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1. (WO2017066648) CALL DETAIL RECORD ANALYSIS TO IDENTIFY FRAUDULENT ACTIVITY AND FRAUD DETECTION IN INTERACTIVE VOICE RESPONSE SYSTEMS
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.:    WO/2017/066648    International Application No.:    PCT/US2016/057154
Publication Date: 20.04.2017 International Filing Date: 14.10.2016
Chapter 2 Demand Filed:    24.04.2017    
IPC:
H04M 3/493 (2006.01), G06F 21/50 (2013.01)
Applicants: PINDROP SECURITY, INC. [US/US]; 817 W. Peachtree St., NW Suite 770 Atlanta, GA 30308 (US)
Inventors: BANDYOPADHYAY, Raj; (US).
CALHOUN, Telvis; (US).
BALASUBRAMANIYAN, Vijay; (US).
STRONG, Scott; (US).
PATIL, Kailash; (US).
DEWEY, David; (US)
Agent: SOPHIR, Eric L.; (US)
Priority Data:
62/241,478 14.10.2015 US
62/371,103 04.08.2016 US
Title (EN) CALL DETAIL RECORD ANALYSIS TO IDENTIFY FRAUDULENT ACTIVITY AND FRAUD DETECTION IN INTERACTIVE VOICE RESPONSE SYSTEMS
(FR) ANALYSE D’ENREGISTREMENT DE DÉTAIL D’APPEL POUR IDENTIFIER UNE ACTIVITÉ FRAUDULEUSE ET DÉTECTION DE FRAUDE DANS DES SYSTÈMES DE RÉPONSE VOCALE INTERACTIVE
Abstract: front page image
(EN)Systems and methods for call detail record (CDR) analysis to determine a risk score for a call and identify fraudulent activity and for fraud detection in Interactive Voice Response (IVR) systems. An example method may store information extracted from received calls. Queries of the stored information may be performed to select data using keys, wherein each key relates to one of the received calls, and wherein the queries are parallelized. The selected data may be transformed into feature vectors, wherein each feature vector relates to one of the received calls and includes a velocity feature and at least one of a behavior feature or a reputation feature. A risk score for the call may be generated during the call based on the feature vectors.
(FR)L’invention concerne des systèmes et des procédés pour une analyse d’enregistrement de détail d’appel (CDR) pour déterminer un score de risque pour un appel et identifier une activité frauduleuse et pour une détection de fraude dans des systèmes de réponse vocale interactive (IVR). Un procédé à titre d’exemple peut stocker des informations extraites à partir d’appels reçus. Des interrogations des informations stockées peuvent être réalisées pour sélectionner des données à l’aide de touches, chaque touche étant associée à l’un des appels reçus, et les interrogations étant parallélisées. Les données sélectionnées peuvent être transformées en vecteurs de caractéristique, chaque vecteur de caractéristique étant associé à l’un des appels reçus et comprenant une caractéristique de vitesse et au moins l’une d’une caractéristique de comportement ou d’une caractéristique de réputation. Un score de risque pour l’appel peut être généré durant l’appel sur la base des vecteurs de caractéristique.
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)