KR102366307B1 - 협력형 전화 평판 시스템 - Google Patents

협력형 전화 평판 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR102366307B1
KR102366307B1 KR1020177013983A KR20177013983A KR102366307B1 KR 102366307 B1 KR102366307 B1 KR 102366307B1 KR 1020177013983 A KR1020177013983 A KR 1020177013983A KR 20177013983 A KR20177013983 A KR 20177013983A KR 102366307 B1 KR102366307 B1 KR 102366307B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
computing device
user
incoming call
reputation
information
Prior art date
Application number
KR1020177013983A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20170099854A (ko
Inventor
이고르 타투리안
리타 에이치. 우하이비
훙 리
토비아스 코렌버그
Original Assignee
인텔 코포레이션
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 인텔 코포레이션 filed Critical 인텔 코포레이션
Publication of KR20170099854A publication Critical patent/KR20170099854A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102366307B1 publication Critical patent/KR102366307B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M3/00—Automatic or semi-automatic exchanges
    • H04M3/42—Systems providing special services or facilities to subscribers
    • H04M3/436—Arrangements for screening incoming calls, i.e. evaluating the characteristics of a call before deciding whether to answer it
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M1/00—Substation equipment, e.g. for use by subscribers
    • H04M1/66—Substation equipment, e.g. for use by subscribers with means for preventing unauthorised or fraudulent calling
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M19/00—Current supply arrangements for telephone systems
    • H04M19/02—Current supply arrangements for telephone systems providing ringing current or supervisory tones, e.g. dialling tone or busy tone
    • H04M19/04—Current supply arrangements for telephone systems providing ringing current or supervisory tones, e.g. dialling tone or busy tone the ringing-current being generated at the substations
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M3/00—Automatic or semi-automatic exchanges
    • H04M3/42—Systems providing special services or facilities to subscribers
    • H04M3/42025—Calling or Called party identification service
    • H04M3/42034—Calling party identification service
    • H04M3/42042—Notifying the called party of information on the calling party
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M3/00—Automatic or semi-automatic exchanges
    • H04M3/42—Systems providing special services or facilities to subscribers
    • H04M3/42025—Calling or Called party identification service
    • H04M3/42034—Calling party identification service
    • H04M3/42059—Making use of the calling party identifier
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M3/00—Automatic or semi-automatic exchanges
    • H04M3/42—Systems providing special services or facilities to subscribers
    • H04M3/436—Arrangements for screening incoming calls, i.e. evaluating the characteristics of a call before deciding whether to answer it
    • H04M3/4365—Arrangements for screening incoming calls, i.e. evaluating the characteristics of a call before deciding whether to answer it based on information specified by the calling party, e.g. priority or subject
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W12/00—Security arrangements; Authentication; Protecting privacy or anonymity
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/12—Messaging; Mailboxes; Announcements
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/16—Communication-related supplementary services, e.g. call-transfer or call-hold
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M2203/00—Aspects of automatic or semi-automatic exchanges
    • H04M2203/55—Aspects of automatic or semi-automatic exchanges related to network data storage and management
    • H04M2203/551—Call history
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M2203/00—Aspects of automatic or semi-automatic exchanges
    • H04M2203/55—Aspects of automatic or semi-automatic exchanges related to network data storage and management
    • H04M2203/555—Statistics, e.g. about subscribers but not being call statistics
    • H04M2203/556—Statistical analysis and interpretation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M2250/00—Details of telephonic subscriber devices
    • H04M2250/60—Details of telephonic subscriber devices logging of communication history, e.g. outgoing or incoming calls, missed calls, messages or URLs

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Telephonic Communication Services (AREA)
  • Telephone Function (AREA)

Abstract

협력형 전화 평판 시스템을 위한 다양한 시스템 및 방법이 여기서 설명된다. 협력형 전화 평판 시스템을 구현하기 위한 시스템은 컴퓨팅 디바이스를 포함하며, 이 컴퓨팅 디바이스는: 컴퓨팅 디바이스에서, 컴퓨팅 디바이스의 사용자에 대한 착신 콜을 검출하는 콜 처리 모듈; 착신 콜이 사용자에게 바람직하다는 로컬 확률론적 점수를 결정하는 채점 모듈; 및 로컬 확률론적 점수에 기초하여 컴퓨팅 디바이스에서 동작을 수행하는 실행 모듈을 포함한다.

