News
Keep yourself always updated with our newsletter .
-
La Lucha Contra el Fraude Telefónico en EE. UU.: Regulación y Autorregulación
By Iago Fernández González • 20 agosto 2025La proliferación de las «robocalls» y el fraude telefónico ha impulsado una evolución constante en la regulación estadounidense, buscando proteger a los consumidores y asegurar la integridad de las comunicaciones. Desde la década de 1990 hasta la actual TRACED Act (en la que se enmarca el mandato de la FCC sobre STIR/Shaken) se ha generado… -
Branded calling y su cadena de valor
By Iago Fernández González • 13 agosto 2025La cadena de valor de las llamadas con marca comercial, es relativamente compleja, ya que agrupa dos procesos claves: En ambos procesos es necesaria la colaboración entre los diferentes actores que forman parte de un ecosistema de confianza que se despliega en una doble dimensión: Branded calling y autenticación de llamadas son cosas diferentes. A… -
Anatomía de un JWT PASSport con RCD: Header, Payload y Signature
By Iago Fernández González • 5 agosto 2025Toda llamada autenticada mediante STIR/SHAKEN debe contener un JWT PASSport firmado. Su propósito es autenticar la identidad de la llamada. Este PASSport puede contener información como: Caller ID, destino de la llamada, attestation RCD… ¿Dónde se encuentra el JWT PASSport? En un contexto de STIR/SHAKEN, el JWT PASSporT lo encontraremos en el SIP INVITE, dentro… -
Branded calls mediante Rich Call Data (RCD) sobre STIR /Shaken
By Iago Fernández González • 30 julio 2025RCD una extensión de STIR/SHAKEN para añadir información de marca a las llamadas Podemos definir a las branded calls sobre STIR/SHAKEN como la primera solución de red de operador en ofrecer branded calls, sin necesidad de aplicaciones de terceros en los terminales. Esta es la estrategia implementada en Estados Unidos gracias al empuje de la… -
STIR/SHAKEN y lucha contra el fraude telefónico
By Iago Fernández González • 21 julio 2025El framework STIR/SHAKEN proporciona un ecosistema de lucha contra el fraude telefónico, especialmente aquel que se basa en la suplantación del CLI, contribuyendo a recuperar la confianza sobre el canal de voz, al aportar evidencias sobre el origen de la llamada, y sienta las bases para el desarollo de ecosistemas de branded calling sobre RCD… -
Breve historia de la identificación de llamadas telefónicas
By Iago Fernández González • 15 julio 2025A medida que el uso de la telefonía se extiende, las dificultades para identificar a las partes implicadas en el proceso también lo hacen. En los primeros tiempos, sólo era posible llamar desde una central a otra central telefónica. El usuario era identificado por el propio técnico y ambos extremos de la llamada estaban unidos… -
CallTrust DataSpace | Oferta de subcontratación
By Iago Fernández González • 10 julio 2025Para el desarrollo del proyecto CallTrust DataSpace, (número de expediente: TSI-100123-2024-103) Quobis necesita apoyarse en una entidad con alta especialización y amplia experiencia en infraestructuras tecnológicas para espacios de datos. Experiencia previa de la entidad en el ámbito de aplicación del proyecto La entidad subcontratada deberá contar con experiencia demostrable en el diseño,desarrollo y despliegue… -
Autenticación de llamadas en Francia | MAN Programe
By Iago Fernández González • 9 julio 2025“MAN Program” es el acrónimo de “Mécanismes d’Authentification des Numéros”. Impulsada por la ley “Neagelen” que entró en vigor en julio de 2023, representa la aproximación técnica en Europa a la autenticación del CLI mediante STIR/SHAKEN, y obliga a los operadores franceses a bloquear llamadas no autenticadas o que fallen en el proceso de verificación. … -
CHAKEN la alternativa China a STIR/SHAKEN
By Iago Fernández González • 2 julio 2025CHAKEN es la respuesta china a la necesidad de autenticar las llamadas con el fin de mitigar el fraude telefónico y el spam. Se desprende de la norma nacional «Especificación Técnica para la Autenticación Confiable de Identidad de Usuarios que Llaman Basada en Tokens de Contraseña para Tecnología de Seguridad de Red» (GB/T 43779-2024, denominada… -
Finaliza el proyecto MLSIP: Machine Learning para optimizar redes de comunicaciones SIP
By Iago Fernández González • 30 junio 2025El proyecto MLSIP (Machine Learning applied to SIP communications), liderado por Quobis, concluye con importantes avances en la optimización de las comunicaciones unificadas mediante el uso de inteligencia artificial. El objetivo principal ha sido aplicar técnicas de machine learning para mejorar el enrutamiento, la eficiencia y la calidad de las comunicaciones SIP, especialmente en escenarios que demandan alta disponibilidad y baja latencia….