MTS ha llevado a cabo una actualización masiva de su plataforma antifraude «Defensor», integrando en ella tres modelos de IA especializados. El resultado es impresionante: el tiempo medio de reacción del sistema ante una llamada sospechosa se ha reducido de 30 a 15 segundos, y la precisión en la detección de esquemas de engaño complejos y de múltiples etapas se ha triplicado. Esto no es una simple mejora cosmética, sino un salto cualitativo en la lucha contra el fraude telefónico.
Cómo funciona el sistema actualizado
El cambio clave es el análisis simultáneo de la llamada por tres redes neuronales. Cada segundo procesan más de 1.100 parámetros, incluyendo no solo las características técnicas de la conexión, sino también el contexto de la conversación, la velocidad del habla del interlocutor y otros marcadores de comportamiento. Este enfoque integral permite detectar no solo a los spammers obvios, sino también a los estafadores que cambian constantemente sus guiones de presión y pasan a ataques de múltiples etapas.
Se ha hecho especial hincapié en los esquemas de múltiples pasos, cuando los delincuentes realizan una serie de llamadas a un mismo abonado. Para aumentar la precisión, los modelos se han reentrenado con nuevos datos y se han complementado con algoritmos lingüísticos más complejos. Esto es crítico, ya que la llamada telefónica suele ser solo el primer eslabón de una cadena que conduce a la transferencia de dinero, incluso en criptomonedas.
La magnitud de la amenaza y otros esquemas
De enero a julio de 2026, el servicio detectó y bloqueó más de 1.500 millones de llamadas de spam y fraude. La cifra es colosal y demuestra claramente cuán masivos se han vuelto los ataques contra los abonados. Reducir el tiempo de reacción es fundamental: cuanto más rápido interrumpe el sistema el contacto, menos tiempo está la víctima bajo presión psicológica.
Paralelamente, se registran otros vectores de ataque. Los chatbots con «datos envenenados» atraen a los compradores a tiendas falsas, los estafadores ofrecen comprar monedas de primer nivel al tipo de cambio fijo del Banco Central a través de pasarelas de phishing, y los drenadores se disfrazan de programas de inversión asociados y vacían las carteras a través de códigos QR. En Telegram, bajo la apariencia de bots secretarios, se distribuyen infostealers que roban contraseñas y tokens de sesión.
El resultado de estas estafas a menudo son casos penales. En Moscú, la policía detuvo a un mensajero que recogía efectivo de jubilados, lo convertía en activos digitales y lo enviaba a sus cómplices: el daño en dos episodios superó los 6 millones de rublos.
Mi opinión: Acelerar la reacción de los sistemas antifraude es una carrera armamentista en tiempo real. Los estafadores utilizan cada vez más la IA para personalizar los ataques, y los operadores tienen que responder de forma simétrica. El hecho de que tres modelos trabajen en paralelo es el enfoque correcto: reduce la probabilidad de falsos positivos y aumenta la adaptabilidad a nuevas tácticas. Sin embargo, los abonados no deben relajarse: la protección técnica es solo una de las barreras, y la higiene digital básica sigue siendo de vital importancia.