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Avance de ITW: dónde la detección de fraude mediante IA realmente marca la diferencia.

La mayoría de las propuestas de "cortafuegos con IA" son, en realidad, paquetes de reglas reempaquetados. Así es como funciona el aprendizaje automático real en la detección de fraudes, y esto es lo que mostraremos en la Semana Internacional de las Telecomunicaciones.

6 min de lectura
Telecomunicaciones · Número 17
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odos los proveedores de firewalls para operadores presentes en la ITW de este año utilizarán la palabra "IA". La mayoría venderá un paquete de reglas con dos nuevos umbrales. La conversación que realmente importa es: qué señales se están modelando, cómo se actualiza el modelo y si la información real del operador se incorpora al proceso.

Cómo se ve el aprendizaje automático real en este espacio.

  • Clasificación a nivel de transcripción de los mensajes A2P entrantes, no solo la comparación del ID del remitente con una lista estática.
  • La puntuación de comportamiento por IMSI, IMEI y MSISDN se actualiza diariamente con los datos etiquetados del propio operador.
  • Veredictos de señalización cruzada: CDR + DLR + borde de señalización + clasificador de contenido: juntos, no por separado.
  • Un flujo de trabajo de fijación/veto que permite al equipo de RA del operador anular la decisión del modelo e incorporar esa corrección al reentrenamiento del día siguiente.

Lo que aporta BroadNet

Nuestro firewall de SMS basado en aprendizaje automático y la detección de SIM-box evalúan la probabilidad de fraude de cada mensaje. El ciclo de aprendizaje continuo es lo que marca la diferencia: los operadores dejan de perseguir los mismos patrones cada trimestre una vez que el modelo interpreta la señal de su propia red.

Las demostraciones están disponibles en la feria. Visítenos en nuestro stand o reserve una reunión a través de la página de prensa.
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