Các nhà mạng đang dùng công nghệ cao để chặn tin nhắn rác một cách hiệu quả, nhưng mối lo ngại mới lại xuất hiện…
Từ khi các nhà mạng ứng dụng hệ thống phát hiện và ngăn chặn cuộc gọi rác, tình trạng quấy rối thuê bao đã giảm hẳn.
Chặn cuộc gọi rác bằng công nghệ mới
Ba tháng sau khi Nghị định số 91/2020/NĐ-CP quy định về chống tin nhắn rác, thư điện tử rác, cuộc gọi rác được ban hành, đã có 9 triệu cuộc gọi giả mạo, 34.700 thuê bao phát tán cuộc gọi rác bị 3 nhà mạng Viettel, Vinaphone, MobiFone chặn. Một trong những yếu tố giúp việc ngăn chặn tin nhắn rác, cuộc gọi rác có hiệu quả là việc các nhà mạng ứng dụng những công nghệ mới thông minh như công nghệ dữ liệu lớn (Big Data), trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning).
Ông Cao Anh Sơn, Tổng giám đốc Tổng công ty Viễn thông Viettel cho biết, Viettel đã xây dựng giải pháp kỹ thuật cao chặn cuộc gọi rác, kết hợp với việc nhận phản hồi từ khách hàng để xác định hành vi phát tán cuộc gọi rác.
Hiện Viettel sử dụng hệ thống Antispam để lọc rác Antispam.
Ông Sơn cho biết, Viettel sử dụng các công cụ, giải pháp kỹ thuật của mình để lọc ra danh sách các cuộc gọi nghi ngờ là rác làm phiền khách hàng. Sau đó, Viettel liên hệ đến khách hàng để xác nhận đó có phải là cuộc gọi rác làm phiền khách hàng hay không. Nếu khách hàng xác nhận là cuộc gọi rác thì nhà mạng sẽ chặn số thuê bao đó.
Còn MobiFone cho biết, nhà mạng này đã xây dựng một hệ thống kỹ thuật, áp dụng các công nghệ tiên tiến nhất như Big Data, AI, Machine Learning để phân tích các thuê bao có hành vi bất thường. Hệ thống này cũng thực hiện lấy ý kiến phản hồi từ khách hàng để xác định và chặn các thuê bao phát tán cuộc gọi rác.
Còn đại diện VNPT cho hay, VNPT đã xây dựng và thử nghiệm giải pháp kỹ thuật để phát hiện cuộc gọi rác, lập danh sách thuê bao phát tán cuộc gọi rác cần chặn từ tháng 4/2020. Căn cứ dữ liệu về hành vi, đặc điểm cuộc gọi, đầu code số điện thoại, đồng thời áp dụng các thuật toán dự đoán trên hạ tầng Big Data, học máy, AI tới tất cả cuộc gọi nội mạng và ngoại mạng, VNPT xác định thuê bao phát tán cuộc gọi rác hoặc lừa đảo để ngăn chặn.
Vẫn lo “bỏ sót”
Trong cuộc chiến chống rác viễn thông, việc xác định cuộc gọi rác khó hơn chặn tin nhắn rác rất nhiều. Hiện công nghệ lọc cuộc gọi rác dựa trên dữ liệu về hành vi, đặc điểm cuộc gọi, các doanh nghiệp viễn thông áp dụng các thuật toán dự đoán trên hạ tầng Big Data, học máy đối với tất cả các cuộc gọi nội, ngoại mạng để xác định thuê bao phát tán cuộc gọi rác. Trong đó, nhà mạng thu thập ý kiến phản hồi của khách hàng để xác định hành vi phát tán cuộc gọi rác và thực hiện biện pháp ngăn chặn. Như vậy, trên thực tế, sẽ có một tỷ lệ cuộc gọi bị liệt vào cuộc gọi rác một cách oan uổng.
“Ngăn chặn cuộc gọi rác là vấn đề rất khó khăn vì nếu không có giải pháp, rất có thể dẫn đến tình trạng chặn nhầm hoặc bỏ sót”, ông Nguyễn Trường Giang, quyền Tổng giám đốc VinaPhone cho biết.
Ông Cao Anh Sơn cũng cho biết, các nhà mạng đang đưa ra dịch vụ định danh rõ ràng cho các cá nhân, tổ chức, doanh nghiệp sử dụng tiếp cận đến các khách hàng. Với việc định danh rõ ràng, người sử dụng dịch vụ di động có thể chọn nhận hoặc từ chối. Nếu khách hàng không có nhu cầu nhận cuộc gọi quảng cáo sẽ được nhà mạng đưa ra công cụ từ chối dịch vụ.
Có thể thấy rằng, chất lượng và hiệu quả của giải pháp ngăn chặn cuộc gọi rác đang phụ thuộc nhiều vào tỷ lệ phản hồi của khách hàng. Trong quy trình xác thực cuộc gọi rác, nhà mạng nhắn tin hoặc gọi điện đến người dân để đề nghị xác thực có phải là cuộc gọi rác hay không. Nhưng tỷ lệ người dân phối hợp để xác thực còn thấp, chỉ 5 - 7%. Vì vậy, cơ quan chức năng và doanh nghiệp cần tuyên truyền để người dân tích cực phối hợp trong khâu xác thực cuộc gọi rác.
Theo khoản 6, Điều 9, Nghị định 91/NĐ-CP về “trách nhiệm của doanh nghiệp cung cấp dịch vụ viễn thông, dịch vụ Internet, tổ chức thiết lập mạng viễn thông dùng riêng”, thì nhà mạng có trách nhiệm “xây dựng, vận hành hệ thống kỹ thuật để chống, ngăn chặn tin nhắn rác, thư điện tử rác, cuộc gọi rác áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn và các giải pháp công nghệ tiên tiến”.