Description

협력형 전화 평판 시스템{COLLABORATIVE PHONE REPUTATION SYSTEM}
우선권 주장
본 출원은, 참조로 그 전체를 본 명세서에 포함하는 2014년 12월 23일 출원된 미국 특허 출원번호 제14/581,446호에 대한 우선권을 주장한다.
기술 분야
여기서 설명된 실시예들은 대체로 모바일 디바이스 관리에 관한 것으로, 특히, 협력형 전화 평판 시스템(collaborative phone reputation system)에 관한 것이다.
텔레마케터, 설문조사자, 및 기타의 요청받지 않은 사람들은 전화를 통해 사람과의 연락을 시도할 수 있다. 2003년에, 연방 통상위원회(Federal Trade Commission)는 Do Not Call Registry를 생성했다. 사람들은 자신의 전화 번호를 Registry에 추가할 수 있었다. 텔레마케터들은 Registry를 참조하고 Registry로부터의 전화 번호들을 그들의 "전화하지 말것" 목록에 둘 것이 요구되었다. 그러나, Registry가 마련되어 있어도, 원치않는 전화는 계속해서 문제가 된다. 예로서, Registry는 텔레마케터를 제지할 수 있지만, 최종 사용자가 개인 및 금융 정보를 제공하도록 속이는 범죄자에 의한 사회 공학적 공격을 해결하지는 않는다.
반드시 축척비율에 맞게 도시되지는 않은 도면들에 있어서, 유사한 참조 번호들은 상이한 도면들 내의 유사한 컴포넌트들을 기술할 수 있다. 상이한 문자 접미사(suffix)를 갖는 유사한 숫자들은 유사한 컴포넌트들의 상이한 사례들을 나타낼 수 있다. 일부 실시예들은 첨부된 도면들에서 제한이 아닌 예로서 설명된다.
도 1은 한 실시예에 따른 시스템을 나타내는 개략도이다;
도 2는 한 실시예에 따른 제어 흐름을 나타내는 블록도이다;
도 3은 한 실시예에 따른 협력형 전화 평판 시스템을 구현하기 위한 컴퓨팅 디바이스 및 서버 시스템을 나타내는 블록도이다;
도 4는 한 실시예에 따른 협력형 전화 평판 시스템을 구현하는 방법을 나타내는 플로차트이다; 및
도 5는 예시적인 실시예에 따른 여기서 논의된 기술들(예를 들어, 방법론들) 중 임의의 하나 이상이 수행될 수 있는 예시적인 머신을 나타내는 블록도이다.
여기서 설명된 시스템 및 방법은 협력형 전화 평판 시스템을 제공한다. 협력형 전화 평판 시스템을 이용하여, 사용자는 평판이 좋지 않은 발신자로부터의 콜을 수신하는 것을 피할 수 있다.
FTC Do No Call Registry가 설립된지 10년 이상만에, 원치않는 콜은 많은 사람들에게 계속해서 문제가 되고 있다. 문제들 중 일부는 Registry를 준수하지 않는 텔레마케팅 회사로부터 발생한다. 다른 문제들은, 자선 단체, 정치 단체, 설문조사자, 및 수신 상대방과 기존 관계를 맺고 있는 회사 등의, Registry에서 다루지 않는 조직 및 당사자에 의해 발생한다. 그러나, 가장 큰 위협과 도전은 사회 공학적 공격을 하는 범죄자들로부터 나온다. 이 문제는, 모바일 전화의 보급 및 하루 중 거의 매 시간마다 사람들이 전화를 하거나 가까이 두는 결과적인 상황에 의해 악화된다.
일부 모바일 애플리케이션 및 서비스는 블랙리스트를 이용하여 원치않는 전화 문제를 해결하려고 시도해 왔다. 블랙리스트는, 텔레마케터, 사기성 권유, 사기꾼 또는 로봇다이얼러 등의, 바람직하지 않은 것으로 의심되는 전화 번호 목록이다. 그러나, 많은 블랙리스트 서비스는 수동적 구성과 지속적인 유지관리를 요구한다. 또한, 블랙리스트 서비스는 번호가 목록에 있거나 없는 단순한 메커니즘이며, 번호가 목록에 있으면, 그 번호는 차단되고 경고된다(flagged). 원하지 않는 번호를 추적하기 위한 더욱 동적인 작동가능한 솔루션이 필요하다.
도 1은 한 실시예에 따른 시스템(100)을 나타내는 개략도이다. 시스템(100)은, 네트워크(106)를 통해 통신가능하게 결합된, 컴퓨팅 디바이스(102) 및 서버 시스템(104)을 포함한다. 컴퓨팅 디바이스(102)는, 스마트폰, 셀룰러 전화, 모바일 전화, 랩탑 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 뮤직 플레이어, 착용형 디바이스(예를 들어, 손목시계, 안경-기반 디바이스 등), 데스크탑, 랩탑, 하이브리드, 내벽(in-wall), 또는 기타의 네트워킹된 디바이스 등의 디바이스일 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(102)는, 스피커 및 비가청 경보 메커니즘을 포함한다. 비가청 경보 메커니즘은, 기계적 진동 모터 또는 전자적 디스플레이일 수 있다. 정상 모드에 있을 때, 컴퓨팅 디바이스(102)는, 가청 경보 메커니즘(예를 들어, 벨소리)을 이용하여, 아마도 비가청 경보(예를 들어, 진동)와 함께, 착신 콜 또는 통보를 사용자에게 경보할 수 있다. 무음 모드로 동작할 때, 컴퓨팅 디바이스(102)는, 진동 또는 진동 패턴, 시각적 통보, 또는 비가청 경보들의 조합을 사용자에게 경보할 수 있다.
네트워크(106)는, 근거리 통신망(LAN), 광역 통신망(WAN), 무선 네트워크(예를 들어, 802.11 또는 셀룰러 네트워크), 공중 교환 전화망(PSTN) 네트워크, 애드혹 네트워크, 개인 영역 네트워크(예를 들어, Bluetooth) 또는 네트워크 프로토콜들 및 네트워크 타입들의 기타의 조합 또는 치환을 포함할 수 있다. 네트워크(106)는, 단일 근거리 통신망(LAN) 또는 광역 통신망(WAN), 또는 LAN과 인터넷 등의 WAN의 조합을 포함할 수 있다. 도 1의 다양한 디바이스는, 하나 이상의 유선 또는 무선 접속을 통해 네트워크(106)에 결합될 수 있다.
서버 시스템(104)은 협력형 전화 평판 시스템을 제공할 수 있다. 또한, 서버 시스템(104)은, 소셜 네트워크 플랫폼, 소매 쇼핑 플랫폼, 일기 예보 또는 이력, 약속 캘린더, 이메일, 텍스트 메시징, 인스턴트 메시징, VOIP(voice over Internet Protocol) 등의 보조 서비스들을 제공할 수 있다.
이용시, 컴퓨팅 디바이스(102)는 착신 전화 콜을 수신할 수 있다. 콜 에이전트(108)는, 전화 콜이 바람직하지 않을 확률을 결정하기 위해, 착신 전화 콜을 가로채고 다양한 메커니즘을 이용하여 분석한다. 콜 에이전트(108)가 이용할 수 있는 요소들 중 일부는, 발신자와 수신자 사이의 관계, 수신자의 컨텍스트, 관련 콜 이력, 및 발신 번호의 전화 번호 평판 점수이다. 콜 에이전트(108)는, 발신자와의 대화의 빈도 또는 발신자의 신원을 평가하기 위해 연락처 목록(110) 또는 콜 이력(112)에 액세스할 수 있다. 콜 에이전트(108)는, 전화 회사("telco") 스위치에 기초하여 발신자 또는 전화 번호의 양태를 식별할 수 있다. 예를 들어, 발신자가 상업용 회선인지 또는 주거용 회선인지를 결정하기 위해 telco 스위치가 액세스될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(102)는, 주거용 회선으로부터 발신되는 콜을 허용하고 상업용 회선으로부터 발신되는 콜을 차단할 수 있다. 이용될 수 있는 또 다른 피쳐는, 통신 네트워크의 자동 번호 식별 피쳐이다.
전화 통화와 관련하여 일반적으로 논의되지만, 이 개념들은, 예를 들어, 주소록이나 기타의 온라인 디렉토리를 통해 이러한 메시지들을 전화 번호에 맵핑하는 방식이 있다면, 전화 콜 외에도, 텍스트 메시지 또는 이메일 등의, 임의의 타입의 통신에 더 일반적으로 적용될 수 있는 것으로 이해된다.
콜 에이전트(108)는 또한, 하나 이상의 센서(114)에 액세스할 수 있다. 센서(114)는, 컴퓨팅 디바이스(102)로부터 멀리 떨어져 있거나 컴퓨팅 디바이스(102)에 통합될 수 있다. 센서(114)는, 블루투스(Bluetooth® 등의, 근거리 무선 네트워크를 이용하여 컴퓨팅 디바이스(102)와 쌍을 이룰 수 있다. 센서(114)는, 카메라, 자세 센서, 바이오메트릭 센서(예를 들어, 심박수, 피부 온도, 땀 등), 위치 센서(예를 들어, GPS 또는 GLONASS), 마이크로폰, 가속도계, 움직임 센서, 주변 광 센서 등을 포함한 그러나 이것으로 제한되지 않는 임의의 타입의 센서 중 하나일 수 있다. 단 하나의 센서(114)가 도 1에 예시되어 있지만, 하나보다 많은 센서(114)가 구현될 수 있으며, 일부 센서들은, 컴퓨팅 디바이스(102)에 통합될 수 있는, 반면, 다른 센서들은 컴퓨팅 디바이스(102)와 분리될 수 있다고 이해된다. 센서(114)를 이용하여, 콜 에이전트(108)는, 대화의 부분들에 대한 수신자의 반응 또는 응답을 나타내거나 추론하기 위해, 대화, 주변 소리, 동작 등의 컨텍스트 또는 내용을 검출할 수 있다.
콜 에이전트(108)는 또한, 발신 전화 번호의 평판을 획득하기 위해 서버 시스템(104)과 통신할 수 있다. 서버 시스템(104)은, 복수의 전화 번호에 대한 전화 번호 평판 데이터(116)를 갖는 평판 데이터베이스를 유지할 수 있다. 전화 번호 평판 데이터(116)는, 전화 번호 및 하나 이상의 평판 점수를 포함한다. 평판 점수는, 그 전화 번호로부터의 콜을 받는 것이 얼마나 바람직한지를 반영한다. 텔레마케터 또는 다른 로보다이얼링 시스템 등의, 대량-다이얼러는, 평판이 비교적 낮은 전화 번호를 가질 수 있다. 대조적으로, 가족에게만 전화하는 개인들은, 비교적 높은 평판을 가질 수 있다. 한 예에서, 평판 데이터베이스는, 이용중인 실제로 알려진 모든 전화 번호에 대한 전화 번호 평판 데이터(116)를 포함한다. 평판 데이터베이스는, 미국 전화 번호에 대해서만 등의 지역적이거나, 국제적일 수 있다. 평판 데이터베이스는, 국가 발신 코드, 지역 코드, 또는 기타의 영역의 전화 번호 분할 방식에 의해 분할될 수 있다.
콜 에이전트(108)가 착신, 진행중인, 또는 완료된 콜을 분석한 후에, 콜 에이전트(108)는 상호작용을 채점하고 그 점수를 서버 시스템(104)에 푸시할 수 있다. 그 다음, 서버 시스템(104)은 그 점수를 이용하여 전화 번호의 평판을 업데이트한다. 어떤 전화 번호가 텔레마케터에 의해 이용중에 있다면, 그 전화 번호의 평판이 급격히 떨어질 수 있다. 나중에 동일한 전화 번호가 그 전화번호를 책임있게 이용하는 개인에게 할당되면, 그 전화 번호는 평판을 얻을 수 있다. 이 메커니즘은 또한, 전화 번호가 한 명의 개인 당사자(예를 들어, 마약 판매상)의 것이었고, 나중에, 전화 번호와 연관된 평판을 복구할 수 있는 또 다른 개인 당사자(예를 들어, 소프트웨어 엔지니어)에게 할당된 경우에도 동작할 수 있다. 이런 방식으로, 전화 번호는 평판이 좋은 수준으로 동적으로 복구될 수 있다.
서버 시스템(104)은 전화 번호 평판을 수정하기 위해 많은 수의 클라이언트(예를 들어, 컴퓨팅 디바이스)로부터 점수를 수신할 수 있다. 또한, 서버 시스템(104)은, 어떤 번호가 비즈니스 또는 개인과 연관되어 있는지를, 및 아마도 그 번호가 대량-다이얼링을 위한 알려진 비즈니스(예를 들어, 텔레마케터)와 연관되어 있는지를 결정하기 위해, 역 전화 조회를 수행함으로써 번호들에 대한 자체 조사를 수행할 수 있다. 서버 시스템(104)은 또한, 사람들이 FTC Registry를 악용하거나 무시하는 사람들을 보고하는 소비자 구동 웹 사이트 등의, 다른 컴퓨터 시스템(116)에 액세스할 수 있다. 서버 시스템(104)은 또한, 다양한 사기 또는 사회 공학적 시도의 보고를 식별하고 이러한 보고들로부터 전화 발신자의 서명을 결정하기 위해, 소셜 미디어 사이트 등의, 또 다른 컴퓨터 시스템(116)에 액세스할 수 있다. 직접적인 보고 정보 및 다른 파생된 정보를 이용하여, 서버 시스템(104)은 하나 이상의 전화 번호의 평판 데이터를 업데이트할 수 있다.
따라서, 컴퓨팅 디바이스(102)는 콜을 수신하고, 콜의 바람직성을 평가하고, 발신자에게 점수를 계산 및 할당하고, 점수를 서버 시스템(104)에 보고할 수 있으며, 서버 시스템은 평판 데이터의 기록을 업데이트할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(102)가 콜을 수신하면, 컴퓨팅 디바이스(102)는 서버 시스템(104)으로부터 평판을 획득할 수 있다. 이것은 특히, 콜이 알려지지 않은 번호로부터 온 것일 때 특히 유용한다. 컴퓨팅 디바이스(102)는 또한, 사용자가 알려지지 않은 번호들로부터의 착신 콜의 이전 사례들에 어떻게 반응했는지(예를 들어, 사용자가 전화를 받았는가, 음성메일로 전송했는가, 또는 전화를 끊었는가?)를 평가할 수 있다.
콜 에이전트(108)는 또한, 녹음된 인사말을 이용하여 콜을 스크리닝(screen)할 수 있다. 녹음된 인사말은 사용자의 음성을 녹음한 것이거나, 시뮬레이션된 또는 사전-녹음된 사람의 음성으로 컴퓨터-생성된 인사말일 수 있다. 콜 에이전트(108)는 콜에 응답하고 인사말을 재생할 수 있다. 이것은, 일부 로보다이얼러들은 수신자가 말하기 전까지는 침묵을 유지한 다음, 인간 오퍼레이터에게 회선을 개방하거나 녹음된 메시지를 시작하기 때문에, 응답을 유발하기 위해서 때때로 필요한다. 인사말에 응답하여 음성이 들리면, 콜 에이전트(108)는, 발신자가 사람인지 또는 녹음인지, 발신자 음성이 인식된 음성(예를 들어, 사용자이 이전에 말해본 누군가)인지, 또는 대화에서 어떤 키워드들이 사용되고 있는지 등의, 다양한 요인들을 이용하여 콜을 분석할 수 있다. 예를 들어 "한시적인 공급" 또는 "소중한 고객" 등의 키워드는, 판매 콜을 나타낼 수 있다. 또한, 음성 분석은 발신자의 국적을 결정하는데 이용될 수 있다. 예를 들어, 발신자 ID가 차단되고 외국 말투로 말하는 전화는 사기꾼의 표시일 수 있다. 음성 분석은 또한 발신자가 인간인지의 여부를 결정하는데 이용될 수 있다. 콜 에이전트(108)는 "Hello"와 같은 전형적인 인사말 및 추가 대화의 타이밍을 찾을 수 있다. 예를 들어, 인간은 통상적으로 어떤 사람에게 인사한 다음 응답성 인사말을 기다리는 반면, 컴퓨터화된 음성 발신자는 대본(script)을 계속하기 전에 콜 수신자의 응답을 기다리지 않을 수 있다.
대화 동안의 응답이나 질문의 타이밍, 억양, 콜 문맥 및 내용에 대한 이해, 및 기타의 표시가 컴퓨터-생성된 발신자와 사람 발신자를 구별하는데 이용될 수 있다.
유사한 음성 및 콜 분석이 진행중인 콜에서 수행될 수 있다. 예를 들어, 콜 에이전트(108)는 진행중인 대화를 모니터링하고, 키워드, 컨텍스트, 발신 번호, 발신자의 발성 액센트, 또는 대화의 다른 양태를 식별할 수 있다. 콜 에이전트(108)가 그 콜이 사기일 가능성이 크다고 결정하면, 콜 에이전트(108)는 사용자에게 통보를 트리거할 수 있다. 이 통보는 컴퓨팅 디바이스(102) 상에 또는 보조 디바이스(예를 들어, 사용자에 의해 착용중인 착용형 디바이스)와 함께 제공될 수 있다. 이 통보는, 가청 경보, 진동, 비가청 경보, 깜박이는 화면 또는 표시등, 전기 충격, 메시지 등을 포함한 그러나 이것으로 제한되지 않는 모든 타입의 경보일 수 있다.
