система «Антифрод», которая позволяет операторам обмениваться данными о мошеннических вызовах в режиме реального времени. Система блокирует звонки, поступающие с подменных номеров, а также вызовы с номеров, уже замеченных в мошеннических действиях.

¶Способы фильтрации для абонентов

¶Встроенные функции операционных систем

Современные Android и iOS позволяют включать автоматическое определение спама, блокировку неизвестных номеров и тихий режим для звонков с незнакомых номеров. Системы используют встроенные базы данных и алгоритмы анализа.

¶Специализированные приложения

На рынке представлены приложения: «Яндекс» (с функцией определения номера), Kaspersky Who Calls, Truecaller, «Сбер» и другие. Они предоставляют расширенные возможности: определение номера даже без сохранения в контактах, автоматическую блокировку по категориям, создание личных чёрных списков.

¶Услуги операторов связи

Мобильные операторы («МТС», «Билайн», «Мегафон», Tele2) предлагают платные и бесплатные услуги по определению и блокировке спам-звонков. Например, услуга «Определитель номера» от «МТС» использует базу из более чем 50 миллионов номеров и позволяет блокировать звонки от рекламных и мошеннических организаций.

¶Сервисы «белых списков»

Некоторые системы фильтрации работают по принципу «разрешаем только известные номера». Все звонки с неизвестных номеров либо блокируются, либо направляются на голосовую почту. Такой подход эффективен против спама, но может привести к пропуску важных звонков от новых контактов.

¶Эффективность и ограничения

Исследования показывают, что современные системы фильтрации способны блокировать до 90–95% нежелательных вызовов при использовании комплексного подхода (оператор + приложение + встроенные функции ОС). Однако мошенники постоянно адаптируются: они используют виртуальные номера, меняют алгоритмы обзвона и применяют технологии подмены голоса (deepfake).

Существенным ограничением является невозможность полной автоматической фильтрации без ложных срабатываний. Блокировка легитимных вызовов (например, от курьерских служб или медицинских учреждений) остаётся серьёзной проблемой. Поэтому большинство систем предпочитает не блокировать вызов полностью, а отображать предупреждение абоненту.

В России, по данным операторов связи, в 2024 году объём мошеннических вызовов снизился на 30–40% по сравнению с пиковыми значениями 2021–2022 годов, что связывают с внедрением системы «Антифрод» и ужесточением законодательства.

¶Источники

1. Федеральный закон «О связи» от 07.07.2003 № 126-ФЗ (с изменениями).
2. Федеральный закон «О рекламе» от 13.03.2006 № 38-ФЗ.
3. Отчёт «Анализ угроз телефонного мошенничества» — Positive Technologies, 2023.
4. Материалы конференции «Anti-Fraud Russia», 2023–2024.
5. Документация Google и Apple по функциям защиты от спам-звонков.