Mavenir lanza NetAIShield: protección contra el fraude nativa de IA para los servicios de voz, mensajería y datos de los operadores

Una plataforma de defensa de múltiples capas basada en IA que correlaciona las amenazas en todos los dominios de la red mientras protege a los suscriptores en tiempo real

RICHARDSON, Texas, Sept. 18, 2026 (GLOBE NEWSWIRE) --  Mavenir, la empresa de software que desarrolla redes móviles nativas de la nube y diseñadas con IA desde su origen (AI-by-design), anunció hoy NetAIShield, su marco de protección contra el fraude de próxima generación nativo de IA, diseñado para proteger las redes de telecomunicaciones y a los suscriptores frente a un panorama de fraude cada vez más sofisticado.

El fraude moderno en las telecomunicaciones ha evolucionado más allá de los ataques aislados. Los ciberdelincuentes ahora orquestan campañas coordinadas a través de los canales de voz, mensajería, datos y OTT, suplantando a operadores de telecomunicaciones, organismos gubernamentales e instituciones financieras, al tiempo que utilizan técnicas de audio deepfake, identidades sintéticas, SIM swap, SIM box e ingeniería social impulsada por IA. Las soluciones tradicionales contra el fraude, diseñadas para detectar amenazas dentro de dominios de red individuales, ofrecen solo una visión fragmentada, lo que permite que ataques cada vez más complejos evadan la detección.

NetAIShield responde a este desafío con una arquitectura de defensa de múltiples capas basada en IA, diseñada para correlacionar la telemetría de red, el comportamiento de los suscriptores, los eventos de señalización, la inteligencia de mensajería y los indicadores de amenazas en una visión unificada y en tiempo real del fraude. Diseñado para funcionar junto con la cartera de seguridad existente de Mavenir o como una capa superpuesta para soluciones de detección de fraude de terceros, NetAIShield ayuda a los operadores a detectar, priorizar y neutralizar ataques sofisticados, incluidos aquellos que utilizan granjas de SIM y granjas de aplicaciones, con una disrupción mínima de la infraestructura existente.

Una innovación clave de NetAIShield es AI-Protected Communications, que extiende la protección contra el fraude más allá de la red hasta los suscriptores individuales. Mientras que la seguridad a nivel de red protege a la población mediante la identificación y el bloqueo del tráfico fraudulento antes de que se conecten las llamadas, las estafas más perjudiciales ocurren cada vez más durante las conversaciones en vivo. AI-Protected Communications ayuda a cubrir esta brecha con un asistente personal de IA que puede filtrar de forma inteligente las llamadas de números desconocidos, supervisar las conversaciones en busca de indicadores de ingeniería social, suplantación de identidad mediante voz deepfake, fraude financiero y otros comportamientos sospechosos, e intervenir en tiempo real cuando se detectan riesgos.

Al operar de manera transparente en los dispositivos existentes sin requerir nuevo hardware, la capacidad funciona con el consentimiento del usuario y facilita el cumplimiento normativo al informar a los interlocutores de que están interactuando con un asistente de detección basado en IA. Los contactos de confianza pueden omitir el filtrado, mientras que las personas desconocidas que llaman son autenticadas antes de llegar al suscriptor. Para una protección continua, el asistente de IA puede permanecer en la llamada, proporcionando una evaluación de riesgos en tiempo real, alertando a los suscriptores mediante advertencias susurradas o ayudando a finalizar o redirigir conversaciones fraudulentas cuando sea necesario. La plataforma aprende continuamente de los patrones de ataque emergentes, lo que permite que la protección evolucione a medida que cambian las tácticas de fraude.

Basado en la cartera de seguridad comprobada de Mavenir, que ya se ha implementado en más de 70 redes de operadores de nivel 1 y protege a más de mil millones de suscriptores en todo el mundo, NetAIShield representa la próxima evolución de la seguridad de telecomunicaciones nativa de IA, al combinar inteligencia de toda la red con protección personalizada de los suscriptores en tiempo real para defenderse frente a la creciente amenaza del fraude impulsado por IA. NetAIShield en combinación con SpamShield, CallShield, y LinkShield permite a los operadores móviles crear una experiencia móvil segura para una mensajería segura, llamadas seguras y navegación segura.

Ilia Abramov, vicepresidenta y directora general de la Unidad de Negocio de Seguridad de Mavenir: "el fraude se ha vuelto agéntico, multimodal y profundamente personal. Con NetAIShield y su agente de IA para el filtrado de llamadas, Mavenir ofrece una capa de inteligencia que detecta señales de amenazas y protege a los suscriptores en tiempo real".

Acompañe a Mavenir en FutureNet Asia 2026, los días 22 y 23 de septiembre en Singapur, para conocer cómo NetAIShield permite a los operadores pasar de una defensa reactiva a una protección impulsada por IA. Reserve una reunión AQUÍ

Ver la página del producto NetAIShield: https://www.mavenir.com/portfolio/mavapps/fraud-security/netaishield/

Acerca de Mavenir

Mavenir impulsa redes inteligentes, automatizadas y programables mediante el desarrollo de soluciones de software telco-first, nativas en la nube y diseñadas con IA desde su origen (AI-by-design) para operadores móviles. La amplia experiencia de la empresa en telecomunicaciones ha quedado demostrada a través de despliegues con más de 300 operadores en más de 120 países, que en conjunto prestan servicio a más del 50 % de los suscriptores móviles del mundo. Mavenir combina su profunda experiencia en telecomunicaciones con capacidades en la nube, TI y ciencia de datos, esenciales para resolver desafíos reales de los clientes. Sus soluciones de software comprobadas están diseñadas con IA desde su origen (AI-by-design), impulsando el futuro nativo de IA de las redes y la evolución de los operadores hacia TechCos. Para más información, visite www.mavenir.com

Contactos Mavenir PR:
Emmanuela Spiteri
PR@mavenir.com

Declaraciones prospectivas

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