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<!DOCTYPE html>

<title>Spam over Internet Telephony</title>

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<h1 id="firstHeading" class="firstHeading mw-first-heading"><span class="mw-page-title-main">Spam over Internet Telephony</span></h1>

</header>

</div>

<p><b>Spam over Internet Telephony</b> (<b>SPIT</b>) ist Telefon-Spam, der über das <a href="Internet_Protocol" title="Internet Protocol">Internet Protocol</a> mit Hilfe der <a href="IP-Telefonie" title="IP-Telefonie">IP-Telefonie</a> (Voice-over-IP) übertragen wird. Als Telefon-Spam bezeichnet man unerwünschte Telefonanrufe, die automatisiert und in großer Anzahl eingespielt werden. Telefon-Spam ist vergleichbar mit <a href="Spam#E-Mail-Spam" title="Spam">E-Mail-Spam</a>, zurzeit aber weniger verbreitet und erfordert aufgrund der <a href="Synchrone_Kommunikation" title="Synchrone Kommunikation">synchronen Kommunikation</a> andere Schutzmaßnahmen.

</p><p>IP-Telefonie ist ebenso wie <a href="E-Mail" title="E-Mail">E-Mail</a> und andere <a href="Internet" title="Internet">Internet</a>-Anwendungen anfällig für den Missbrauch durch unerwünschte Nachrichten und Verbindungen. Anrufmaschinen können zum <a href="Telefonverkauf" title="Telefonverkauf">Telefonverkauf</a>, <a href="Telemarketing" class="mw-redirect" title="Telemarketing">Telemarketing</a>, für angebliche Gewinnmitteilungen oder als <a href="Lockanruf" title="Lockanruf">Lockanrufe</a> eingesetzt werden. Insbesondere die IP-Telefonie bietet hierfür frei verfügbare Software (wie <a href="Asterisk_(Telefonanlage)" title="Asterisk (Telefonanlage)">Asterisk</a> oder SIPp) und preisgünstige Möglichkeiten um eine große Anzahl von Anrufen automatisiert abzusetzen.

Die IP-Telefonie basiert dabei häufig auf dem <a href="Session_Initiation_Protocol" title="Session Initiation Protocol">Session Initiation Protocol</a> (SIP)<sup id="cite_ref-rfc3261_1-0" class="reference"><a href="#cite_note-rfc3261-1"><span class="cite-bracket">[</span>1<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> zum Aufbau, Steuerung und Abbau der Telefonverbindungen. Nach dem Aufbau einer SIP-Sitzung und der Annahme des Gesprächs durch den angerufenen Teilnehmer kann eine vorab aufgezeichnete Spam-Nachricht eingespielt werden. Bei reinen Lock- oder Pinganrufen werden keine Audiodaten übertragen.

</p><p>SPIT ist durch eine große Anzahl unerwünschter und automatisiert erstellter Telefonanrufe gekennzeichnet, die mit Hilfe des Internet Protocol übertragen werden. Der Anrufer (Spammer) versucht mit Hilfe geeigneter Software eine große Zahl von Verbindungen aufzubauen und spielt eine aufgezeichnete Nachricht ein, sobald der angerufene Teilnehmer das Gespräch annimmt. Bei Verwendung des weit verbreiteten Session Initiation Protocol (SIP) werden die Verbindungen mit INVITE-Nachrichten eingeleitet, und dann mit weiteren Nachrichten konfiguriert und aufgebaut; die Audiodaten werden anschließend über das <a href="Real-time_Transport_Protocol" class="mw-redirect" title="Real-time Transport Protocol">Real-time Transport Protocol</a> (RTP) übertragen. Der Spammer kann hierfür Telefonie-Software wie z. B. Asterisk verwenden. Die Spam-Anrufe können über <a href="IP-Telefonie#Gateway" title="IP-Telefonie">Gateways</a> der <a href="Telekommunikationsnetzbetreiber" title="Telekommunikationsnetzbetreiber">Telekommunikationsnetzbetreiber</a> auch in das herkömmliche Telefonnetz (<a href="PSTN" class="mw-redirect" title="PSTN">PSTN</a>) übertragen werden.