도 2는 한 실시예에 따른 제어 흐름(200)을 나타내는 블록도이다. 스테이지 202에서, 컴퓨팅 디바이스(102)에서 콜이 수신된다. 콜은, 일반 전화 콜, VOIP(voice over Internet Protocol) 콜 등일 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(102) 상에 설치된 콜 에이전트는, 발신자 식별이 연락처 목록에 존재하는지 또는 컴퓨팅 디바이스(102)의 사용자와의 이력을 가지는지를 결정한다(동작 204). 발신자가 연락처 목록에 없다면, 콜 에이전트는 발신 전화 번호가 알려진 것이 아닌지를 결정하기 위해 평판 서버와 통신한다(동작 206). 일부 전화 번호들은 평판 서버가 알 수 없지만, 조회된 전화 번호가 없는 경우, 발신자 ID가 차단된 콜일 가능성이 더 많을 수 있다. 발신 번호가 평판 서버에 의해 차단되지 않았고 평판 서버가 아는 번호라면, 평판 점수가 컴퓨팅 디바이스(102)에 다운로드된다(동작 208). 대안으로서, 전화 번호가 알려지지 않은 경우, 컴퓨팅 디바이스(102)는, 인사말을 재생하고(동작 210) 인사말에 대한 응답을 분석함으로써(동작 212) 콜을 스크리닝할 수 있다.
결정 블록(214)에서, 콜 에이전트는 착신 콜이 바람직할 가능성이 큰지를 결정하기 위해 확률론적 점수를 계산한다. 예를 들어, 발신자가 알려진 경우, 콜 에이전트는, 발신자의 피쳐들(예를 들어, 이름, 소셜 네트워크에 기초한 사용자와의 관계, 이메일, 텍스트, 거동, 이전 통신의 빈도 이력, 위치, 시간, 날짜 등을 포함한 현재의 사용자 컨텍스트)에 기초하여 점수를 결정할 수 있다. 발신자가 알려지지 않은 경우, 점수는, 평판 서버로부터의 점수 또는 스크리닝 인사말에 대한 응답 분석에 기초할 수 있다. 그 결과에 기초하여, 콜 에이전트는 콜을 통과시키고 전화 벨을 울리거나(동작 216) 또는 콜을 무시할 것이다(동작 218).
콜이 무시되면(동작 218), 발신자가 음성메일 메시지를 남겨 두었는지가 결정된다(결정 블록 220). 남겨진 음성메일이 있다면, 분석된다(동작 222). 콜이 관심대상이었는지를 결정하기 위해 음성메일에서 키워드 또는 구문이 식별될 수 있다. 음성메일의 키워드, 구문, 또는 다른 분석은, 점수의 결정에 영향을 미칠 수 있다(동작 232). 키워드 또는 구문은 클라우드(예를 들어, 평판 서버)에 푸시되어 평판 데이터베이스 내의 전화 번호에 관한 태그 또는 다른 메타데이터로서 이용되게 할 수도 있다. 사용자가 음성메일을 청취하면(결정 블록 224), 사용자는 발신자를 평가하도록 요청받을 수 있다(동작 226). 등급은 다른 요인들과 조합하여 점수를 결정하는데 이용될 수 있다(동작 232).
다른 결정 경로로 돌아가서, 확률론적 점수가 임계값보다 크다면(결정 블록 214), 전화벨이 울린다(동작 216). 사용자가 응답하면(결정 블록 228), 콜 에이전트는 사용자 응답을 분석할 수 있다(동작 230). 대화를 모니터링하고 전화 번호의 평판이 영향을 받을지를 결정하기 위해 자연 언어 처리 또는 다른 음성 인식이 이용될 수 있다. 사용자는 또한, 내용이나 사기성 콜일 가능성에 대해 경보를 받을 수 있다. 예를 들어, 개인 정보를 요청하는 범죄자를 검출하는 경우, 시스템은 콜의 내용을 이해하고 콜이 유해할 수 있다는 것을 임의의 가용 메커니즘을 통해 사용자에게 (예를 들면, 착용형 디바이스를 윙윙거림으로써) 경보하도록 구성될 수 있다.
사용자가 전화에 응답하지 않으면, 흐름(200)은 점수가 업데이트되는 동작 232로 이동한다. 점수는, 사용자의 응답(예를 들어, 전화 응답, 무시, 음성메일 청취, 발신자에게 텍스트 응답 등), 대화의 컨텍스트 또는 내용, 음성메일의 컨텍스트 또는 내용, 사용자에 의해 제공되는 등급 등을 포함한 다양한 입력에 기초하여 업데이트될 수 있다.
콜이 개인적인 것이 아닌 경우(결정 블록 234), 점수는 평판 서버에 푸시될 수 있다(동작 236). 이 부분은, 데이터의 크라우드-소싱(crowd-sourcing)을 허용할 때 중요하다. 그 결과, 악의적이거나, 불쾌하거나, 자극적인 발신자가 더 빨리 식별될 수 있다.
평판 서버에서, 점수는 편집되어 해당 전화 번호에 대한 프로파일을 생성한다. 프로파일은 점수와 메타데이터를 포함할 수 있다. 메타데이터는, 키워드, 사용자로부터의 구체적인 피드백, 비즈니스 명칭, 비즈니스 타입, 음성 특성, 또는 발신자 식별 및/또는 전화 번호의 평판 평가를 보조하는 기타의 정보를 포함할 수 있다. 프로파일은, 전화 번호가 오래되면 평판 점수가 증가하도록 하는, 경년 메커니즘(aging mechanism)을 가질 수 있다. 이런 방식으로, 수 개월 또는 수 년 동안 이용되지 않은 평판이 낮은 전화 번호는 결국 중립적인 평판 점수로 돌아갈 수 있다. 프로파일은 전화 번호의 소유자에 의해 액세스될 수 있다. 소유자는 자신의 정보 또는 감사 목적으로 이를 이용할 수 있다. 예를 들어, 자동차 판매점은 고객에게 정기적인 수리 약속을 하도록 정기적으로 고객에게 리마인드할 수 있다. 자동차 대리점의 전화 번호는, 사람들이 이러한 리마인더 콜을 끊으면 부정적인 평판을 얻을 수 있다. 자동차 대리점은 비즈니스 영업을 개선하기 위해 자신의 평판을 아는데 관심이 있을 수 있다.
메타데이터는 또한, 평판 서버의 사용자들에 의해 이용될 수 있다. 예를 들어, 메타데이터에 기초하여, 전화 번호가 필터링(화이트리스트화 또는 블랙리스트화)될 수 있다. 은행으로부터의 콜을 받고 무시하는 사람은 나중에, 음성 메일에 "신용 카드"라는 용어가 포함되어 있다는 것을 나타내는, 남겨진 음성메일에 관한 피드백을 제공할 수 있다. 그 결과, 신용 카드 회사로부터의 전화를 규칙적으로 거부하는 상이한 사용자가 그 은행으로부터의 콜을 받으면, 그 상이한 사용자의 전화기에 있는 콜 에이전트가 "신용 카드" 메타데이터 태그를 그 전화 번호와 연관시키고 그 상이한 사용자가 은행으로부터 전화 콜을 받기를 원치 않을 가능성이 크다고 결정할 수 있다.
도 3은 한 실시예에 따른 협력형 전화 평판 시스템을 구현하기 위한 컴퓨팅 디바이스(102) 및 서버 시스템(104)을 나타내는 블록도이다. 컴퓨팅 디바이스(102)는, 콜 처리 모듈(300), 채점 모듈(302), 및 실행 모듈(304)을 포함할 수 있다.
콜 처리 모듈(300)은, 컴퓨팅 디바이스에서, 컴퓨팅 디바이스(102)의 사용자에 대한 착신 콜을 검출하도록 구성될 수 있다.
채점 모듈(302)은 착신 콜이 사용자에게 바람직하다는 로컬 확률론적 점수를 결정하도록 구성될 수 있다.
실행 모듈(304)은 로컬 확률론적 점수에 기초하여 컴퓨팅 디바이스(102)에서 동작을 수행하도록 구성될 수 있다.
한 실시예에서, 로컬 확률론적 점수를 결정하기 위해, 채점 모듈(302)은, 착신 콜이 사용자의 연락처 목록 내의 상대방으로부터 온 것이라고 결정하고, 착신 콜이 연락처 목록 내의 상대방으로부터 온 것이라는 결정에 기초하여 로컬 확률론적 점수를 증가시킨다. 추가 실시예에서, 채점 모듈(302)은, 상대방으로부터의 콜 빈도, 상대방으로부터의 콜 양태, 또는 상대방으로부터의 콜의 연락 품질에 기초하여 로컬 확률론적 점수를 증가시킨다.
추가 실시예에서, 동작을 수행하기 위해, 실행 모듈(304)은 사용자에게 착신 콜을 통보한다. 추가 실시예에서, 채점 모듈(302)은, 사용자에게 착신 콜을 통보하는 것에 대한 사용자 응답을 분석하고 사용자 응답에 기초하여 로컬 확률론적 점수를 수정한다.
한 실시예에서, 로컬 확률론적 점수를 결정하기 위해, 채점 모듈(302)은, 착신 콜이 사용자의 연락처 목록 내에 있지 않은 상대방으로부터 온 것이라고 결정하고, 착신 콜이 연락처 목록 내에 있지 않은 상대방으로부터 온 것이라는 결정에 기초하여 로컬 확률론적 점수를 감소시킨다. 추가 실시예에서, 착신 콜은 발신 전화 번호를 포함하고, 채점 모듈(302)은 발신 전화 번호의 평판 점수를 획득하고 평판 점수에 기초하여 로컬 확률론적 점수를 수정한다. 추가 실시예에서, 평판 점수를 획득하기 위해, 채점 모듈(302)은 평판 서버로부터 평판 점수를 획득한다.
또 다른 실시예에서, 착신 콜은 익명화되고, 콜 처리 모듈(300)은 착신 콜을 스크리닝한다. 이러한 실시예에서, 채점 모듈(302)은 스크리닝에 기초하여 로컬 확률론적 점수를 수정한다. 추가 실시예에서, 착신 콜을 스크리닝하기 위해, 콜 처리 모듈(300)은 미리준비된 인사말을 재생하고 미리준비된 인사말에 대한 응답을 분석한다.
한 실시예에서, 로컬 확률론적 점수는 임계값보다 작고, 로컬 확률론적 점수에 기초하여 컴퓨팅 디바이스(102)에서 동작을 수행하기 위해, 실행 모듈(304)은 착신 콜을 음성메일로 전송하여 음성메일 메시지를 남겨둔다. 추가 실시예에서, 채점 모듈(302)은 음성메일 메시지를 분석하고 음성메일 메시지의 분석에 기초하여 로컬 확률론적 점수를 수정한다.
또 다른 실시예에서, 채점 모듈(302)은 음성메일 메시지에 대한 사용자 응답을 분석하고 사용자 응답에 기초하여 로컬 확률론적 점수를 수정한다. 추가 실시예에서, 채점 모듈(302)은 사용자가 음성메일 메시지를 청취한 후에 착신 콜에 관한 피드백을 사용자에게 질의하고, 그 피드백에 기초하여 로컬 확률론적 점수를 수정한다.
실시예에서, 실행 모듈(304)은 로컬 확률론적 점수를 평판 서버에 전송한다. 이런 방식으로, 로컬 확률론적 점수는 전화 번호에 대한 크라우드-소싱된 정보로서 이용될 수 있다.
한 실시예에서, 서버 시스템(104)은 컴퓨팅 디바이스(102)에 통신가능하게 결합되고, 서버 시스템(104)은, 평판 데이터베이스에서, 대응하는 복수의 전화 번호에 대한 복수의 평판 점수를 관리하도록 구성될 수 있다. 서버 시스템(104)은 또한, 컴퓨팅 디바이스(102)로부터 특정 전화 번호의 평판 점수에 대한 요청을 수신하고 그 특정 전화 번호의 평판 점수를 컴퓨팅 디바이스(102)에 전송하도록 구성될 수 있다.
한 실시예에서, 복수의 평판 점수를 관리하기 위해, 서버 시스템(104)은 복수의 컴퓨팅 디바이스로부터 특정 전화 번호에 대한 로컬 확률론적 점수를 수신하고, 그 특정 전화 번호에 대한 평판 점수를 계산하고, 평판 데이터베이스 내의 그 특정 전화 번호에 대한 평판 점수를 변경한다.
한 실시예에서, 복수의 평판 점수를 관리하기 위해, 서버 시스템(104)은 전화 번호의 이용량을 추적하고 이용량에 기초하여 그 전화 번호의 평판을 증가시킨다. 예를 들어, 시간이 지남에 따라 전화 번호가 이용되지 않으면, 평판이 증가될 수 있다. 또 다른 예로서, 시간이 지남에 따라 사용자들로부터 수신된 점수가 그 전화 번호가 책임있게 이용되고 있다는 것을 나타낸다면, 이를 반영하도록 그 전화 번호의 평판이 증가될 수 있다.
다양한 모듈들(예를 들어, 모듈들(300 및 302))은 컴퓨팅 디바이스(102) 상에서 실행되는 애플리케이션 내에 병합되거나 통합될 수 있다. 이 애플리케이션은 백그라운드에서 실행되어 센서로부터 데이터를 수집하고 하나 이상의 다른 애플리케이션에 의해 액세스될 수 있는 데이터베이스를 채울 수 있다. 다양한 목적으로 실시간 또는 과거 데이터를 이용하기 위해 여러 애플리케이션이 개발될 수 있다.
도 4는 한 실시예에 따른 협력형 전화 평판 시스템을 구현하는 방법(400)을 나타내는 플로차트이다. 블록 402에서, 컴퓨팅 디바이스의 사용자에 대한 착신 콜이 컴퓨팅 디바이스에서 검출된다.
블록 404에서, 착신 콜이 사용자에게 바람직하다는 로컬 확률론적 점수가 결정된다.
블록 406에서, 로컬 확률론적 점수에 기초하여 컴퓨팅 디바이스에서 동작이 수행된다.
한 실시예에서, 로컬 확률론적 점수를 결정하는 단계는, 착신 콜이 사용자의 연락처 목록 내의 상대방으로부터 온 것이라고 결정하고, 착신 콜이 연락처 목록 내의 상대방으로부터 온 것이라는 결정에 기초하여 로컬 확률론적 점수를 증가시키는 단계를 포함한다. 추가 실시예에서, 방법(400)은, 상대방으로부터의 콜 빈도, 상대방으로부터의 콜 양태, 또는 상대방으로부터의 콜의 연락 품질에 기초하여 로컬 확률론적 점수를 증가시키는 단계를 포함한다.
또 다른 실시예에서, 동작을 수행하는 단계는 사용자에게 착신 콜을 통보하는 단계를 포함한다. 추가 실시예에서, 방법(400)은, 착신 콜을 사용자에게 통보하는 것에 대한 사용자 응답을 분석하는 단계 및 사용자 응답에 기초하여 로컬 확률론적 점수를 수정하는 단계를 포함한다.
한 실시예에서, 로컬 확률론적 점수를 결정하는 단계는: 착신 콜이 사용자의 연락처 목록 내에 있지 않은 상대방으로부터 온 것이라고 결정하고, 착신 콜이 연락처 목록 내에 있지 않은 상대방으로부터 온 것이라는 결정에 기초하여 로컬 확률론적 점수를 감소시키는 단계를 포함한다. 추가 실시예에서, 착신 콜은 발신 전화 번호를 포함하고, 방법(400)은 발신 전화 번호의 평판 점수를 획득하고 평판 점수에 기초하여 로컬 확률론적 점수를 수정하는 단계를 포함한다. 추가 실시예에서, 평판 점수를 획득하는 단계는 평판 서버로부터 평판 점수를 획득하는 단계를 포함한다.
한 실시예에서, 착신 콜은 익명화되고, 방법(400)은 착신 콜을 스크리닝하고 스크리닝에 기초하여 로컬 확률론적 점수를 수정하는 단계를 포함한다. 추가 실시예에서, 착신 콜을 스크리닝하는 단계는, 미리준비된 인사말을 재생하고 미리준비된 인사말에 대한 응답을 분석하는 단계를 포함한다. 추가 실시예에서, 로컬 확률론적 점수는 임계값보다 작고, 로컬 확률론적 점수에 기초하여 컴퓨팅 디바이스에서 동작을 수행하는 단계는, 착신 콜을 음성메일에 전송하여 음성메일 메시지를 남기는 단계를 포함한다. 추가 실시예에서, 방법(400)은, 음성메일 메시지를 분석하고 음성메일 메시지의 분석에 기초하여 로컬 확률론적 점수를 수정하는 단계를 포함한다.
한 실시예에서, 방법(400)은 음성메일 메시지에 대한 사용자 응답을 분석하고 사용자 응답에 기초하여 로컬 확률론적 점수를 수정하는 단계를 포함한다. 추가 실시예에서, 방법(400)은, 사용자가 음성메일 메시지를 청취한 후에, 착신 콜에 관한 피드백에 대해 사용자에게 질의하고 그 피드백에 기초하여 로컬 확률론적 점수를 수정하는 단계를 포함한다.
한 실시예에서, 방법(400)은 로컬 확률론적 점수를 평판 서버에 전송하는 단계를 포함한다.
실시예들은, 하드웨어, 펌웨어, 및 소프트웨어 중 하나 또는 그 조합으로 구현될 수 있다. 실시예들은 또한, 여기서 설명된 동작들을 수행하기 위해 적어도 하나의 프로세서에 의해 판독되고 실행될 수 있는 머신 판독가능한 저장 디바이스 상에 저장된 명령어들로서 구현될 수 있다. 머신 판독가능한 저장 디바이스는, 머신(예를 들어, 컴퓨터)에 의해 판독가능한 형태로 정보를 저장하기 위한 임의의 비일시적인 메커니즘을 포함할 수 있다. 예를 들어, 머신 판독가능한 저장 디바이스는, 판독 전용 메모리(ROM), 랜덤 액세스 메모리(RAM), 자기 디스크 저장 매체, 광학 저장 매체, 플래시 메모리 디바이스, 및 기타의 저장 디바이스 및 매체를 포함할 수 있다.
