Contexte et volume du spam SMS

L’auteur signale la réception quotidienne de dizaines de messages texte provenant de campagnes politiques, de PAC, de sondages et même de faux messages de type "false‑flag". Les SMS arrivent souvent plusieurs fois par jour, même après un déménagement hors du Texas, ce qui montre que le numéro a été ajouté à plusieurs listes sans consentement explicite.

Architecture des campagnes de masse

Chaque texte, bien que présenté comme personnel, fait partie d’une campagne plus large : répondre STOP déclenche un accusé de réception automatisé qui confirme l’inscription du numéro à la liste. Cette boucle d’opt‑out repose sur un protocole SMS standard où le mot‑clé STOP est interprété par le serveur d’envoi comme une demande de désabonnement. Le fait que l’auteur observe que le simple fait de répondre STOP ne réduit pas le flux indique que les opérateurs ou les expéditeurs ne respectent pas toujours ce protocole, ou que le même numéro figure sur plusieurs bases de données indépendantes.

Gestion du spam sur iOS

Apple a introduit un dossier Spam dans l’application Messages et propose deux actions distinctes : Delete and Report Spam et Delete and Stop. La première supprime le message et le signale à Apple, mais l’auteur note que les nouveaux messages continuent d’apparaître, ce qui suggère que le signalement ne déclenche pas de filtrage côté opérateur. La seconde option envoie automatiquement le mot‑clé STOP, mais elle est mutuellement exclusive avec le signalement, empêchant un double traitement. Cette conception technique empêche l’utilisateur de combiner le signalement et la désinscription, limitant l’efficacité du mécanisme.

Analyse des limites et pistes d’amélioration

Le texte met en évidence deux limites majeures : l’absence d’obligation légale claire pour les expéditeurs de respecter le STOP, et le manque d’intégration entre le signalement de spam d’iOS et les bases de données de désabonnement des opérateurs. Une solution envisagée serait d’utiliser un modèle de langage (LLM) pour comparer les nouveaux SMS à une liste d’exemples signalés, comme le propose l’auteur. Cependant, sans accès aux métadonnées des messages (numéro d’expéditeur, horodatage), le modèle ne peut pas garantir une classification fiable. De plus, la mise en œuvre d’un tel filtre nécessiterait une coopération entre Apple, les opérateurs téléphoniques et les autorités de régulation (ex. : TCPA aux États-Unis), ce qui n’est pas mentionné dans la source.