为应对日益复杂的陌生来电威胁，技术和策略也在不断发展：
-
AI驱动的诈骗识别和拦截：
- 行为模式分析： 运营商、安全公司和 特别领导 金融机构将利用AI和大数据分析来电的模式、通话时长、呼叫频率、号码行为、语音特征等，识别异常和可疑行为。
- 实时语音转文本与语义分析： 将通话内容实时转录为文本，并利用自然语言处理（NLP）技术识别对话中是否包含敏感词汇、可疑指令（如转账、提供隐私信息）或诈骗常见话术。
- 情绪分析： AI可以分析通话中的情绪波动，识别紧张、恐慌等异常情绪，判断是否存在被胁迫或欺骗的可能。
- 声纹识别与反克隆： 发展更先进的声纹识别技术来验证来电者的真实身份，并研究AI技术来识别和抵御AI语音克隆的攻击。一些工具如Trend Micro Deepfake Inspector已开始出现。
- 生物识别验证： 在呼叫中心等需要验证身份的场景，AI驱动的语音生物识别技术可以更快、更安全地验证呼叫者身份，降低欺诈风险。
-
更强大的来电显示验证和防欺骗技术：
- STIR/SHAKEN协议（主要在北美）： 这项 每天拨打多少次电话最有利于转化？ 技术通过加密验证呼叫是否来自真实的电话号码，并确保其未被篡改，从而减少来电显示欺骗。预计到2025年，其部署和覆盖范围会更广。
- 跨运营商协作： 运营商之间将加强合作，共享诈骗电话数据，共同拦截和标记可疑来电。
- 基于信誉的号码评级： 根据号码的历史行为、用户举报等数据，对电话号码进行风险评级，并向用户显示。
-
多因素身份验证 (MFA) 和安全协议普及：
- 企业和机构将更广泛地强制用户使用MFA来验证身份，即便AI克隆了声音，也难以通过MFA验证。
- 建立“安全暗语”：在家庭或企业内部，成员之间可以约定一个只有彼此才知道的“安全暗语”，用于在紧急或可疑电话中核实对方身份。
-
智能手机和应用层面的防御：
- 内置防骚扰/诈骗功能： 智能手机操作系统（iOS、Android）将集成更强大的骚扰电话识别和拦截功能，利用AI和大数据对 圣诞岛企业名录 来电进行分析和标记。
- 第三方拦截应用： 专业的电话拦截应用（如Truecaller、Whoscall）将继续发展，提供更精准的来电识别、标记和拦截服务。
- 反诈App： 中国的“国家反诈中心App”等类似工具将继续发挥作用，通过预警、拦截、举报等功能，帮助用户防范诈骗。
-
公众意识教育和立法加强：
- 政府、企业和媒体将持续加强对公众的防诈骗宣传教育，尤其是针对AI诈骗等新型手段的警示。
- 各国将继续完善相关法律法规，如《中华人民共和国反电信网络诈骗法》，明确各方责任主体，加强全链条治理，并开展国际协作。