여기서 설명된 예들은, 로직 또는 다수의 컴포넌트, 모듈 또는 메커니즘을 포함하거나 이들 상에서 동작할 수 있다. 모듈은, 여기서 설명된 동작을 실행하기 위해 하나 이상의 프로세서에 통신가능하게 결합된 하드웨어, 소프트웨어, 또는 펌웨어일 수 있다. 모듈은 하드웨어 모듈일 수 있으며, 이러한 모듈은 명시된 동작을 수행할 수 있는 유형의 엔티티(tangible entity)로서 간주될 수 있고 소정의 방식으로 구성되거나 배열될 수 있다. 한 예에서, 회로들은 (예를 들어, 내부적으로 또는 다른 회로 등의 외부 엔티티에 관하여) 모듈로서 명시된 방식으로 배열될 수 있다. 한 예에서, 하나 이상의 컴퓨터 시스템(예를 들어, 독립형, 클라이언트 또는 서버 컴퓨터 시스템) 또는 하나 이상의 하드웨어 프로세서의 전부 또는 일부는, 명시된 동작을 수행하도록 동작하는 모듈로서 펌웨어 또는 소프트웨어(예를 들어, 명령어들, 애플리케이션 부분, 또는 애플리케이션)에 의해 구성될 수 있다. 예를 들어, 소프트웨어는 머신 판독가능한 매체 상에 존재할 수 있다. 한 예에서, 소프트웨어는, 모듈의 기저 하드웨어에 의해 실행될 때, 하드웨어가 명시된 동작을 수행하게 한다. 따라서, 하드웨어 모듈이라는 용어는 유형의 엔티티를 포괄하는 것으로 이해되어야 하고, 이 엔티티는, 명시된 방식으로 동작하도록 또는 여기서 설명된 임의의 동작의 일부 또는 전부를 수행하도록, 물리적으로 구성되거나, 구체적으로 구성되거나(예를 들어, 하드와이어드), 또는 임시적으로(예를 들어, 일시적으로) 구성(예를 들어, 프로그램)될 수 있다. 모듈들이 임시적으로 구성되는 예를 고려하면, 모듈들 각각은 임의의 한 시점에서 인스턴스화될 필요는 없다. 예를 들어, 모듈들이 소프트웨어를 이용하여 구성된 범용 하드웨어 프로세서를 포함하는 경우; 범용 하드웨어 프로세서는 상이한 시간들에서 각각 상이한 모듈들로서 구성될 수 있다. 소프트웨어는 그에 따라, 예를 들어, 한 시점에서 특정한 모듈을 구성하고 상이한 시점에서는 상이한 모듈을 구성하게끔 하드웨어 프로세서를 구성할 수 있다. 모듈은, 여기서 설명된 방법론을 수행하도록 동작하는 소프트웨어 또는 펌웨어 모듈일 수도 있다.
도 5는, 예시적인 컴퓨터 시스템(500)의 형태로 된 머신을 나타내는 블록도이며, 이 머신 내에서 명령어 또는 명령어 시퀀스들이 실행되어 머신으로 하여금 예시적인 실시예에 따라 여기서 논의된 방법들 중 임의의 하나를 수행하게 한다. 대안적 실시예들에서, 머신은 독립형 디바이스(standalone device)로서 동작하거나 다른 머신들에 접속(예를 들어, 네트워킹)될 수 있다. 네트워킹된 배치에서, 머신은 서버-클라이언트 네트워크 환경에서 서버 또는 클라이언트 머신의 용량으로 동작하거나, 피어-투-피어(또는 분산형) 네트워크 환경에서 피어 머신으로서 동작할 수 있다. 이 머신은, 차량 탑재 시스템, 셋탑 박스, 착용형 디바이스, 개인용 컴퓨터(PC), 태블릿 PC, 하이브리드 태블릿, 개인 휴대 정보 단말기(PDA), 모바일 전화, 또는 머신에 의해 취해질 동작들을 명시하는 명령어들을 (순차적으로 또는 기타의 방식으로) 실행할 수 있는 임의의 머신일 수 있다. 또한, 단일의 머신만이 예시되어 있지만, 용어 "머신"은, 여기서 논의된 방법론들 중 임의의 하나 이상을 수행하기 위해 개별적으로 또는 공동으로 한 세트(또는 복수 세트)의 명령어를 실행하는 머신들의 임의의 집합을 포함하는 것으로 간주되어야 할 것이다. 유사하게, "프로세서-기반 시스템"이라는 용어는, 여기서 논의된 방법론들 중 임의의 하나 이상의 방법론을 수행하는 명령어들을 개별적으로 또는 공동으로 실행하도록 프로세서(예를 들어, 컴퓨터)에 의해 제어되거나 동작되는 하나 이상의 머신들의 임의의 세트를 포함하는 것으로 간주되어야 한다.
예시적인 컴퓨터 시스템(500)은, 적어도 하나의 프로세서(502)(예를 들어, 중앙 처리 유닛(CPU), 그래픽 처리 유닛(GPU) 또는 양쪽 모두, 프로세서 코어, 컴퓨팅 노드 등), 메인 메모리(504), 및 정적 메모리(506)를 포함하며, 이들은 링크(508)(예를 들어, 버스)를 통해 서로 통신한다. 컴퓨터 시스템(500)은, 비디오 디스플레이 유닛(510), 영숫자 입력 디바이스(512)(예를 들어, 키보드), 및 사용자 인터페이스(UI) 네비게이션 디바이스(514)(예를 들어, 마우스)를 더 포함할 수 있다. 한 실시예에서, 비디오 디스플레이 유닛(510), 입력 디바이스(512) 및 UI 네비게이션 디바이스(514)는 터치 스크린 디스플레이 내에 병합된다. 컴퓨터 시스템(500)은 추가적으로, 저장 디바이스(예를 들어, 드라이브 유닛)(516), 신호 생성 디바이스(518)(예를 들어, 스피커), 네트워크 인터페이스 디바이스(520), 및 GPS(global positioning system) 센서, 나침반, 가속도계 또는 기타의 센서 등의 하나 이상의 센서(미도시)를 포함할 수 있다.
저장 디바이스(516)는, 여기서 설명된 방법론들 또는 기능들 중 임의의 하나 이상을 구현하거나 이에 의해 이용되는 하나 이상의 세트의 데이터 구조 및 명령어(524)(예를 들어, 소프트웨어)가 저장되어 있는 머신 판독가능한 매체(522)를 포함한다. 명령어(524)는 또한, 완전히 또는 적어도 부분적으로, 메인 메모리(504), 정적 메모리(506) 내에, 및/또는 컴퓨터 시스템(500)에 의한 그 실행 동안에 프로세서(502) 내에 존재할 수 있고, 메인 메모리(504), 정적 메모리(506), 및 프로세서(502)는 또한 머신 판독가능한 매체를 구성한다.
머신 판독가능한 매체(522)가 예시적 실시예에서는 단일의 매체인 것으로 예시되어 있지만, 용어 "머신 판독가능한 매체"는 하나 이상의 명령어(524)를 저장하는 단일 매체 또는 복수의 매체(예를 들어, 중앙집중형 또는 분산형 데이터베이스, 및/또는 연관된 캐쉬 및 서버)를 포함할 수 있다. 용어 "머신 판독가능한 매체"는 또한, 머신에 의한 실행을 위한 명령어를 저장, 인코딩, 또는 운반할 수 있고 머신으로 하여금 본 개시내용의 방법론들 중 임의의 하나 이상을 수행하게 하거나, 이러한 명령어에 의해 이용되거나 이와 연관된 데이터 구조를 저장, 인코딩 또는 운반할 수 있는 임의의 유형 매체(tangible medium)를 포함하는 것으로 간주되어야 한다. 따라서, 용어 "머신 판독가능한 매체"는, 고체-상태 메모리, 광학 및 자기 매체를 포함하지만, 이것으로 제한되지 않는 것으로 간주되어야 한다. 머신 판독가능한 매체의 특정한 예로서는, 반도체 메모리 디바이스(예를 들어, 전기적으로 프로그램가능한 판독 전용 메모리(EPROM), 전기적으로 소거가능하고 프로그램가능한 판독 전용 메모리(EEPROM)) 및 플래시 메모리 디바이스; 내부 하드 디스크 및 착탈식 디스크 등의 자기 디스크; 광자기 디스크; 및 CD-ROM 및 DVD-ROM 디스크가 포함되지만, 이것으로 제한되지 않는다.
명령어(524)는 또한, 다수의 널리 공지된 전송 프로토콜들 중 임의의 하나(예를 들어, HTTP)를 이용하는 네트워크 인터페이스 디바이스(520)를 통한 전송 매체를 이용해 통신 네트워크(526)를 통해 전송되거나 수신될 수 있다. 통신 네트워크의 예로서는, 근거리 통신망(LAN), 광역 통신망(WAN), 인터넷, 모바일 전화 네트워크, POTS(plain old telephone) 네트워크, 및 무선 데이터 네트워크(예를 들어, Wi-Fi, 3G, 및 4G LTE/LTE-A 또는 WiMAX 네트워크)가 포함된다. 용어 "전송 매체"는, 머신에 의한 실행을 위한 명령어를 저장, 인코딩 또는 운반할 수 있고, 이러한 소프트웨어의 전달을 가능하게 하는 디지털이나 아날로그 통신 신호 또는 기타의 무형 매체를 포함하는 임의의 무형 매체를 포함하는 것으로 간주되어야 한다.
추가 유의사항 & 예들:
예 1은 협력형 전화 평판 시스템을 구현하기 위한 (디바이스, 장치 또는 머신 등의) 주제를 포함하고, 상기 시스템은 컴퓨팅 디바이스를 포함하며, 상기 컴퓨팅 디바이스는: 상기 컴퓨팅 디바이스에서, 상기 컴퓨팅 디바이스의 사용자에 대한 착신 콜을 검출하는 콜 처리 모듈; 상기 착신 콜이 상기 사용자에게 바람직하다는 로컬 확률론적 점수를 결정하는 채점 모듈; 및 상기 로컬 확률론적 점수에 기초하여 상기 컴퓨팅 디바이스에서 동작을 수행하는 실행 모듈을 포함한다.
예 2에서, 예 1의 주제는, 로컬 확률론적 점수를 결정하기 위해, 상기 채점 모듈은, 상기 착신 콜이 상기 사용자의 연락처 목록 내의 상대방으로부터 온 것이라고 결정하고; 상기 착신 콜이 연락처 목록 내의 상대방으로부터 온 것이라는 결정에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 증가시킨다는 사항을 포함할 수 있다.
예 3에서, 예 1 및 예 2 중 어느 하나의 주제는, 상기 채점 모듈은, 상기 상대방으로부터의 콜 빈도, 상기 상대방으로부터의 콜 양태, 또는 상기 상대방으로부터의 콜의 연락 품질에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 증가시킨다는 사항을 포함할 수 있다.
예 4에서, 예 1 내지 예 3 중 어느 하나의 주제는, 상기 동작을 수행하기 위해, 상기 실행 모듈은 상기 사용자에게 상기 착신 콜을 통보한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 5에서, 예 1 내지 예 4 중 어느 하나의 주제는, 상기 채점 모듈은, 상기 사용자에게 상기 착신 콜을 통보하는 것에 대한 사용자 응답을 분석하고; 상기 사용자 응답에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 수정한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 6에서, 예 1 내지 예 5 중 어느 하나의 주제는, 로컬 확률론적 점수를 결정하기 위해, 상기 채점 모듈은, 상기 착신 콜이 상기 사용자의 연락처 목록 내에 있지 않은 상대방으로부터 온 것이라고 결정하고; 상기 착신 콜이 연락처 목록 내에 있지 않은 상대방으로부터 온 것이라는 결정에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 감소시킨다는 사항을 포함할 수 있다.
예 7에서, 예 1 내지 예 6 중 어느 하나의 주제는, 상기 착신 콜은 발신 전화 번호를 포함하고, 상기 채점 모듈은, 상기 발신 전화 번호의 평판 점수를 획득하고; 상기 평판 점수에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 수정한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 8에서, 예 1 내지 예 7 중 어느 하나의 주제는, 상기 평판 점수를 획득하기 위해, 상기 채점 모듈은 평판 서버로부터 상기 평판 점수를 획득한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 9에서, 예 1 내지 예 8 중 어느 하나의 주제는, 상기 착신 콜은 익명화되고, 상기 콜 처리 모듈은 상기 착신 콜을 스크리닝하고; 상기 채점 모듈은 상기 스크리닝에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 수정한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 10에서, 예 1 내지 예 9 중 어느 하나의 주제는, 상기 착신 콜을 스크리닝하기 위해, 상기 콜 처리 모듈은 미리준비된 인사말을 재생하고; 상기 미리준비된 인사말에 대한 응답을 분석한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 11에서, 예 1 내지 예 10 중 어느 하나의 주제는, 상기 로컬 확률론적 점수는 임계값보다 작고, 상기 로컬 확률론적 점수에 기초하여 상기 컴퓨팅 디바이스에서 상기 동작을 수행하기 위해, 상기 실행 모듈은 상기 착신 콜을 음성메일에 전송하여 음성메일 메시지를 남긴다는 사항을 포함할 수 있다.
예 12에서, 예 1 내지 예 11 중 어느 하나의 주제는, 상기 채점 모듈은 상기 음성메일 메시지를 분석하고; 상기 음성메일 메시지의 분석에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 수정한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 13에서, 예 1 내지 예 12 중 어느 하나의 주제는, 상기 채점 모듈은 상기 음성메일 메시지에 대한 사용자 응답을 분석하고; 상기 사용자 응답에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 수정한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 14에서, 예 1 내지 예 13 중 어느 하나의 주제는, 상기 채점 모듈은 상기 사용자가 상기 음성메일 메시지를 청취한 후에, 상기 착신 콜에 관한 피드백에 대해 상기 사용자에게 질의하고; 상기 피드백에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 수정한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 15에서, 예 1 내지 예 14 중 어느 하나의 주제는, 상기 실행 모듈은 상기 로컬 확률론적 점수를 평판 서버에 전송한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 16에서, 예 1 내지 예 15 중 어느 하나의 주제는, 상기 컴퓨팅 디바이스에 통신가능하게 결합된 서버 시스템을 포함할 수 있고, 상기 서버 시스템은 : 평판 데이터베이스에서, 대응하는 복수의 전화 번호에 대한 복수의 평판 점수를 관리하고; 상기 컴퓨팅 디바이스로부터 특정한 전화 번호의 평판 점수에 대한 요청을 수신하며; 상기 특정한 전화 번호의 평판 점수를 상기 컴퓨팅 디바이스로 전송한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 17에서, 예 1 내지 예 16 중 어느 하나의 주제는, 상기 복수의 평판 점수를 관리하기 위해, 상기 서버 시스템은, 복수의 컴퓨팅 디바이스로부터 특정한 전화 번호에 대한 로컬 확률론적 점수를 수신하고; 상기 특정한 전화 번호에 대한 평판 점수를 계산하며; 상기 평판 데이터베이스에서 상기 특정한 전화 번호에 대한 평판 점수를 변경한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 18에서, 예 1 내지 예 17 중 어느 하나의 주제는, 상기 복수의 평판 점수를 관리하기 위해, 상기 서버 시스템은, 전화 번호의 이용량을 추적하고; 상기 이용량에 기초하여 상기 전화 번호의 평판을 증가시킨다는 사항을 포함할 수 있다.
