本文研究了国际自动语音电话（robocall）的威胁，并提出了一个多模态、国际化的robocall数据集。研究背景是robocall在美国造成了严重经济损失（2025年报告损失11亿美元），且其跨司法管辖区、多语言、数据稀缺等特性使得治理困难。作者从全球各大洲65个国家收集了robocall报告，构建了包含870万条通话详细记录、839份来自28个已识别诈骗团伙的录音文本、以及677段录音的数据集。方法论上，他们通过用户报告和蜜罐电话系统在9个月内持续采集数据。分析覆盖了呼叫模式、跨国协同攻击、常见诈骗活动、回拨号码提取、同语言不同地区的语言差异等。主要发现是：虽然robocall是全球性问题，但美国的威胁严重程度显著高于其他国家。论文还提出了未来研究方向和减少robocall有效性的建议措施。适合电信安全、反欺诈领域的研究者和从业者阅读。

该论文研究了SIP（会话初始协议）中的语义歧义问题，并展示了如何利用这些歧义实现呼叫者ID和短信欺骗。作者通过分析SIP协议中多个字段的解析不一致性，发现了不同网络设备（如SIP服务器、媒体网关、终端）对同一SIP消息的不同解释方式，从而导致身份认证绕过。论文提出了SIPConfusion攻击方法，能够伪造主叫号码和短信内容，绕过运营商的安全检查。实验评估表明，该攻击在多个主流电信网络中有效，影响了VoIP和短信服务的信任基础。研究揭示了协议设计中的语义鸿沟和实现差异是安全漏洞的根源，对电信行业的安全性提出了重要警示。适合安全研究人员、电信网络运营者和协议设计者阅读。