</p>

<div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Gegenmaßnahmen"><span id="Gegenma.C3.9Fnahmen"></span>Gegenmaßnahmen</h2></div>

<p>Der Internet RFC 5039<sup id="cite_ref-RFC5039_2-0" class="reference"><a href="#cite_note-RFC5039-2"><span class="cite-bracket">[</span>2<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> enthält eine Anzahl grundlegender Vorschläge zum Schutz vor SPIT:

</p>

<ul><li><a href="Schwarze_Liste" title="Schwarze Liste">Black Lists</a> and <a href="Wei%C3%9Fe_Liste" title="Weiße Liste">White Lists</a></li>

<li>Consent-Based Communications</li>

<li>Reputation Systems</li>

<li>Address Obfuscation and Limited-Use Addresses</li>

<li>Turing Tests, Captchas, Computational Puzzles</li>

<li>Payment</li>

<li>Legal Actions</li>

<li>Circles of Trust</li>

<li>Centralized SIP Providers</li></ul>

<p>Die zuverlässige Authentifikation des Anrufers, wie z. B. im RFC 4474<sup id="cite_ref-RFC4474_3-0" class="reference"><a href="#cite_note-RFC4474-3"><span class="cite-bracket">[</span>3<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> beschrieben, ermöglicht die Identifikation von Spammern und unterstützt die Abwehr von SPIT. Die bei <a href="Spam#E-Mail-Spam" title="Spam">E-Mail Spam</a> übliche Fälschung der Absender-Identität ist in öffentlichen Telefonnetzen schwieriger (<a href="Call_ID_Spoofing" class="mw-redirect" title="Call ID Spoofing">Call ID Spoofing</a>), da die Telefongesellschaften in der Regel die Identität der Anrufer aus dem eigenen Netz überprüfen oder selbst festlegen.

</p><p>Im Rahmen von Forschungsaktivitäten wurden verschiedene Schutzmechanismen und Architekturen untersucht und vorgeschlagen.

<i>A comprehensive survey of Voice over IP Security Research</i> (Chapter IV b)<sup id="cite_ref-4" class="reference"><a href="#cite_note-4"><span class="cite-bracket">[</span>4<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> enthält eine Übersicht. Viele Vorschläge basieren auf der Reputation und dem Verhalten des Anrufers. Eine statistische Analyse des Signalierungsverkehrs und insbesondere der Anruffrequenz kann zur Ermittlung von Anomalien verwendet werden. Die auffälligen Anrufer können beobachtet und schließlich über eine Blacklist gesperrt werden.<sup id="cite_ref-5" class="reference"><a href="#cite_note-5"><span class="cite-bracket">[</span>5<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> Der <i>Voice Spam Detector (VSD)</i><sup id="cite_ref-6" class="reference"><a href="#cite_note-6"><span class="cite-bracket">[</span>6<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> ist ein Spamfilter, der auf der Reputation der Teilnehmer basiert.

Das SPIDER Projekt<sup id="cite_ref-7" class="reference"><a href="#cite_note-7"><span class="cite-bracket">[</span>7<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> schlägt eine Architektur in zwei Ebenen vor.<sup id="cite_ref-8" class="reference"><a href="#cite_note-8"><span class="cite-bracket">[</span>8<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> Der <i>Detection Layer</i> besteht aus mehreren Modulen zur Erkennung von SPIT und der <i>Decision Layer</i> kombiniert und klassifiziert die Ergebnisse. Das VoIP SEAL System<sup id="cite_ref-9" class="reference"><a href="#cite_note-9"><span class="cite-bracket">[</span>9<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> besteht aus mehreren Stufen (Stages). Nach der Signalisierungsanalyse im ersten Schritt werden die auffälligen Anrufer im zweiten Schritt Tests unterzogen (e.g. Audio-<a href="CAPTCHA" class="mw-redirect" title="CAPTCHA">CAPTCHAs</a>). Anschließend wird der angerufene Teilnehmer um Zustimmung und Feedback gebeten. Die Autoren von <i>SymRank</i><sup id="cite_ref-Bokharaei_10-0" class="reference"><a href="#cite_note-Bokharaei-10"><span class="cite-bracket">[</span>10<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> haben anonymisierte Daten einer Telefongesellschaft ausgewertet und schlagen mehrere Algorithmen zur SPIT Erkennung vor. Anrufer mit <i>Weak Ties</i> (schwachen Bindungen), also geringer kumulierter Gesprächszeit zu vielen Teilnehmern, werden als auffällig angesehen. Sie passen den <a href="PageRank" title="PageRank">PageRank</a>-Algorithmus auf ein- und ausgehende Anrufe an und berechnen ein Reputationsmaß. Außerdem können reziproke Verbindungen als reguläre Anrufe eingestuft werden.