예 19는, 컴퓨팅 디바이스에서, 상기 컴퓨팅 디바이스의 사용자에 대한 착신 콜을 검출하는 단계; 상기 착신 콜이 상기 사용자에 대해 바람직하다는 로컬 확률론적 점수를 결정하는 단계; 및 상기 로컬 확률론적 점수에 기초하여 상기 컴퓨팅 디바이스에서 동작들을 수행하는 단계를 포함하는, 협력형 전화 평판 시스템을 구현하기 위한 (예를 들어, 방법, 동작을 수행하기 위한 수단, 머신에 의해 수행될 때 머신으로 하여금 동작들을 수행하게 하는 명령어를 포함하는 머신 판독가능한 매체, 또는 수행하는 장치 등의) 주제를 포함한다.
예 20에서, 예 19의 주제는, 상기 로컬 확률론적 점수를 결정하는 단계는, 상기 착신 콜이 상기 사용자의 연락처 목록 내의 상대방으로부터 온 것이라고 결정하는 단계; 및 상기 착신 콜이 연락처 목록 내의 상대방으로부터 온 것이라는 결정에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 증가시키는 단계를 포함한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 21에서, 예 19 및 예 20 중 어느 하나의 주제는, 상기 상대방으로부터의 콜 빈도, 상기 상대방으로부터의 콜 양태, 또는 상기 상대방으로부터의 콜의 연락 품질에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 증가시키는 단계를 포함할 수 있다.
예 22에서, 예 19 내지 예 21 중 어느 하나의 주제는, 상기 동작을 수행하는 단계는, 상기 사용자에게 상기 착신 콜을 통보하는 단계를 포함한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 23에서, 예 19 내지 예 22 중 어느 하나의 주제는, 상기 사용자에게 상기 착신 콜을 통보하는 것에 대한 사용자 응답을 분석하는 단계; 상기 사용자 응답에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 수정하는 단계를 포함할 수 있다.
예 24에서, 예 19 내지 예 23 중 어느 하나의 주제는, 로컬 확률론적 점수를 결정하는 단계는, 상기 착신 콜이 상기 사용자의 연락처 목록 내에 있지 않은 상대방으로부터 온 것이라고 결정하는 단계; 및 상기 착신 콜이 연락처 목록 내에 있지 않은 상대방으로부터 온 것이라는 결정에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 감소시키는 단계를 포함한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 25에서, 예 19 내지 예 24 중 어느 하나의 주제는, 상기 착신 콜은 발신 전화 번호를 포함하고, 상기 방법은, 상기 발신 전화 번호의 평판 점수를 획득하는 단계; 상기 평판 점수에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 수정하는 단계를 더 포함한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 26에서, 예 19 내지 예 25 중 어느 하나의 주제는, 상기 평판 점수를 획득하는 단계는 평판 서버로부터 상기 평판 점수를 획득하는 단계를 포함한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 27에서, 예 19 내지 예 26 중 어느 하나의 주제는, 상기 착신 콜은 익명화되고, 상기 방법은 상기 착신 콜을 스크리닝하는 단계; 및 상기 스크리닝에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 수정하는 단계를 더 포함한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 28에서, 예 19 내지 예 27 중 어느 하나의 주제는, 상기 착신 콜을 스크리닝하는 단계는, 미리준비된 인사말을 재생하는 단계; 및 상기 미리준비된 인사말에 대한 응답을 분석하는 단계를 포함한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 29에서, 예 19 내지 예 28 중 어느 하나의 주제는, 상기 로컬 확률론적 점수는 임계값보다 작고, 상기 로컬 확률론적 점수에 기초하여 상기 컴퓨팅 디바이스에서 상기 동작을 수행하는 단계는 상기 착신 콜을 음성메일에 전송하여 음성메일 메시지를 남기는 단계를 포함한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 30에서, 예 19 내지 예 29 중 어느 하나의 주제는, 상기 음성메일 메시지를 분석하는 단계; 및 상기 음성메일 메시지의 분석에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 수정하는 단계를 포함할 수 있다.
예 31에서, 예 19 내지 예 30 중 어느 하나의 주제는, 상기 음성메일 메시지에 대한 사용자 응답을 분석하는 단계; 및 상기 사용자 응답에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 수정하는 단계를 포함할 수 있다.
예 32에서, 예 19 내지 예 31 중 어느 하나의 주제는, 상기 사용자가 상기 음성메일 메시지를 청취한 후에, 상기 착신 콜에 관한 피드백에 대해 상기 사용자에게 질의하는 단계; 및 상기 피드백에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 수정하는 단계를 포함할 수 있다.
예 33에서, 예 19 내지 예 32 중 어느 하나의 주제는, 상기 로컬 확률론적 점수를 평판 서버에 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
예 34는, 머신에 의해 실행될 때 상기 머신으로 하여금 예 19-33 중 어느 하나의 동작을 수행하게 하는 명령어를 포함하는 적어도 하나의 머신 판독가능한 매체를 포함한다.
예 35는 예 19 내지 예 33 중 어느 하나를 수행하기 위한 수단을 포함하는 장치를 포함한다.
예 36은, 컴퓨팅 디바이스에서, 상기 컴퓨팅 디바이스의 사용자에 대한 착신 콜을 검출하기 위한 수단; 및 상기 착신 콜이 상기 사용자에 대해 바람직하다는 로컬 확률론적 점수를 결정하기 위한 수단; 및 상기 로컬 확률론적 점수에 기초하여 상기 컴퓨팅 디바이스에서 동작을 수행하기 위한 수단을 포함하는 협력형 전화 평판 시스템을 구현하기 위한 (디바이스, 장치, 또는 머신 등의) 주제를 포함한다.
예 37에서, 예 36의 주제는, 상기 로컬 확률론적 점수를 결정하기 위한 수단은, 상기 착신 콜이 상기 사용자의 연락처 목록 내의 상대방으로부터 온 것이라고 결정하기 위한 수단; 및 상기 착신 콜이 연락처 목록 내의 상대방으로부터 온 것이라는 결정에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 증가시키기 위한 수단을 포함한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 38에서, 예 36 및 예 37 중 어느 하나의 주제는, 상기 상대방으로부터의 콜 빈도, 상기 상대방으로부터의 콜 양태, 또는 상기 상대방으로부터의 콜의 연락 품질에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 증가시키기 위한 수단을 포함할 수 있다.
예 39에서, 예 36 내지 예 38 중 어느 하나의 주제는, 상기 동작을 수행하기 위한 수단은, 상기 사용자에게 상기 착신 콜을 통보하기 위한 수단을 포함한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 40에서, 예 36 내지 예 39 중 어느 하나의 주제는, 상기 사용자에게 상기 착신 콜을 통보하는 것에 대한 사용자 응답을 분석하기 위한 수단; 상기 사용자 응답에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 수정하기 위한 수단을 포함할 수 있다.
예 41에서, 예 36 내지 예 40 중 어느 하나의 주제는, 상기 로컬 확률론적 점수를 결정하기 위한 수단은, 상기 착신 콜이 상기 사용자의 연락처 목록 내에 있지 않은 상대방으로부터 온 것이라고 결정하기 위한 수단; 및 상기 착신 콜이 연락처 목록 내에 있지 않은 상대방으로부터 온 것이라는 결정에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 감소시키기 위한 수단을 포함한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 42에서, 예 36 내지 예 41 중 어느 하나의 주제는, 상기 착신 콜은 발신 전화 번호를 포함하고, 상기 장치는, 상기 발신 전화 번호의 평판 점수를 획득하기 위한 수단; 및 상기 평판 점수에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 수정하기 위한 수단을 더 포함한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 43에서, 예 36 내지 예 42 중 어느 하나의 주제는, 상기 평판 점수를 획득하기 위한 수단은, 평판 서버로부터 상기 평판 점수를 획득하기 위한 수단을 포함한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 44에서, 예 36 내지 예 43 중 어느 하나의 주제는, 상기 착신 콜은 익명화되고, 상기 장치는, 상기 착신 콜을 스크리닝하기 위한 수단; 및 상기 스크리닝에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 수정하기 위한 수단을 더 포함한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 45에서, 예 36 내지 예 44 중 어느 하나의 주제는, 상기 착신 콜을 스크리닝하기 위한 수단은, 미리준비된 인사말을 재생하기 위한 수단; 및 상기 미리준비된 인사말에 대한 응답을 분석하기 위한 수단을 포함한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 46에서, 예 36 내지 예 45 중 어느 하나의 주제는, 상기 로컬 확률론적 점수는 임계값보다 작고, 상기 로컬 확률론적 점수에 기초하여 상기 컴퓨팅 디바이스에서 상기 동작을 수행하기 위한 수단은 상기 착신 콜을 음성메일에 전송하여 음성메일 메시지를 남기기 위한 수단을 포함한다는 사항을 포함할 수 있다.
예 47에서, 예 36 내지 예 46 중 어느 하나의 주제는, 상기 음성메일 메시지를 분석하기 위한 수단; 및 상기 음성메일 메시지의 분석에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 수정하기 위한 수단을 포함할 수 있다.
예 48에서, 예 36 내지 예 47 중 어느 하나의 주제는, 상기 음성메일 메시지에 대한 사용자 응답을 분석하기 위한 수단; 및 상기 사용자 응답에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 수정하기 위한 수단을 포함할 수 있다.
예 49에서, 예 36 내지 예 48 중 어느 하나의 주제는, 상기 사용자가 상기 음성메일 메시지를 청취한 후에, 상기 착신 콜에 관한 피드백에 대해 상기 사용자에게 질의하기 위한 수단; 및 상기 피드백에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 수정하기 위한 수단을 포함할 수 있다.
예 50에서, 예 36 내지 예 49 중 어느 하나의 주제는, 상기 로컬 확률론적 점수를 평판 서버에 전송하기 위한 수단을 포함할 수 있다.
상기 상세한 설명은, 상세한 설명의 일부를 형성하는 첨부된 도면에 대한 참조를 포함한다. 도면들은, 예시에 의해, 실시될 수 있는 특정한 실시예들을 도시한다. 이들 실시예들은 여기서는 "예"라고도 한다. 이러한 예들은 도시되거나 설명된 것들에 추가하여 요소들을 포함할 수 있다. 그러나, 도시되거나 설명된 요소들을 포함하는 예들도 역시 고려하고 있다. 게다가, 특정한 예(또는 그 하나 이상의 양태)에 관하여, 또는 여기서 도시되거나 설명된 다른 예들(또는 그 하나 이상의 양태)에 관하여, 도시되거나 설명된 이들 요소들의 임의의 조합이나 치환을 이용하는 예들(또는 그 하나 이상의 양태)도 역시 고려된다.
본 문서에서 참조되는 모든 출판물, 특허, 및 특허 문서들은, 참조에 의해 개별적으로 포함되는 것처럼, 그 전체가 참조에 의해 본 명세서에 포함된다. 본 문서와 참조에 의해 이렇게 참조에 의해 포함된 이들 문서들 사이의 불일치되는 사용법의 경우, 포함된 참조문헌(들)에서의 사용법은 본 문서에 대해 보충적이다; 양립할 수 없는 불일치의 경우, 본 문서의 사용법이 우선한다.
본 문서에서, 용어 "한(a)" 또는 "하나(an)"는, 특허 문서에서 일반적인 바와 같이, 기타 임의의 사례나 "적어도 하나" 또는 "하나 이상의"의 사용례와는 독립적으로, 하나 또는 하나보다 많은 것을 포함하기 위해 사용된다. 본 문서에서, 용어 "또는"은, 달리 표시하지 않는 한 "A 또는 B"가 "A이지만 B는 아닌", "B이지만 A는 아닌", 및 "A 및 B"를 포함하도록 하는, 비배타적인 또는(or)을 지칭하기 위해 사용된다. 첨부된 청구항에서, 용어 "~을 포함하는(including)" 및 "여기서(in which)"는 각각의 용어 "~을 구성하는(comprising)" 및 "여기서(wherein)"의 평-영문 등가 표현으로서 사용된다. 또한, 이하의 청구항에서, 용어 "~을 포함하는" 및 "~을 구성하는"은 제약을 두지 않는다, 즉, 청구항에서 이러한 용어 이후에 열거된 것들에 추가적으로 요소들을 포함하는 시스템, 디바이스, 물품 또는 프로세스는 그 청구항의 범위 내에 드는 것으로 여전히 간주된다. 게다가, 이하의 청구항들에서, 용어 "제1", "제2", 및 "제3" 등은 단지 라벨(label)로서 사용될 뿐이고, 그들의 대상들에 수치적 순서를 암시하고자 하는 것은 아니다.
상기 설명은 예시를 의도한 것이지 제한하고자 함이 아니다. 예를 들어, 전술된 예들(또는 그 하나 이상의 양태들)은 다른 것들과 조합하여 이용될 수 있다. 본 기술분야의 통상의 기술자에 의한 상기 설명의 검토시 등에 의해, 다른 실시예들이 이용될 수 있다. 본 요약서는 독자가 기술 개시내용의 본질을 신속하게 확인하는 것을 허용하기 위한 것이다. 본 요약서는 청구항들의 범위나 의미를 해석하거나 제한하기 위해 이용되지 않아야 한다고 제안한다. 또한, 상기 상세한 설명에서, 다양한 피쳐들이 서로 그룹화되어 본 개시내용을 체계화할 수 있다. 그러나, 실시예들은 상기 피쳐들의 서브셋을 특징으로 할 수 있기 때문에, 청구항들은 여기서 개시된 모든 피쳐들을 개시하지 않을 수도 있다. 또한, 실시예들은 특정한 예에서 개시된 것들보다 적은 수의 피쳐들을 포함할 수 있다. 따라서, 이하의 청구항들은 상세한 설명 내에 병합되며, 청구항은 그 자체로 별개의 실시예를 나타낸다. 여기서 개시된 실시예들의 범위는 첨부된 청구항들을 참조하여 이러한 청구항들에 부여된 균등물들의 전체 범위와 함께 결정되어야 한다.

