Une sentinelle pour filtrer les appels téléphoniques

Un système de filtrage automatique des appels téléphoniques a été développé par des chercheurs de Microsoft. Il fonctionne en analysant les caractéristiques de l'utilisation de la voix et des mots d'un appelant pour déterminer l'urgence d'un appel et si l'appelant est un ami, un membre de la famille, un collègue ou un étranger. Ensuite, l'appel peut être soit transmis, soit envoyé à la messagerie vocale.

Appelé V-Priorities, le système faisait à l'origine partie d'un effort plus large visant à garantir que les appels urgents passent lorsqu'une personne est occupée ou en réunion. Mais, selon Eric Horvitz , chercheur principal chez Microsoft Research à Redmond, WA, qui a créé le système, il pourrait également s'avérer utile pour filtrer le nombre croissant d'appels téléphoniques indésirables.

Lors des tests préliminaires, le système prototype était précis à 90 pour cent pour juger si les appels étaient ou non non sollicités, explique Horvitz. De même, sa capacité à juger de la proximité personnelle de l'appelant était exacte à 84 %, alors qu'elle pouvait distinguer les appels professionnels des appels personnels 75 % du temps.

L'extraction de telles informations est tout à fait faisable, dit Bill Keller , un informaticien spécialisé dans le traitement du langage naturel à l'Université du Sussex en Angleterre. Il y a déjà eu des progrès dans l'utilisation de programmes pour filtrer les appels automatisés des centres d'appels, dit-il. Ils essaient de repérer quand les gens s'agitent. Aussi Corpus , basé en dehors de Londres, a réussi à analyser le discours à la recherche de signes de sentiment.

À l'heure actuelle, le spam vocal est encore relativement rare, selon Gènes de Raimund , directeur de la technologie anti-malware chez Trend Micro, une société antivirus basée à Munich, en Allemagne. Mais la popularité croissante des appels téléphoniques Voice over Internet Protocol (VoIP) est susceptible d'augmenter la quantité de ce type de spam en raison du coût réduit des appels, dit-il.

En outre, la VoIP ne permet pas seulement un spam moins cher et plus facile, elle pourrait également rendre de nombreux réseaux téléphoniques d'entreprise basés sur la VoIP plus vulnérables à d'autres types d'attaques, explique Scott Sobers, directeur du marché des fournisseurs de services pour IBM Tivoli à Washington, DC. À l'avenir, ces réseaux pourraient être vulnérables à de nouveaux types de virus informatiques et autres logiciels malveillants, qui pourraient en théorie être introduits sur le réseau simplement en répondant à un téléphone, dit-il.

V-Priorities fonctionne à trois niveaux, selon Horvitz de Microsoft. Un niveau d'analyse examine la prosodie - rythme, taux syllabique, hauteur et durée des pauses - de la voix d'un appelant. Dans un deuxième niveau, une reconnaissance rudimentaire de mots et de phrases est effectuée pour repérer les mots cibles qui pourraient indiquer la nature d'un appel. C'est une approche simple mais efficace, dit Horvitz. À quelle fréquence votre femme dit-elle « je m'appelle » ? il demande. Le troisième niveau d'analyse concerne les métadonnées, telles que l'heure et la longueur d'un message. Ces choses fonctionnent toutes ensemble, dit-il.

L'algorithme d'apprentissage automatique qui alimente le prototype brut de V-Priorities a été formé sur 207 messages vocaux collectés auprès d'un seul destinataire sur une période de huit mois. La messagerie vocale a été utilisée pour des raisons de commodité. Dans une version finale, le système serait conçu pour répondre aux appels et demander aux appelants de s'identifier, avant de déterminer s'il faut faire passer l'appel ou le renvoyer vers la messagerie vocale.

En principe, il s'agit du même type d'approche défi-réponse utilisée pour traiter le spam par courrier électronique, explique Genes. Cela fonctionne certainement bien avec le courrier électronique, mais ce n'est pas une technologie populaire, dit-il. Les gens ont tendance à trouver cela ennuyeux et offensant.

Il existe des systèmes de défi-réponse conçus pour le filtrage des appels téléphoniques, explique IBM Sobers. Mais ils ne sont pas automatisés et obligent la personne qui reçoit l'appel à écouter un enregistrement de l'appelant s'identifiant avant de décider de prendre ou non l'appel.

Vérifier l'identité d'un appelant est, bien sûr, une façon de filtrer un appel, explique Horvitz. Mais souvent, les entreprises ou les particuliers bloquent leurs identifiants. De plus, parfois, ce n'est pas seulement l'identité de l'appelant qui dicte si vous souhaitez prendre l'appel. Par exemple, vous pouvez souhaiter prendre un appel d'un collègue uniquement s'il est urgent, par exemple lorsqu'il est en retard. Pour ce faire, le système automatisé peut rechercher des expressions telles que retard, trafic ou manque de train.

Mais, selon Trend Micro's Genes, l'application d'une approche automatisée de défi-réponse au spam vocal est susceptible d'être moins efficace qu'elle ne l'est avec le courrier électronique. Il pourrait être facile pour quelqu'un de tromper le logiciel, en prétendant connaître la personne qu'il appelle et en utilisant un langage plus familier, dit-il.

Le faible coût de la main-d'œuvre dans les pays en développement signifie que les appels de spam vocaux sont aussi susceptibles d'être effectués par des humains que par des machines, mais à une échelle bien au-delà du télémarketing à l'ancienne, explique Genes. Et cela rendra le filtrage beaucoup plus difficile, car les gens sont plus intelligents. Si une personne est vraiment déterminée à vous joindre, elle trouvera un moyen, dit-il.

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