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【24h】

Applying Deep Learning to Combat Mass Robocalls

机译:应用深度学习对抗大规模Robocalls

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摘要

Mass robocalls affect millions of people on a daily basis. Unfortunately, most current defenses against robocalls rely on phone blocklists and are ineffective against caller ID spoofing. To enable detection and blocking of spoofed robocalls, we propose a deep learning based virtual assistant application for smartphones to automatically vet incoming calls. Similar to a human assistant, the virtual assistant can pick up an incoming call and screen it with deep learning modules without user interruption to determine if the call is unwanted. We show that our system can block unwanted mass robocalls and preserve the user experience of a phone call.
机译:大众Robocalls每天影响数百万人。 不幸的是,对RoboCalls依赖手机块列表的大多数目前的防御,并且对呼叫者ID欺骗是无效的。 为了启用欺骗Robocalls的检测和阻止,我们提出了一个基于深度学习的虚拟助手应用程序,用于智能手机以自动验证来电。 与人类助理类似,虚拟助手可以在没有用户中断的情况下使用深度学习模块拾取来电和屏幕,以确定呼叫是否有不需要。 我们表明我们的系统可以阻止不需要的大规模Robocalls并保留电话呼叫的用户体验。

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