</p><p>Die Erkennung und Abwehr von SPIT kann auch auf einer Analyse der Audiodaten basieren.<sup id="cite_ref-11" class="reference"><a href="#cite_note-11"><span class="cite-bracket">[</span>11<span class="cite-bracket">]</span></a></sup><sup id="cite_ref-12" class="reference"><a href="#cite_note-12"><span class="cite-bracket">[</span>12<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> Dieser Ansatz verwendet Verfahren der Audio-Identifikation (ähnlich zur Musikerkennung), um Anrufe mit identischen oder ähnlichen Audiodaten (z. B. bei Rauschen, verschiedenen Audio-Codecs, zeitlichen Verschiebungen und Ausschnitten) zu ermitteln. Ein robuster und kompakter <a href="Akustischer_Fingerabdruck" title="Akustischer Fingerabdruck">Akustischer Fingerabdruck</a> (Audio-Hash) wird aus spektralen Parametern der Audiodaten bestimmt und wiederholt eingespielte Anrufe können durch den Vergleich der Audio-Hashes identifiziert werden.<sup id="cite_ref-13" class="reference"><a href="#cite_note-13"><span class="cite-bracket">[</span>13<span class="cite-bracket">]</span></a></sup>

</p>

<div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Umsetzung_der_Maßnahmen"><span id="Umsetzung_der_Ma.C3.9Fnahmen"></span>Umsetzung der Maßnahmen</h2></div>

<p>Es sind zurzeit kaum Informationen verfügbar über Art und Umfang der von den <a href="Telekommunikationsnetzbetreiber" title="Telekommunikationsnetzbetreiber">Telekommunikationsnetzbetreibern</a> eingesetzten Schutzmaßnahmen. SPIT hat noch keine zu E-Mail-Spam vergleichbare Bedeutung und grundsätzlich generieren auch Spam-Anrufe Einnahmen für die Betreiber.

</p><p>Eine Analyse der Signalisierungsdaten kann die Erkennung von SPIT unterstützen. Kommerzielle IP-Telefonie-Software für die Anbieter von Telefoniediensten enthält teilweise die Möglichkeit einer verhaltensbasierten Analyse (Behavioral Analysis) der SIP-Daten. Relevante Parameter, die Hinweise auf SPIT liefern sind beispielsweise eine hohe Anruffrequenz, ein geringer Anteil erfolgreicher (angenommener) Anrufe, eine geringe Verbindungsdauer und viele gleichzeitige Anrufe. Als eine weitere Möglichkeit stellen Dienstleister zur Anruferkennung schwarze und weiße Listen zur Verfügung, um vor Spam-Anrufen zu schützen. Darüber hinaus gibt es die Möglichkeit, sich direkt über eine <a href="Mobile_App" title="Mobile App">App</a> auf dem Mobiltelefon vor Spam zu schützen.

</p>

<div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Rechtslage_in_Deutschland">Rechtslage in Deutschland</h2></div>

<p>Telefonwerbung unter Verwendung von Anrufmaschinen ist in Deutschland ohne vorherige ausdrückliche Einwilligung rechtswidrig. Die Identität des Absenders (Anrufers) darf nicht verschleiert oder manipuliert werden. Einzelheiten sind im <a href="Gesetz_gegen_den_unlauteren_Wettbewerb" title="Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb">Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb</a> und im <a href="Telekommunikationsgesetz_(Deutschland)" title="Telekommunikationsgesetz (Deutschland)">Telekommunikationsgesetz</a> geregelt. Es sind Bußgelder von 50.000 EUR bis 300.000 EUR vorgesehen.<sup id="cite_ref-14" class="reference"><a href="#cite_note-14"><span class="cite-bracket">[</span>14<span class="cite-bracket">]</span></a></sup> Die <a href="Bundesnetzagentur" title="Bundesnetzagentur">Bundesnetzagentur</a> verfolgt unerlaubte Telefonwerbung und betroffene Verbraucher können sie über unverlangte Werberufe informieren. Die Bundesnetzagentur hält auf ihren Webseiten entsprechende Formulare bereit.

</p>

<div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Einzelnachweise">Einzelnachweise</h2></div>

/* start https://de.wikipedia.org/ */

.mw-parser-output .dewiki-iconexternal>a{background-position:center right!important;background-repeat:no-repeat!important}body.skin-minerva .mw-parser-output .dewiki-iconexternal>a{background-image:url("./_mw_/OOjs_UI_icon_external-link-ltr-progressive.svg")!important;background-size:10px!important;padding-right:13px!important}body.skin-timeless .mw-parser-output .dewiki-iconexternal>a,body.skin-monobook .mw-parser-output .dewiki-iconexternal>a{background-image:url("./_mw_/MediaWiki_external_link_icon.svg")!important;padding-right:13px!important}body.skin-vector .mw-parser-output .dewiki-iconexternal>a{background-image:url("./_mw_/Link.ernal-small-ltr-progressive.svg")!important;background-size:0.857em!important;padding-right:1em!important}

/* end https://de.wikipedia.org/ */

</style><span class="dewiki-iconexternal"><a href="https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc3261" class="extiw external" title="rfc:3261">3261</a></span></i> – <i><span lang="en">SIP: Session Initiation Protocol</span></i>. (englisch).</span>

