"Podemos identificar si una persona está usando un teléfono fijo o móvil, o si una llamada que se supone debería provenir de un móvil en Atlanta viene desde un teléfono fijo en Nigeria", indica Vijay Balasubramaniyan, director general y cofundador de Pindrop. Las respuestas y palabras 'secretas' utilizadas para proteger las cuentas bancarias y de otro tipo a menudo pueden descubrirse con facilidad, sobre todo a partir de datos recogidos en línea, o a través de tácticas como el phishing. Suplantar el identificador de llamadas para que coincida con el número de la víctima al llamar a su banco se ha convertido en algo común, señala Balasubramaniyan.
Pindrop es una start-up relativamente joven, pero ya está trabajando con varios bancos importantes, afirma Balasubramaniyan. Procesa las grabaciones de las llamadas de los clientes para señalar posibles casos de fraude. Otra versión del sistema, aún por lanzar, puede comunicar instantáneamente una 'puntuación de riesgo' cuando se conecta la llamada. Eso podría ayudar a que no tengamos que contestar tantas preguntas de seguridad cuando llamemos al banco, porque el ruido de la línea avalaría nuestra identidad.
Probablemente hayamos notado que las llamadas realizadas desde diferentes lugares o dispositivos, y a través de redes distintas como por ejemplo un teléfono móvil en comparación con una llamada hecha a través de servicios de Inte et tales como Skype, suenan diferente. Cuando una persona hace una llamada, la cadena de tecnologías entre ella y el receptor crea un 'ruido de línea' particular.
El software de Pindrop ha sido entrenado para extraer información específica de los ruidos de línea durante una llamada. Incluso puede estimar la ubicación de una persona gracias a la mezcla de diferentes equipos de telecomunicaciones que conectan el mundo. "La red telefónica lleva en pie mucho tiempo, por lo que hay huellas muy específicas para las distintas regiones", afirma Mustaque Ahamad, profesor de la Universidad Georgia Tech (EE.UU.) y director científico y cofundador de Pindrop.
La infraestructura más antigua de Europa Occidental, por ejemplo, hace un ruido de línea muy distinto a la red de África. El software de procesamiento de audio utilizado por los proveedores en diferentes lugares también proporciona efectos distintivos. Como resultado, una distancia de menos de 160 kilómetros puede alterar el ruido de línea de una forma claramente perceptible, afirma Ahamad, aunque el servicio de Pindrop puede acotar la ubicación de las llamadas solo a regiones extensas.
Ahamad y Balasubramaniyan afirman que sería muy difícil que un delincuente pudiera falsificar el ruido de línea. Cambiar teléfonos, por ejemplo, entre uno inalámbrico y otro con cable podría alterar solo algunas de las características que analiza Pindrop, asegura Ahamad, pero "las otras características permanecen iguales".
La única manera en que alguien podría cambiar el perfil de su ruido de línea de manera significativa sería convenciendo a alguna de las empresas que realizan las llamadas para que reemplazaran sus equipos actuales. Incluso entonces, es muy poco probable que el ruido de línea coincidiera exactamente con el de la persona que está siendo suplantada. Eso hace que la enorme, y cada vez mayor, base de datos de Pindrop de huellas digitales de ruido de línea procedente de estafadores conocidos sea un potente recurso para filtrar las llamadas en el futuro, concluye Ahamad.