Claims (28)

  1. 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스로서, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스가 동작 중일 때, 적어도 하나의 무선 네트워크를 통해 원격 서버 시스템과 통신할 수 있고, 상기 서버 시스템은 데이터베이스 저장소(database storage)를 포함하며, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는,
    터치 스크린-기반 사용자 인터페이스;
    디스플레이;
    적어도 하나의 카메라;
    복수의 코어를 포함하는 적어도 하나의 중앙 처리 유닛; 및
    플래시 메모리를 포함하는 반도체 메모리
    를 포함하고,
    상기 반도체 메모리는 적어도 부분적으로 연락처 정보 및 클라이언트 애플리케이션 명령어들을 저장할 수 있고, 상기 클라이언트 애플리케이션 명령어들은 적어도 부분적으로 상기 적어도 하나의 중앙 처리 유닛에 의해 실행될 수 있으며, 상기 클라이언트 애플리케이션 명령어들은 적어도 부분적으로 상기 적어도 하나의 중앙 처리 유닛에 의해 실행될 때, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스가 동작들을 수행할 수 있게 하고, 상기 동작들은,
    상기 디스플레이를 통해, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스의 사용자에게 착신 콜(incoming call)의 적어도 하나의 시각적 통보를 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스에서 디스플레이하는 동작 ―상기 착신 콜은 상기 연락처 정보에 없는 발신자 전화 번호와 연관됨―;
    상기 디스플레이를 통해, 상기 사용자에게 적어도 하나의 다른 시각적 통보를 디스플레이하는 동작 ―상기 적어도 하나의 다른 시각적 통보는 상기 착신 콜이 사기성 콜(scam call)일 수 있다는 것을 상기 사용자에게 통보하는 것이고, 상기 적어도 하나의 다른 시각적 통보는, 적어도 부분적으로 상기 데이터베이스 저장소에 저장되고 적어도 부분적으로 상기 전화 번호와 연관된 평판 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 생성됨―; 및
    상기 터치 스크린-기반 사용자 인터페이스를 통해, 적어도 부분적으로 상기 착신 콜에 응답할 수 있는 사용자 입력을 수신하는 동작 ―상기 사용자 입력은, 적어도 부분적으로 상기 전화 번호와 연관된 상기 평판 데이터를 적어도 부분적으로 업데이트하는데 이용될 수 있음―
    을 포함하고,
    상기 평판 데이터는, 상기 전화 번호가 사기성 활동(scam activity)과 적어도 부분적으로 연관된 것으로 적어도 부분적으로 보고하는 정부 및 다른 사용자들의 보고 정보(governmental and other users' report information)에 적어도 부분적으로 기초할 수 있고;
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스가 동작 중일 때, 바이오메트릭 데이터 및 글로벌 위치확인 시스템-기반 위치 데이터를 감지할 수 있는, 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 전화 번호는 또한, 착신 텍스트 메시지와 연관될 수 있고;
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스가 동작 중일 때, 상기 착신 텍스트 메시지가 사기성 텍스트 메시지라는 적어도 하나의 추가 통보를 상기 사용자에게 적어도 부분적으로 제공할 수 있으며;
    상기 평판 데이터는, 역 전화 번호 조회 정보(reverse telephone number lookup information), 국가 발신 코드 정보, 지역 코드 정보, 및 상기 전화 번호가 상업용 회선 또는 주거용 회선과 연관되어 있는지에 적어도 부분적으로 기초하고; 및/또는
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는 또한, 상기 사용자에게 상기 착신 콜을 적어도 부분적으로 표시하는 적어도 하나의 진동 경보를 제공하는 진동-기반 사용자 경보 모터를 포함하는, 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 보고 정보는 소셜 미디어 사이트-관련 정보를 포함하고;
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스가 동작 중일 때, 가속도계 정보 및/또는 나침반-관련 정보를 감지할 수 있으며;
    상기 평판 데이터는, 적어도 부분적으로, 상기 전화 번호와 연관될 평판 수준(reputation level)을 포함하고;
    상기 평판 수준은, 상기 착신 콜이 사기성 콜일 확률과 적어도 부분적으로 연관될 수 있는, 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스.
  4. 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스의 이용과 적어도 부분적으로 연관된 방법으로서, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스가 동작 중일 때, 적어도 하나의 무선 네트워크를 통해 원격 서버 시스템과 통신할 수 있고, 상기 서버 시스템은 데이터베이스 저장소를 포함하며, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는, 반도체 메모리 및 적어도 하나의 중앙 처리 유닛을 포함하고, 상기 반도체 메모리는 플래시 메모리를 포함하며, 상기 적어도 하나의 중앙 처리 유닛은 복수의 코어를 포함하고, 상기 방법은,
    적어도 부분적으로 상기 적어도 하나의 중앙 처리 유닛에 의해, 적어도 부분적으로 상기 반도체 메모리에 저장된 클라이언트 애플리케이션 명령어들을 실행하는 단계를 포함하고, 상기 반도체 메모리는 또한, 적어도 부분적으로 연락처 정보를 저장할 수 있고, 적어도 부분적으로 상기 적어도 하나의 중앙 처리 유닛에 의해 상기 클라이언트 애플리케이션 명령어들을 실행하는 단계는, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스가 동작들을 수행할 수 있게 하고, 상기 동작들은,
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스의 디스플레이를 통해, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스의 사용자에게 착신 콜의 적어도 하나의 시각적 통보를 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스에서 디스플레이하는 동작 ―상기 착신 콜은 상기 연락처 정보에 없는 발신자 전화 번호와 연관됨―;
    상기 디스플레이를 통해, 상기 사용자에게 적어도 하나의 다른 시각적 통보를 디스플레이하는 동작 ―상기 적어도 하나의 다른 시각적 통보는 상기 착신 콜이 사기성 콜일 수 있다는 것을 상기 사용자에게 통보하는 것이고, 상기 적어도 하나의 다른 시각적 통보는, 적어도 부분적으로 상기 데이터베이스 저장소에 저장되고 적어도 부분적으로 상기 전화 번호와 연관된 평판 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 생성됨―; 및
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스의 터치 스크린-기반 사용자 인터페이스를 통해, 적어도 부분적으로 상기 착신 콜에 응답할 수 있는 사용자 입력을 수신하는 동작 ―상기 사용자 입력은, 적어도 부분적으로 상기 전화 번호와 연관된 상기 평판 데이터를 적어도 부분적으로 업데이트하는데 이용될 수 있음―
    을 포함하고,
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는 적어도 하나의 카메라를 포함하고;
    상기 평판 데이터는, 상기 전화 번호가 사기성 활동과 적어도 부분적으로 연관된 것으로 적어도 부분적으로 보고하는 정부 및 다른 사용자들의 보고 정보에 적어도 부분적으로 기초할 수 있고;
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스가 동작 중일 때, 바이오메트릭 데이터 및 글로벌 위치확인 시스템-기반 위치 데이터를 감지할 수 있는, 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 전화 번호는 또한, 착신 텍스트 메시지와 연관될 수 있고;
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스가 동작 중일 때, 상기 착신 텍스트 메시지가 사기성 텍스트 메시지라는 적어도 하나의 추가 통보를 상기 사용자에게 적어도 부분적으로 제공할 수 있으며;
    상기 평판 데이터는, 역 전화 번호 조회 정보, 국가 발신 코드 정보, 지역 코드 정보, 및 상기 전화 번호가 상업용 회선 또는 주거용 회선과 연관되어 있는지에 적어도 부분적으로 기초하고; 및/또는
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는 또한, 상기 사용자에게 상기 착신 콜을 적어도 부분적으로 표시하는 적어도 하나의 진동 경보를 제공하는 진동-기반 사용자 경보 모터를 포함하는, 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 보고 정보는 소셜 미디어 사이트-관련 정보를 포함하고;
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스가 동작 중일 때, 가속도계 정보 및 나침반-관련 정보를 감지할 수 있으며;
    상기 평판 데이터는, 적어도 부분적으로, 상기 전화 번호와 연관될 평판 수준을 포함하고;
    상기 평판 수준은, 상기 착신 콜이 사기성 콜일 확률과 적어도 부분적으로 연관될 수 있는, 방법.
  7. 적어도 부분적으로 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스의 적어도 하나의 중앙 처리 유닛에 의해 실행될 수 있는 클라이언트 애플리케이션 명령어들을 저장한 적어도 하나의 컴퓨터 판독가능한 메모리로서, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스가 동작 중일 때, 적어도 하나의 무선 네트워크를 통해 원격 서버 시스템과 통신할 수 있고, 상기 서버 시스템은 데이터베이스 저장소를 포함하며, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는, 반도체 메모리 및 적어도 하나의 중앙 처리 유닛을 포함하고, 상기 반도체 메모리는 플래시 메모리를 포함하며, 상기 적어도 하나의 중앙 처리 유닛은 복수의 코어를 포함하고, 상기 명령어들은, 적어도 부분적으로 상기 적어도 하나의 중앙 처리 유닛에 의해 실행될 때, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스가 동작들을 수행할 수 있게 하고, 상기 동작들은,
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스의 디스플레이를 통해, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스의 사용자에게 착신 콜의 적어도 하나의 시각적 통보를 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스에서 디스플레이하는 동작 ―상기 착신 콜은, 적어도 부분적으로 상기 반도체 메모리에 저장된 연락처 정보에 없는 발신자 전화 번호와 연관됨―;
    상기 디스플레이를 통해, 상기 사용자에게 적어도 하나의 다른 시각적 통보를 디스플레이하는 동작 ―상기 적어도 하나의 다른 시각적 통보는 상기 착신 콜이 사기성 콜일 수 있다는 것을 상기 사용자에게 통보하는 것이고, 상기 적어도 하나의 다른 시각적 통보는, 적어도 부분적으로 상기 데이터베이스 저장소에 저장되고 적어도 부분적으로 상기 전화 번호와 연관된 평판 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 생성됨―; 및
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스의 터치 스크린-기반 사용자 인터페이스를 통해, 적어도 부분적으로 상기 착신 콜에 응답할 수 있는 사용자 입력을 수신하는 동작 ―상기 사용자 입력은, 적어도 부분적으로 상기 전화 번호와 연관된 상기 평판 데이터를 적어도 부분적으로 업데이트하는데 이용될 수 있음―
    을 포함하고,
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는 적어도 하나의 카메라를 포함하고;
    상기 평판 데이터는, 상기 전화 번호가 사기성 활동과 적어도 부분적으로 연관된 것으로 적어도 부분적으로 보고하는 정부 및 다른 사용자들의 보고 정보에 적어도 부분적으로 기초할 수 있고;
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스가 동작 중일 때, 바이오메트릭 데이터 및 글로벌 위치확인 시스템-기반 위치 데이터를 감지할 수 있는, 적어도 하나의 컴퓨터 판독가능한 메모리.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 전화 번호는 또한, 착신 텍스트 메시지와 연관될 수 있고;
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스가 동작 중일 때, 상기 착신 텍스트 메시지가 사기성 텍스트 메시지라는 적어도 하나의 추가 통보를 상기 사용자에게 적어도 부분적으로 제공할 수 있으며;
    상기 평판 데이터는, 역 전화 번호 조회 정보, 국가 발신 코드 정보, 지역 코드 정보, 및 상기 전화 번호가 상업용 회선 또는 주거용 회선과 연관되어 있는지에 적어도 부분적으로 기초하고; 및/또는
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는 또한, 상기 사용자에게 상기 착신 콜을 적어도 부분적으로 표시하는 적어도 하나의 진동 경보를 제공하는 진동-기반 사용자 경보 모터를 포함하는, 적어도 하나의 컴퓨터 판독가능한 메모리.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 보고 정보는 소셜 미디어 사이트-관련 정보를 포함하고;
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스가 동작 중일 때, 가속도계 정보 및 나침반-관련 정보를 감지할 수 있으며;
    상기 평판 데이터는, 적어도 부분적으로, 상기 전화 번호와 연관될 평판 수준을 포함하고;
    상기 평판 수준은, 상기 착신 콜이 사기성 콜일 확률과 적어도 부분적으로 연관될 수 있는, 적어도 하나의 컴퓨터 판독가능한 메모리.
  10. 적어도 하나의 무선 네트워크를 통해 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스와 통신할 수 있는 서버 시스템으로서, 상기 서버 시스템은,
    적어도 하나의 중앙 처리 유닛;
    적어도 부분적으로 발신자 전화 번호와 연관된 평판 데이터를 저장할 수 있는 데이터베이스 저장소 ―상기 평판 데이터는, 상기 전화 번호가 사기성 활동과 적어도 부분적으로 연관된 것으로 적어도 부분적으로 보고하는 정부 및 사용자들의 보고 정보에 적어도 부분적으로 기초할 수 있음―; 및
    적어도 부분적으로 상기 적어도 하나의 중앙 처리 유닛에 의해 실행될 때, 상기 서버 시스템이 동작들을 수행할 수 있게 하는 명령어들을 적어도 부분적으로 저장할 수 있는 컴퓨터 판독가능한 메모리
    를 포함하고,
    상기 동작들은,
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스에, 적어도 부분적으로 다른 정보를 제공하는 동작 ―상기 다른 정보는 상기 평판 데이터에 적어도 부분적으로 기초하고, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스의 디스플레이를 통해, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스의 사용자에게 착신 콜의 적어도 하나의 시각적 통보를 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스에서 디스플레이할 수 있고, 상기 착신 콜은 상기 발신자 전화 번호와 연관되고, 상기 발신자 전화 번호는 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스에 저장된 연락처 정보에 없고, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는 또한, 상기 디스플레이를 통해, 적어도 하나의 다른 시각적 통보를 상기 사용자에게 디스플레이할 수 있고, 상기 적어도 하나의 다른 시각적 통보는, 상기 착신 콜이 사기성 콜일 수 있다는 것을 상기 사용자에게 통보하는 것이고, 상기 적어도 하나의 다른 시각적 통보는 상기 다른 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 생성됨―; 및
    적어도 부분적으로 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스의 터치 스크린-기반 사용자 인터페이스를 통해 수신된 사용자 입력에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 평판 데이터를 적어도 부분적으로 업데이트하는 동작 ―상기 사용자 입력은 적어도 부분적으로 상기 착신 콜에 응답할 수 있음―
    을 포함하고,
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스가 동작 중일 때, 바이오메트릭 데이터 및 글로벌 위치확인 시스템-기반 위치 데이터를 감지할 수 있고;
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는 적어도 하나의 카메라를 포함하는, 서버 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 전화 번호는 또한 착신 텍스트 메시지와 연관될 수 있고;
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스가 동작 중일 때, 상기 다른 정보에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 착신 텍스트 메시지가 사기성 텍스트 메시지라는 적어도 하나의 추가 통보를 상기 사용자에게 적어도 부분적으로 제공할 수 있으며;
    상기 평판 데이터는, 역 전화 번호 조회 정보, 국가 발신 코드 정보, 지역 코드 정보, 및 상기 전화 번호가 상업용 회선 또는 주거용 회선과 연관되어 있는지에 적어도 부분적으로 기초하고; 및/또는
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는 또한, 상기 사용자에게 상기 착신 콜을 적어도 부분적으로 표시하는 적어도 하나의 진동 경보를 제공하는 진동-기반 사용자 경보 모터를 포함하는, 서버 시스템.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 보고 정보는 소셜 미디어 사이트-관련 정보를 포함하고;
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스가 동작 중일 때, 가속도계 정보 및 나침반-관련 정보를 감지할 수 있으며;
    상기 평판 데이터는, 적어도 부분적으로, 상기 전화 번호와 연관될 평판 수준을 포함하고;
    상기 평판 수준은, 상기 착신 콜이 사기성 콜일 확률과 적어도 부분적으로 연관될 수 있는, 서버 시스템.
  13. 적어도 부분적으로 서버 시스템을 이용하여 구현되는 방법으로서, 상기 서버 시스템은 적어도 하나의 무선 네트워크를 통해 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스와 통신할 수 있고, 상기 방법은,
    적어도 부분적으로 상기 서버 시스템의 컴퓨터 판독가능한 메모리에 저장된 명령어들을, 적어도 부분적으로 상기 서버 시스템의 적어도 하나의 중앙 처리 유닛에 의해 실행하는 단계를 포함하고, 상기 명령어들을 적어도 부분적으로 실행하는 단계는 상기 서버 시스템이 동작들을 수행할 수 있게 하고, 상기 동작들은,
    상기 서버 시스템의 데이터베이스 저장소에, 적어도 부분적으로 발신자 전화 번호와 연관된 평판 데이터를 저장하는 동작 ―상기 평판 데이터는, 상기 전화 번호가 사기성 활동과 적어도 부분적으로 연관된 것으로 적어도 부분적으로 보고하는 정부 및 사용자들의 보고 정보에 적어도 부분적으로 기초할 수 있음―;
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스에, 적어도 부분적으로 다른 정보를 제공하는 동작 ―상기 다른 정보는 상기 평판 데이터에 적어도 부분적으로 기초하고, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스의 디스플레이를 통해, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스의 사용자에게 착신 콜의 적어도 하나의 시각적 통보를 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스에서 디스플레이할 수 있고, 상기 착신 콜은 상기 발신자 전화 번호와 연관되고, 상기 발신자 전화 번호는 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스에 저장된 연락처 정보에 없고, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는 또한, 상기 디스플레이를 통해, 적어도 하나의 다른 시각적 통보를 상기 사용자에게 디스플레이할 수 있고, 상기 적어도 하나의 다른 시각적 통보는, 상기 착신 콜이 사기성 콜일 수 있다는 것을 상기 사용자에게 통보하는 것이고, 상기 적어도 하나의 다른 시각적 통보는 상기 다른 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 생성됨―; 및
    적어도 부분적으로 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스의 터치 스크린-기반 사용자 인터페이스를 통해 수신된 사용자 입력에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 평판 데이터를 적어도 부분적으로 업데이트하는 동작 ―상기 사용자 입력은 적어도 부분적으로 상기 착신 콜에 응답할 수 있음―
    을 포함하고,
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스가 동작 중일 때, 바이오메트릭 데이터 및 글로벌 위치확인 시스템-기반 위치 데이터를 감지할 수 있고;
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는 적어도 하나의 카메라를 포함하는, 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 전화 번호는 또한, 착신 텍스트 메시지와 연관될 수 있고;
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스가 동작 중일 때, 상기 다른 정보에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 착신 텍스트 메시지가 사기성 텍스트 메시지라는 적어도 하나의 추가 통보를 상기 사용자에게 적어도 부분적으로 제공할 수 있으며;
    상기 평판 데이터는, 역 전화 번호 조회 정보, 국가 발신 코드 정보, 지역 코드 정보, 및 상기 전화 번호가 상업용 회선 또는 주거용 회선과 연관되어 있는지에 적어도 부분적으로 기초하고; 및/또는
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는 또한, 상기 사용자에게 상기 착신 콜을 적어도 부분적으로 표시하는 적어도 하나의 진동 경보를 제공하는 진동-기반 사용자 경보 모터를 포함하는, 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 보고 정보는 소셜 미디어 사이트-관련 정보를 포함하고;
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스가 동작 중일 때, 가속도계 정보 및 나침반-관련 정보를 감지할 수 있으며;
    상기 평판 데이터는, 적어도 부분적으로, 상기 전화 번호와 연관될 평판 수준을 포함하고;
    상기 평판 수준은, 상기 착신 콜이 사기성 콜일 확률과 적어도 부분적으로 연관될 수 있는, 방법.
  16. 적어도 부분적으로 서버 시스템의 적어도 하나의 중앙 처리 유닛에 의해 실행될 수 있는 명령어들을 저장한 적어도 하나의 컴퓨터 판독가능한 메모리로서, 상기 서버 시스템은 적어도 하나의 무선 네트워크를 통해 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스와 통신할 수 있고, 상기 명령어들은, 적어도 부분적으로 상기 적어도 하나의 중앙 처리 유닛에 의해 실행될 때, 상기 서버 시스템이 동작들을 수행할 수 있게 하고, 상기 동작들은,
    상기 서버 시스템의 데이터베이스 저장소에, 적어도 부분적으로 발신자 전화 번호와 연관된 평판 데이터를 저장하는 동작 ―상기 평판 데이터는, 상기 전화 번호가 사기성 활동과 적어도 부분적으로 연관된 것으로 적어도 부분적으로 보고하는 정부 및 사용자들의 보고 정보에 적어도 부분적으로 기초할 수 있음―;
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스에, 적어도 부분적으로 다른 정보를 제공하는 동작 ―상기 다른 정보는 상기 평판 데이터에 적어도 부분적으로 기초하고, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스의 디스플레이를 통해, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스의 사용자에게 착신 콜의 적어도 하나의 시각적 통보를 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스에서 디스플레이할 수 있고, 상기 착신 콜은 상기 발신자 전화 번호와 연관되고, 상기 발신자 전화 번호는 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스에 저장된 연락처 정보에 없고, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는 또한, 상기 디스플레이를 통해, 적어도 하나의 다른 시각적 통보를 상기 사용자에게 디스플레이할 수 있고, 상기 적어도 하나의 다른 시각적 통보는, 상기 착신 콜이 사기성 콜일 수 있다는 것을 상기 사용자에게 통보하는 것이고, 상기 적어도 하나의 다른 시각적 통보는 상기 다른 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 생성됨―; 및
    적어도 부분적으로 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스의 터치 스크린-기반 사용자 인터페이스를 통해 수신된 사용자 입력에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 평판 데이터를 적어도 부분적으로 업데이트하는 동작 ―상기 사용자 입력은 적어도 부분적으로 상기 착신 콜에 응답할 수 있음―
    을 포함하고,
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스가 동작 중일 때, 바이오메트릭 데이터 및 글로벌 위치확인 시스템-기반 위치 데이터를 감지할 수 있고;
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는 적어도 하나의 카메라를 포함하는, 적어도 하나의 컴퓨터 판독가능한 메모리.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 전화 번호는 또한 착신 텍스트 메시지와 연관될 수 있고;
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스가 동작 중일 때, 상기 다른 정보에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 착신 텍스트 메시지가 사기성 텍스트 메시지라는 적어도 하나의 추가 통보를 상기 사용자에게 적어도 부분적으로 제공할 수 있으며;
    상기 평판 데이터는, 역 전화 번호 조회 정보, 국가 발신 코드 정보, 지역 코드 정보, 및 상기 전화 번호가 상업용 회선 또는 주거용 회선과 연관되어 있는지에 적어도 부분적으로 기초하고; 및/또는
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는 또한, 상기 사용자에게 상기 착신 콜을 적어도 부분적으로 표시하는 적어도 하나의 진동 경보를 제공하는 진동-기반 사용자 경보 모터를 포함하는, 적어도 하나의 컴퓨터 판독가능한 메모리.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 보고 정보는 소셜 미디어 사이트-관련 정보를 포함하고;
    상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스는, 상기 셀룰러 전화 컴퓨팅 디바이스가 동작 중일 때, 가속도계 정보 및 나침반-관련 정보를 감지할 수 있으며;
    상기 평판 데이터는, 적어도 부분적으로, 상기 전화 번호와 연관될 평판 수준을 포함하고;
    상기 평판 수준은, 상기 착신 콜이 사기성 콜일 확률과 적어도 부분적으로 연관될 수 있는, 적어도 하나의 컴퓨터 판독가능한 메모리.
  19. 협력형 전화 평판 시스템(collaborative phone reputation system)을 구현하기 위한 시스템으로서, 상기 시스템은,
    컴퓨팅 디바이스(compute device)를 포함하고, 상기 컴퓨팅 디바이스는,
    상기 컴퓨팅 디바이스에서, 상기 컴퓨팅 디바이스의 사용자에 대한 착신 콜을 검출하는 콜 처리 모듈(call handling module);
    상기 착신 콜이 상기 사용자에게 바람직하다는 로컬 확률론적 점수(local probabilistic score)를 결정하는 채점 모듈; 및
    상기 로컬 확률론적 점수에 기초하여 상기 컴퓨팅 디바이스에서 동작을 수행하는 실행 모듈
    을 포함하고,
    상기 로컬 확률론적 점수를 결정하기 위해, 상기 채점 모듈은,
    상기 착신 콜이 상기 사용자의 연락처 목록 내에 있지 않은 상대방(a party not in a contact list of the user)으로부터 온 것이라고 결정하고;
    상기 착신 콜이 상기 연락처 목록 내에 있지 않은 상대방으로부터 온 것이라는 결정에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 감소시키며;
    상기 착신 콜은 발신 전화 번호를 포함하고;
    상기 채점 모듈은,
    상기 발신 전화 번호의 평판 점수(reputation score)를 획득하고;
    상기 평판 점수에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 수정하는, 시스템.　
  20. 제19항에 있어서,
    상기 로컬 확률론적 점수를 결정하기 위해, 상기 채점 모듈은,
    제2 착신 콜이 상기 사용자의 연락처 목록 내의 상대방(a party in a contact list of the user)으로부터 온 것이라고 결정하고;
    상기 제2 착신 콜이 상기 연락처 목록 내의 상대방으로부터 온 것이라는 결정에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 증가시키며; 및/또는
    상기 채점 모듈은,
    상기 상대방으로부터의 콜 빈도(a frequency of calls from the party), 상기 상대방으로부터의 콜 양태(a modality of calls from the party), 또는 상기 상대방으로부터의 콜의 연락 품질(quality of contact of calls from the party)에 기초하여, 상기 로컬 확률론적 점수를 증가시키고;
    상기 사용자에게 상기 착신 콜을 통보하는 것에 대한 사용자 응답을 분석하며; 및/또는
    상기 사용자 응답에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 수정하고;
    상기 동작을 수행하기 위해, 상기 실행 모듈은 상기 사용자에게 상기 착신 콜을 통보하는, 시스템.
  21. 제19항에 있어서,
    상기 평판 점수를 획득하기 위해, 상기 채점 모듈은 평판 서버로부터 상기 평판 점수를 획득하고;
    상기 착신 콜은 익명화(anonymize)되고;
    상기 콜 처리 모듈은 상기 착신 콜을 스크리닝(screening)하고;
    상기 채점 모듈은 상기 스크리닝에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 수정하고; 및/또는
    상기 착신 콜을 스크리닝하기 위해, 상기 콜 처리 모듈은,
    미리준비된 인사말(pre-arranged greeting)을 재생하고; 및/또는
    상기 미리준비된 인사말에 대한 응답을 분석하는, 시스템.
  22. 삭제
  23. 삭제
  24. 삭제
  25. 명령어들을 포함하는 적어도 하나의 머신 판독가능한 매체로서, 상기 명령어들은, 머신에 의해 실행될 때, 상기 머신으로 하여금:
    컴퓨팅 디바이스에서, 상기 컴퓨팅 디바이스의 사용자에 대한 착신 콜을 검출하게 하고;
    상기 착신 콜이 상기 사용자에게 바람직하다는 로컬 확률론적 점수를 결정하게 하며;
    상기 로컬 확률론적 점수에 기초하여 상기 컴퓨팅 디바이스에서 동작을 수행하게 하고;
    상기 로컬 확률론적 점수를 결정하는 명령어들은,
    상기 착신 콜이 상기 사용자의 연락처 목록 내에 있지 않은 상대방으로부터 온 것이라고 결정하게 하고;
    상기 착신 콜이 상기 연락처 목록 내에 있지 않은 상대방으로부터 온 것이라는 결정에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 감소시키게 하는 명령어들을 포함하고;
    상기 착신 콜은 발신 전화 번호를 포함하며;
    상기 머신 판독가능한 매체는 또한,
    상기 발신 전화 번호의 평판 점수를 획득하게 하고;
    상기 평판 점수에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 수정하게 하는 명령어들을 포함하는, 적어도 하나의 머신 판독가능한 매체.
  26. 제25항에 있어서,
    상기 로컬 확률론적 점수를 결정하게 하는 명령어들은,
    상기 착신 콜이 상기 사용자의 연락처 목록 내에 있지 않은 상대방으로부터 온 것이라고 결정하게 하고;
    상기 착신 콜이 상기 연락처 목록 내에 있지 않은 상대방으로부터 온 것이라는 결정에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 감소시키게 하는 명령어들을 포함하고;
    상기 착신 콜은 발신 전화 번호를 포함하며;
    상기 머신 판독가능한 매체는 또한,
    상기 발신 전화 번호의 평판 점수를 획득하게 하고;
    상기 평판 점수에 기초하여 상기 로컬 확률론적 점수를 수정하게 하는 명령어들을 포함하고; 및/또는
    상기 평판 점수를 획득하게 하는 명령어들은 평판 서버로부터 상기 평판 점수를 획득하게 하는 명령어들을 포함하는, 적어도 하나의 머신 판독가능한 매체.
  27. 삭제
  28. 삭제
KR1020177013983A 2014-12-23 2015-12-02 협력형 전화 평판 시스템 KR102366307B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US14/581,446 2014-12-23
US14/581,446 US9432506B2 (en) 2014-12-23 2014-12-23 Collaborative phone reputation system
PCT/US2015/063412 WO2016105891A1 (en) 2014-12-23 2015-12-02 Collaborative phone reputation system

