Saltar para:
Logótipo
Comuta visibilidade da coluna esquerda
Você está em: Início > Publicações > Visualização > Clustering VoIP caller for SPIT identification

Publicações

Clustering VoIP caller for SPIT identification

Título
Clustering VoIP caller for SPIT identification
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2016
Autores
Azad, MA
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Ricardo Morla
(Autor)
FEUP
Arshad, J
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Salah, K
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Revista
Vol. 9
Páginas: 4827-4838
ISSN: 1939-0114
Editora: Hindawi
Outras Informações
ID Authenticus: P-00M-DFD
Abstract (EN): The number of unsolicited and advertisement telephony calls over traditional and Internet telephony has rapidly increased over recent few years. Every year, the telecommunication regulators, law enforcement agencies and telecommunication operators receive a very large number of complaints against these unsolicited, unwanted calls. These unwanted calls not only bring financial loss to the users of the telephony but also annoy them with unwanted ringing alerts. Therefore, it is important for the operators to block telephony spammers at the edge of the network so to gain trust of their customers. In this paper, we propose a novel spam detection system by incorporating different social network features for combating unwanted callers at the edge of the network. To this extent the reputation of each caller is computed by processing call detailed records of user using three social network features that are the frequency of the calls between caller and the callee, the duration between caller and the callee and the number of outgoing partners associated with the caller. Once the reputation of the caller is computed, the caller is then places in a spam and non-spam clusters using unsupervised machine learning. The performance of the proposed approach is evaluated using a synthetic dataset generated by simulating the social behaviour of the spammers and the non-spammers. The evaluation results reveal that the proposed approach is highly effective in blocking spammer with 2% false positive rate under a large number of spammers. Moreover, the proposed approach does not require any change in the underlying VoIP network architecture, and also does not introduce any additional signalling delay in a call set-up phase. (C) 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 12
Documentos
Não foi encontrado nenhum documento associado à publicação.
Publicações Relacionadas

Da mesma revista

Security and privacy issues for the network of the future (2012)
Outra Publicação em Revista Científica Internacional
G. F. Marias; João Barros; M. Fiedler; A. Fischer; H. Hauff; R. Herkenhoener; A. Grillo; A. Lentini; Luísa Lima; C. Lorentzen; W. Mazurczyk; Hermann de Meer; Paulo Oliveira; George C. Polyzos; Enric Pujo; Krzysztof Szczypiorski; João P. Vilela; Tiago Vinhoza
Virtual network stacks: from theory to practice (2012)
Artigo em Revista Científica Internacional
Matos, A; Ferreira, R; Sargento, S; Aguiar, RL
Recomendar Página Voltar ao Topo
Copyright 1996-2025 © Faculdade de Direito da Universidade do Porto  I Termos e Condições  I Acessibilidade  I Índice A-Z
Página gerada em: 2025-08-29 às 05:08:32 | Política de Privacidade | Política de Proteção de Dados Pessoais | Denúncias