Transparenz

Bei NoCall glauben wir, dass Vertrauen durch Transparenz entsteht. Hier erklären wir, wie unser System funktioniert, wie wir den Risikowert berechnen, woher unsere Daten stammen und wie wir deine Privatsphäre schützen.

Wie unser Meldesystem funktioniert

NoCall ist eine Community-Plattform: Nutzer identifizieren und melden Spam-Nummern. Der Ablauf funktioniert so:

  1. Der Nutzer meldet eine NummerÜber die App oder die Website kann jeder eine verdächtige Nummer mit einer Kategorie melden (Telemarketing, Betrug, Inkasso, Umfragen, Belästigung usw.). Es ist kein Konto erforderlich.
  2. Meldungen werden moderiertUnser Team prüft Meldungen, um die Datenbank in hoher Qualität zu halten. Falsche oder böswillige Meldungen werden verworfen.
  3. Genehmigte Nummern kommen in die Spam-DatenbankNach der Verifizierung kommen Nummern auf die Blockierliste, die sich automatisch mit der NoCall-App auf allen Geräten synchronisiert.

Dieses moderierte Community-Modell hält die Datenbank verlässlich und auf dem neuesten Stand der aktuellen Bedrohungen.

Risikowert

Jede Nummer in unserer Datenbank hat einen Risikowert von 0 bis 100. Er wird automatisch mit folgender Formel berechnet:

Risiko = min(100, Meldungen × 5 + (verifiziert ? 30 : 0))

Jede Meldung fügt 5 Punkte hinzu. Wenn unser Team die Nummer verifiziert hat, werden 30 zusätzliche Punkte hinzugefügt.

Risikostufen werden wie folgt klassifiziert:

Gering0–39

Wenige oder keine Meldungen. Die Nummer zeigt keine klaren Spam-Signale.

Mittel40–59

Mehrere Meldungen eingegangen. Sei vorsichtig, bevor du abnimmst.

Hoch60–79

Viele bestätigte Meldungen. Hohe Wahrscheinlichkeit für Spam oder aggressives Telemarketing.

Kritisch80–100

Nummer als Spam oder Betrug verifiziert. Sofortiges Blockieren wird empfohlen.

Betreiberdaten

Für jede Nummer, die du nachschlägst, identifiziert NoCall automatisch den Telekommunikationsbetreiber und den Leitungstyp (Mobilfunk, Festnetz, Sonderrufnummer usw.). Diese Informationen stammen aus öffentlichen Daten der CNMC (Spanische Kommission für Märkte und Wettbewerb), der Regulierungsbehörde für Telekommunikation in Österreich.

Die CNMC-Daten umfassen die Zuweisung von Nummernblöcken an jeden Betreiber, wodurch wir genau bestimmen können, welchem Unternehmen eine Nummer gehört und ob es sich um Mobilfunk, Festnetz oder eine Sonderrufnummer handelt.

Datenschutz und Daten

Datenschutz hat bei NoCall höchste Priorität. Unsere Verpflichtungen:

  • Keine personenbezogenen DatenWir erfassen keine Namen, E-Mails oder Telefonnummern der Nutzer.
  • Anonyme MeldungenMeldungen werden anonym verarbeitet. Wir verwenden IP-Adressen nur, um Missbrauch zu begrenzen (höchstens 1 Meldung pro Nummer alle 24 Stunden pro Gerät).
  • Keine Tracking-CookiesWir verwenden keine Tracking-Cookies oder Werbe-Tracking-Tools.
  • DSGVO-KonformitätNoCall entspricht der EU-Datenschutz-Grundverordnung.
  • Verarbeitung auf dem GerätIn der App läuft die Anruf- und SMS-Filterung auf deinem Gerät, ohne diese Daten an externe Server zu senden.

Offene Datenbank

Die Datenbank von NoCall wird von der Community aufgebaut und hilft, alle zu schützen. Jede Meldung verbessert die Erkennung von Spam und Telefonbetrug in Österreich.

2 888
Erkannte Spam-Nummern
0
Community-Meldungen
0
Meldungen heute

Jeder kann eine Nummer auf unserer Website nachschlagen, um zu sehen, ob sie gemeldet wurde, die Kommentare anderer Nutzer zu lesen und ihre Risikostufe zu prüfen. Die Informationen sind öffentlich und ohne Registrierung verfügbar.

Verhaltenskodex

Um unsere Datenbank genau und vertrauenswürdig zu halten, wenden wir diese Regeln an:

  • Falsche Meldungen sind nicht erlaubtEine legitime Nummer absichtlich als Spam zu melden, verstößt gegen unsere Regeln.
  • Aktive ModerationAlle Meldungen durchlaufen eine Prüfung, bevor sie in die Blockierdatenbank aufgenommen werden.
  • Recht auf KorrekturWenn eine Nummer irrtümlich gemeldet wurde, kann der Inhaber über unsere Kontaktseite eine Prüfung und Entfernung beantragen.
  • Kontinuierliche VerbesserungWir nutzen Community-Feedback, um Erkennungsalgorithmen und Moderationsprozesse zu verbessern.
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