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20170099854A KR20170099854A (ko) 2017-09-01
KR102366307B1 true KR102366307B1 (ko) 2022-02-23

Family

ID=56130940

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020177013983A KR102366307B1 (ko) 2014-12-23 2015-12-02 협력형 전화 평판 시스템

Country Status (6)

Country Link
US (5) US9432506B2 (ko)
EP (3) EP4027631A3 (ko)
JP (3) JP2018505578A (ko)
KR (1) KR102366307B1 (ko)
CN (2) CN107113360A (ko)
WO (1) WO2016105891A1 (ko)

Families Citing this family (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9432506B2 (en) 2014-12-23 2016-08-30 Intel Corporation Collaborative phone reputation system
GB2557084A (en) * 2015-08-20 2018-06-13 Motorola Solutions Inc Method and apparatus for changing a mode of a device from a right-hand mode to a left-hand mode, and vice versa, or to a normal mode to a handedness mode
US9692885B2 (en) * 2015-11-17 2017-06-27 Microsoft Technology Licensing, Llc Determining scam risk during a voice call
US10476975B2 (en) 2015-12-31 2019-11-12 Palantir Technologies Inc. Building a user profile data repository
US10141009B2 (en) 2016-06-28 2018-11-27 Pindrop Security, Inc. System and method for cluster-based audio event detection
US10244109B2 (en) * 2016-07-13 2019-03-26 International Business Machines Corporation Detection of a spear-phishing phone call
CN106161713B (zh) * 2016-08-30 2019-10-29 Tcl移动通信科技（宁波）有限公司 一种自动存储手机中陌生号码的方法及***
WO2018053537A1 (en) 2016-09-19 2018-03-22 Pindrop Security, Inc. Improvements of speaker recognition in the call center
US9654622B1 (en) * 2016-10-05 2017-05-16 Google Inc. Automatically altering characteristics of audio alerts
US10650055B2 (en) 2016-10-13 2020-05-12 Viesoft, Inc. Data processing for continuous monitoring of sound data and advanced life arc presentation analysis
US10304445B2 (en) * 2016-10-13 2019-05-28 Viesoft, Inc. Wearable device for speech training
US20180324298A1 (en) * 2017-05-08 2018-11-08 T-Mobile Usa, Inc. Network-controlled personal number handling
GB2563947B (en) 2017-06-30 2020-01-01 Resilient Plc Fraud Detection System
US10805459B1 (en) 2018-08-07 2020-10-13 First Orion Corp. Call screening service for communication devices
GB2580325B (en) 2018-12-28 2023-09-06 Resilient Plc Fraud detection system
US11019201B2 (en) 2019-02-06 2021-05-25 Pindrop Security, Inc. Systems and methods of gateway detection in a telephone network
WO2020198354A1 (en) * 2019-03-25 2020-10-01 Pindrop Security, Inc. Detection of calls from voice assistants
EP3633964A1 (en) * 2019-03-28 2020-04-08 ALE International Method for assisting a callee with a reputation score of a caller
US12015637B2 (en) 2019-04-08 2024-06-18 Pindrop Security, Inc. Systems and methods for end-to-end architectures for voice spoofing detection
CN110086943A (zh) * 2019-04-29 2019-08-02 北京羽乐创新科技有限公司 号码监测方法及装置
AU2019302938A1 (en) * 2019-10-11 2021-04-29 Alipay (Hangzhou) Information Technology Co., Ltd. Decentralized automatic phone fraud risk management
CN111046366B (zh) * 2019-12-17 2022-05-20 佳讯飞鸿（北京）智能科技研究院有限公司 用户身份识别方法、装置和电子设备
EP4162377A1 (en) * 2020-06-04 2023-04-12 Nuance Communications, Inc. Fraud detection system and method
US11838444B1 (en) 2020-08-10 2023-12-05 Intrado Life & Safety, Inc. Queuing calls based on disturbance
US11283921B1 (en) * 2020-08-10 2022-03-22 Intrado Corporation Mitigating disturbances at a call center
US11330098B1 (en) 2020-11-06 2022-05-10 Sevis Systems, Llc System and method for enabling trusted caller identity and spoofed call prevention
US11882239B2 (en) * 2021-05-19 2024-01-23 Mcafee, Llc Fraudulent call detection

