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Enregistrement W4324007164 · doi:10.14722/ndss.2023.24416

Preventing SIM Box Fraud Using Device Model Fingerprinting

2023· article· en· W4324007164 sur OpenAlex
BeomSeok Oh, Junho Ahn, S. Bae, Mincheol Son, Yonghwa Lee, Min Suk Kang, Yongdae Kim

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInternet Traffic Analysis and Secure E-voting
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesInstitute for Information and Communications Technology PromotionKorean National Police AgencyMinistry of Science and ICT, South Korea
Mots-clésComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SIM boxes have been playing a critical role in the underground ecosystem of international-scale frauds that steal billions of dollars from individual victims and mobile network operators across the globe.Many mitigation schemes have been proposed for these frauds, mainly aiming to detect fraud call sessions; however, one direct approach to this problem-the prevention of the SIM box devices from network use-has not drawn much attention despite its highly anticipated benefit.This is exactly what we aim to achieve in this paper.We propose a simple access control logic that detects when unauthorized SIM boxes use cellular networks for communication.At the heart of our defense proposal is the precise fingerprinting of device models (e.g., distinguishing an iPhone 13 from any other smartphone models on the market) and device types (i.e., smartphones and IoT devices) without relying on international mobile equipment identity, which can be spoofed easily.We empirically show that fingerprints, which were constructed from network-layer auxiliary information with more than 31K features, are mostly distinct among 85 smartphones and thus can be used to prevent the vast majority of illegal SIM boxes from making unauthorized voice calls.Our proposal, as the very first practical, reliable unauthorized cellular device model detection scheme, greatly simplifies the mitigation against SIM box frauds.* These two authors equally contributed.are useful for such attacks is that they provide a means of circumventing the billing system at the local MNOs.Recently, we have witnessed a surge of an emerging type of criminal activities with a renewed interest in SIM boxes [42],[52], [53].Organized crime groups have quickly learned that with SIM boxes, they can mount financial scamming operations targeting people in a certain nation while staying outside the legal boundaries of their targets.Scam calls made through SIM boxes show local phone numbers on the target's mobiles, rendering these calls much less suspicious than traditional VoIP-based scam calls.These financial scams typically have targets in developed countries (where the expected financial gain is large) while their operations take place in less regulated, attacker-chosen countries anywhere on Earth [9].Over 256,000 phone frauds, worth approximately $18.6 billion, occurred in China in 2020 [17], [30].Korea also has suffered a significant loss of approximately $0.6 billion due to scam calls [37].For simplicity, we will refer to those frauds using SIM boxes as "SIM box frauds" throughout this paper.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,615
Score d'incertitude au seuil0,579

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle