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領(lǐng)導(dǎo)喬治亞理工學(xué)院信息安全中心(Information Security Center，GTISC)的教授Mustaque Ahamad表示，他們所研發(fā)的語音識別技術(shù)，能適用各種電話、主動以百分之百的精確度進行來電識別。共同參與該研究案的博士Vijay Balasubramaniyan解釋，不同于難以追蹤的電子郵件，語音信號會留下線索，透露出某通來電所必須穿越的網(wǎng)絡(luò)型態(tài)，例如是先進的VOIP、無線手機或是舊的固網(wǎng)線路。

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目前的來電很難追蹤，因為會在每一次通過網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)關(guān)時被重復(fù)編幾碼

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新研發(fā)的技術(shù)并不能指出詳細的發(fā)話位置或是IP地址，但能根據(jù)過去的通話紀錄來辨別出可信賴的來電，并在來電的那支電話與憑證不符合時發(fā)出警告。該系統(tǒng)能在使用中的電話上獨立運作，不須通過電話制造商或是電信運營商來配合；該技術(shù)只是聆聽語音中所嵌入的“簽名”，以追蹤出研究人員所謂的“發(fā)話來源(call's provenance)”。

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“語音信號本質(zhì)上會在所穿越的網(wǎng)絡(luò)中嵌入一些信息，因此我們能從受話端來判別出發(fā)話來源；”Balasubramaniyan表示：“舉例來說，當(dāng)一個語音封包在因特網(wǎng)上遺失了，但人耳察覺不出來?！蓖ㄟ^收集這些難以察覺的語音線索，包括封包丟棄的聲音，研究人員開發(fā)出一種叫做Pindrop的算法，能從你所有接聽過的來電中找出每一支電話的獨特數(shù)字簽名。

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Balasubramaniyan指出，只要有過一通來電，之后Pindrop算法就能以90%的精確度辨別出來電者；而且因為該系統(tǒng)具備持續(xù)學(xué)習(xí)的能力，在兩通來電之后，其精確度就能達到96%。研究人員并聲稱，有過五通相同來電之后，該算法能以100%的精確度分辨出來電者。

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研究人員目前也試圖擴展Pindrop算法的能力，為其加入能夠在甚至沒有通聯(lián)記錄的情況下分辨出來電者國別的功能。據(jù)了解，目前該研究團隊已經(jīng)可辨別出來自澳洲、印度、阿拉伯聯(lián)合大公國、英國與法國等地的來電之不同。