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130267280A1 (en) 2012-04-09 2013-10-10 International Business Machines Corporation Automatic Escalation/Degradation of Notifications of Repetitive Calls
US20140105373A1 (en) 2012-10-17 2014-04-17 Kedlin Company, LLC Methods and systems for inbound call control
US20140128047A1 (en) 2012-11-02 2014-05-08 Lookout, Inc. System and method for call blocking and sms blocking

Family Cites Families (83)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5473671A (en) * 1994-03-11 1995-12-05 At&T Corp. Selective screening of incoming calls for cellular telephone systems
JP3508417B2 (ja) * 1996-08-22 2004-03-22 ヤマハ株式会社 データ通信方法
US20010036258A1 (en) * 2000-06-01 2001-11-01 Binay Sugla Telecommunication service for prioritizing and enhancing privacy of incoming calls
US6748422B2 (en) * 2000-10-19 2004-06-08 Ebay Inc. System and method to control sending of unsolicited communications relating to a plurality of listings in a network-based commerce facility
US6839414B1 (en) * 2002-01-10 2005-01-04 Bellsouth Intellectual Property Corporation Call prevention device and method
US7092508B2 (en) * 2002-02-21 2006-08-15 International Business Machines Corporation Rating parties according to party identities
JP4632618B2 (ja) * 2002-05-09 2011-02-16 日本電気株式会社 ユーザデータ自動変更システム
JP2004260354A (ja) * 2003-02-24 2004-09-16 Fujitsu Ltd 電話機の着信制御方法、着信制御プログラムおよび電話機
JP2005072943A (ja) * 2003-08-25 2005-03-17 Casio Comput Co Ltd 通信端末装置および通信情報処理のプログラム
US20050185784A1 (en) * 2004-02-20 2005-08-25 Samuel Chiu Method and electronic device for selective telephone call screening
US7454008B1 (en) * 2004-03-25 2008-11-18 Prairie Systems, Inc. System for classifying lists of telephone numbers
US7673003B2 (en) * 2004-04-28 2010-03-02 Microsoft Corporation Social network email filtering
US7912192B2 (en) * 2005-02-15 2011-03-22 At&T Intellectual Property Ii, L.P. Arrangement for managing voice over IP (VoIP) telephone calls, especially unsolicited or unwanted calls
CA2536725C (en) * 2005-02-18 2014-04-22 Telmetrics Inc. Systems and methods for call measurement
JP2006350870A (ja) 2005-06-17 2006-12-28 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 評判情報作成方法、評判情報管理装置、受信装置、通信システム、評判情報管理プログラム
US20070106734A1 (en) * 2005-11-10 2007-05-10 Motorola, Inc. Incentive driven subscriber assisted spam reduction
CN101009737B (zh) * 2006-01-26 2010-09-15 国际商业机器公司 用于阻止垃圾语音呼叫的方法和装置
WO2008007357A2 (en) 2006-07-11 2008-01-17 Vringo, Inc. Drag and drop selection of products
US8027439B2 (en) * 2006-09-18 2011-09-27 Fair Isaac Corporation Self-calibrating fraud detection
CN1937671B (zh) * 2006-09-25 2011-07-20 华为技术有限公司 阻止垃圾电话的方法、***、终端和服务器端
US8270588B2 (en) 2006-10-04 2012-09-18 Ronald Schwartz Method and system for incoming call management
JP4636562B2 (ja) * 2006-10-16 2011-02-23 富士通株式会社 呼制御システム、通信端末、尺度値データ記憶装置、および、プログラム
US8527592B2 (en) * 2006-10-31 2013-09-03 Watchguard Technologies, Inc. Reputation-based method and system for determining a likelihood that a message is undesired
US20080159521A1 (en) * 2006-12-29 2008-07-03 Dave Sneyders System For Establishing Outbound Communications With Contacts From A Call Center
US7895154B2 (en) * 2007-03-28 2011-02-22 Microsoft Corporation Communication reputation
CA2597377C (en) * 2007-08-15 2010-11-16 Primus Telecommunications Canada Inc. Call screening system and method
EP2045986B1 (en) * 2007-10-03 2011-03-02 Research In Motion Limited Method and device for collaborative electronic mail filtering
US8176001B2 (en) 2007-10-18 2012-05-08 Redshift Internetworking, Inc. System and method for detecting spam over internet telephony (SPIT) in IP telecommunication systems
US20090136013A1 (en) * 2007-11-19 2009-05-28 Kuykendall Peter A System for obtaining information regarding telephone calls
US8141152B1 (en) * 2007-12-18 2012-03-20 Avaya Inc. Method to detect spam over internet telephony (SPIT)
US8713450B2 (en) * 2008-01-08 2014-04-29 International Business Machines Corporation Detecting patterns of abuse in a virtual environment
US8379816B1 (en) * 2008-05-15 2013-02-19 Trend Micro Incorporated Methods and arrangement for handling phishing calls for telecommunication-enabled devices
JP2009290248A (ja) * 2008-05-27 2009-12-10 Sanyo Electric Co Ltd 通信端末装置
US8116727B1 (en) * 2008-06-19 2012-02-14 Sprint Spectrum L.P. Method and system for determining and presenting a current likelihood of a mobile station successfully engaging in a communication session
US9002333B1 (en) 2008-08-11 2015-04-07 Trend Micro Inc. Mobile device reputation system
US20100128863A1 (en) * 2008-11-21 2010-05-27 Robert Bosch Gmbh Context aware voice communication proxy
US8488479B2 (en) * 2008-12-19 2013-07-16 At&T Intellectual Property I, L.P. Method and apparatus for providing protection against spam
JP2010148003A (ja) * 2008-12-22 2010-07-01 Nec Corp メールによる振り込め詐欺防止システム、方法、プログラム、サーバ及び携帯端末装置
JP2010232729A (ja) * 2009-03-25 2010-10-14 Kyocera Corp 通信端末及び通信システム
US20100268655A1 (en) * 2009-04-15 2010-10-21 Joel Cheuoua Social Capital
US8238532B1 (en) 2009-05-19 2012-08-07 TrustID, Inc. Method of and system for discovering and reporting trustworthiness and credibility of calling party number information
US9277021B2 (en) * 2009-08-21 2016-03-01 Avaya Inc. Sending a user associated telecommunication address
US8290132B2 (en) * 2009-08-21 2012-10-16 Avaya Inc. Communications history log system
US20110294478A1 (en) * 2010-05-26 2011-12-01 Google Inc. Telephone Caller Classification
US8416923B2 (en) 2010-06-23 2013-04-09 Twilio, Inc. Method for providing clean endpoint addresses
US9253199B2 (en) * 2010-09-09 2016-02-02 Red Hat, Inc. Verifying authenticity of a sender of an electronic message sent to a recipient using message salt
FR2969088B1 (fr) 2010-12-17 2013-04-12 Bosch Gmbh Robert Maitre-cylindre de systeme de freins de vehicules automobiles a joint anti-retournement et joint pour un tel maitre-cylindre
US10045321B2 (en) * 2010-12-30 2018-08-07 Staton Techiya, Llc Information processing using a population of data acquisition devices
JP5614463B2 (ja) * 2011-02-15 2014-10-29 富士通株式会社 オペレータ選択装置、オペレータ選択プログラム及びオペレータ選択方法
US9137370B2 (en) * 2011-05-09 2015-09-15 Insidesales.com Call center input/output agent utilization arbitration system
CN202142288U (zh) * 2011-07-07 2012-02-08 龙旗科技(上海)有限公司 一种便携终端的安全语音通讯装置
US11232476B1 (en) * 2011-09-01 2022-01-25 Dialogtech, Inc. System, method, and computer program product for tracking calls
US8565396B1 (en) * 2011-10-14 2013-10-22 Symantec Corporation Systems and methods to detect a scam on a communications device
JP6157881B2 (ja) * 2012-03-06 2017-07-05 トビラシステムズ株式会社 端末装置、着信管理システム及びプログラム
RU2510982C2 (ru) * 2012-04-06 2014-04-10 Закрытое акционерное общество "Лаборатория Касперского" Система и способ оценки пользователей для фильтрации сообщений
US8781093B1 (en) * 2012-04-18 2014-07-15 Google Inc. Reputation based message analysis
CN102724355A (zh) * 2012-05-04 2012-10-10 北京百纳威尔科技有限公司 垃圾信息处理方法和手机终端
CN103458412B (zh) * 2012-06-04 2017-03-15 百度在线网络技术（北京）有限公司 防止电话诈骗的***、方法及移动终端、云端分析服务器
JP2014045454A (ja) * 2012-08-28 2014-03-13 Sharp Corp 電話機、電話機制御方法、プログラム、および、記録媒体
US20140096246A1 (en) * 2012-10-01 2014-04-03 Google Inc. Protecting users from undesirable content
JP2014129067A (ja) 2012-12-28 2014-07-10 Auto Network Gijutsu Kenkyusho:Kk 制御装置
US9014359B1 (en) * 2013-01-11 2015-04-21 Time Warner Cable Enterprises Llc Generation of phone number lists and call filtering
KR102069867B1 (ko) * 2013-03-14 2020-01-23 삼성전자주식회사 상황인지에 기반하여 연락처를 제공하기 위한 방법 및 장치
CN103179122B (zh) * 2013-03-22 2015-11-18 马博 一种基于语音语义内容分析的防电信电话诈骗方法和***
US9264870B2 (en) * 2013-04-08 2016-02-16 Xiaomi Inc. Mobile terminal, server and calling method based on cloud contact list
CN104159229B (zh) * 2013-05-15 2019-01-11 腾讯科技（深圳）有限公司 来电处理方法及装置
US9100475B2 (en) * 2013-05-17 2015-08-04 Vonage Network Llc Routing communications based on history of previous communications
CN103971700A (zh) * 2013-08-01 2014-08-06 哈尔滨理工大学 语音监控方法及装置
US9386148B2 (en) * 2013-09-23 2016-07-05 Ooma, Inc. Identifying and filtering incoming telephone calls to enhance privacy
CN103685613B (zh) * 2013-12-05 2016-08-17 江苏大学 一种基于语音识别的防电话诈骗***及其方法
US9288319B2 (en) * 2013-12-18 2016-03-15 Aaron Foss Call management system
CN103731832A (zh) * 2013-12-26 2014-04-16 黄伟 防电话、短信诈骗的***和方法
EP3132596B1 (en) * 2014-04-12 2021-03-17 Pick up Mobile (2015) Ltd Systems and methods for sharing selected data by phone call
US9999019B2 (en) * 2014-05-23 2018-06-12 Samsung Electronics Co., Ltd. Wearable device and method of setting reception of notification message therein
CN104065836A (zh) * 2014-05-30 2014-09-24 小米科技有限责任公司 监控通话的方法和装置
CH709795B1 (fr) * 2014-06-18 2021-02-26 Katia Sa Procédé et système de filtrage d'appels téléphoniques entrants indésirables.
KR102150624B1 (ko) * 2014-07-01 2020-09-01 삼성전자 주식회사 스미싱 알림 방법 및 장치
CN104052880A (zh) * 2014-07-02 2014-09-17 深圳市中兴移动通信有限公司 一种移动终端及其处理骚扰信息的方法和装置
US10070282B2 (en) * 2014-07-23 2018-09-04 Verizon Patent And Licensing Inc. System and method for handling undesired communication at a mobile device
US9712968B2 (en) * 2014-09-30 2017-07-18 Ebay Inc. Super geo-fences and virtual fences to improve efficiency of geo-fences
US9432506B2 (en) * 2014-12-23 2016-08-30 Intel Corporation Collaborative phone reputation system
US9769310B2 (en) * 2015-11-19 2017-09-19 Global Tel*Link Corporation Authentication and control of incoming communication
US11330098B1 (en) * 2020-11-06 2022-05-10 Sevis Systems, Llc System and method for enabling trusted caller identity and spoofed call prevention

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130267280A1 (en) 2012-04-09 2013-10-10 International Business Machines Corporation Automatic Escalation/Degradation of Notifications of Repetitive Calls
US20140105373A1 (en) 2012-10-17 2014-04-17 Kedlin Company, LLC Methods and systems for inbound call control
US20140128047A1 (en) 2012-11-02 2014-05-08 Lookout, Inc. System and method for call blocking and sms blocking

Also Published As

Publication number Publication date
EP3238470A1 (en) 2017-11-01
JP2018505578A (ja) 2018-02-22
EP4027631A2 (en) 2022-07-13
EP3291524A1 (en) 2018-03-07
WO2016105891A1 (en) 2016-06-30
US20170048387A1 (en) 2017-02-16
US11032417B2 (en) 2021-06-08
JP2019004503A (ja) 2019-01-10
US11838443B2 (en) 2023-12-05
US20210360104A1 (en) 2021-11-18
CN108696644A (zh) 2018-10-23
US10044855B2 (en) 2018-08-07
JP2018038066A (ja) 2018-03-08
JP6701148B2 (ja) 2020-05-27
US20180295235A1 (en) 2018-10-11
CN107113360A (zh) 2017-08-29
US20200412870A1 (en) 2020-12-31
US9432506B2 (en) 2016-08-30
EP3291524B1 (en) 2022-02-09
EP3238470B1 (en) 2024-04-03
EP4027631A3 (en) 2022-10-26
EP3238470A4 (en) 2018-07-18
KR20170099854A (ko) 2017-09-01
US20160182716A1 (en) 2016-06-23
US10715659B2 (en) 2020-07-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102366307B1 (ko) 협력형 전화 평판 시스템
US10116792B2 (en) Adding additional information to caller ID information
US9531888B2 (en) Intelligent ringer in smartphones
US20140274002A1 (en) Enhanced caller identification
EP3891971B1 (en) Detection of spoofed calls using call header
US11516341B2 (en) Telephone call screener based on call characteristics
US11818289B2 (en) Detecting scam callers using conversational agent and machine learning systems and methods
CA3069529A1 (en) Apparatus, devices, methods and computer programs relating to actionable objects
JP6296159B2 (ja) 発信者特定装置、発信者特定方法、および発信者特定プログラムを格納する記録媒体
CN114731355A (zh) 基于呼叫设置的呼入控制
CN102164354A (zh) 用于移动设备的本地语音邮件
CN108989584B (zh) 一种通讯用防骚扰***
US11962719B2 (en) Real time verification of caller identification (ID)
CN114629985A (zh) 一种来电处理方法、设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right