</li>

<li id="cite_note-RFC5039-2"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-RFC5039_2-0">↑</a></span> <span class="reference-text"><i><a href="Request_for_Comments" title="Request for Comments">RFC</a>: <span class="dewiki-iconexternal"><a href="https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc5039" class="extiw external" title="rfc:5039">5039</a></span></i> – <i><span lang="en">The Session Initiation Protocol (SIP) and Spam</span></i>. (englisch).</span>

</li>

<li id="cite_note-RFC4474-3"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-RFC4474_3-0">↑</a></span> <span class="reference-text"><i><a href="Request_for_Comments" title="Request for Comments">RFC</a>: <span class="dewiki-iconexternal"><a href="https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc4474" class="extiw external" title="rfc:4474">4474</a></span></i> – <i><span lang="en">Enhancements for Authenticated Identity Management in the Session Initiation Protocol (SIP)</span></i>. (englisch).</span>

</li>

<li id="cite_note-4"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-4">↑</a></span> <span class="reference-text"><a rel="nofollow" class="external text" href="http://www.cs.columbia.edu/~angelos/Papers/2011/cst.pdf">A comprehensive survey of Voice over IP Security Research</a> (PDF; 0,3 MB) cs.columbia.edu</span>

</li>

<li id="cite_note-5"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-5">↑</a></span> <span class="reference-text">D. Shin, J. Ahn, C. Shim: <i>Progressive Multi Gray-Leveling: A Voice Spam Protection Algorithm</i>. In: IEEE Network, Band 20, S. 18–24, 2006.</span>

</li>

<li id="cite_note-6"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-6">↑</a></span> <span class="reference-text">R. Dantu, P. Kolan: <i>Detecting Spam in VoIP Networks</i> in Proceedings of the USENIX Workshop on Steps to Reducing Unwanted Traffic on the Internet (SRUTI), S. 31–37, Juli 2005.</span>

</li>

<li id="cite_note-7"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-7">↑</a></span> <span class="reference-text"><a rel="nofollow" class="external text" href="http://www.projectspider.org/">projectspider.org</a></span>

</li>

<li id="cite_note-8"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-8">↑</a></span> <span class="reference-text">Y. Rebahi et al.: <i>A Conceptual Architecture for SPIT Mitigation</i>. In: S. A. Ahson, M. Ilyas (Hrsg.): <i>SIP Handbook: Services, Technologies, and Security of Session Initiation Protocol</i>. CRC Press, 2009, Kap. 23, S. 563–582.</span>

</li>

<li id="cite_note-9"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-9">↑</a></span> <span class="reference-text">J. Seedorf, N. d’Heureuse, S. Niccolini, T. Ewald: <i>VoIP SEAL: A Research Prototype for Protecting Voice-over-IP Networks and Users</i>. In: A. Alkassar, J. Siekmann (Hrsg.): <i>Konferenzband der 4. Jahrestagung des Fachbereichs Sicherheit der Gesellschaft für Informatik e. V.</i> 2008.</span>

</li>

<li id="cite_note-Bokharaei-10"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-Bokharaei_10-0">↑</a></span> <span class="reference-text">H. K. Bokharaei et al.: <i>You can SPIT, but you can’t hide: Spammer identification in telephony networks</i>. 2011 Proceedings IEEE INFOCOM, S. 41–45, 2011.</span>

</li>

<li id="cite_note-11"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-11">↑</a></span> <span class="reference-text">Y. Rebahi, S. Ehlert, A. Bergmann: <i>A SPIT detection mechanism based on audio analysis</i>. In: <i>Proceedings of 4th International Mobile Multimedia Communications Conference MobiMedia 2008: Juli 7–8, 2008, Oulu, Finland</i>. ICST; ACM, 2008.</span>

</li>

<li id="cite_note-12"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-12">↑</a></span> <span class="reference-text">D. Lentzen et al.: <i>Content-based Detection and Prevention of Spam over IP Telephony – System Design, Prototype and First Results</i>. IEEE International Communications Conference (ICC) 2011.</span>

</li>

<li id="cite_note-13"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-13">↑</a></span> <span class="reference-text">G. Grutze et al.: <i>Perceptual Hashing for the Identification of Telephone Speech</i>. In: <i>Speech Communication</i>. 10. ITG Symposium, 26.–28. September 2012, Proceedings, S. 1–4.</span>

</li>

<li id="cite_note-14"><span class="mw-cite-backlink"><a href="#cite_ref-14">↑</a></span> <span class="reference-text"><a rel="nofollow" class="external text" href="http://www.bundesnetzagentur.de/DE/Sachgebiete/Telekommunikation/Verbraucher/UnerlaubteTelefonwerbung/unerlaubtetelefonwerbung-node.html"><i>Unerlaubte Telefonwerbung (Cold Calls)</i>.</a> Website der <a href="Bundesnetzagentur" title="Bundesnetzagentur">Bundesnetzagentur</a>; abgerufen am 11. Juni 2016.</span>

</li>

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