El WiFi común identifica a las personas casi con precisión

La WLAN forma parte desde hace mucho tiempo del equipamiento básico invisible de la vida cotidiana y conecta dispositivos en casi todos los hogares, oficinas y pubs. Lo que casi nadie se plantea es la base física de esta tecnología, ya que las ondas de radio se propagan en el espacio, atraviesan las paredes y son reflejadas por cuerpos y objetos. El cuerpo humano es particularmente fácil de reconocer porque su alto contenido de agua influye fuertemente en las ondas de radio y crea un patrón característico con cada movimiento. Son precisamente estos reflejos los que se pueden evaluar, de forma similar a como una cámara transforma ondas de luz en una imagen, excepto que se utilizan ondas de radio en lugar de luz visible. Esto sitúa a la tecnología cotidiana en una perspectiva que ya no sólo transporta datos, sino que también puede servir como sensor pasivo para el medio ambiente.

Los métodos anteriores para la detección de personas por radio requerían normalmente sensores especiales o mediciones complejas de la llamada información de estado del canal, lo que limitaba su uso práctico. En cambio, el nuevo enfoque se basa en datos que se generan de todos modos durante las operaciones normales, reduciendo así significativamente los obstáculos técnicos. Los dispositivos conectados informan periódicamente al enrutador cómo es el enlace de radio para que pueda dirigir sus señales. Esta retroalimentación se denomina información de retroalimentación de formación de haces y se introduce con la generación WLAN a partir del estándar WiFi 5. Dado que se transmite sin cifrar, en principio puede ser leído por cualquier dispositivo receptor dentro del alcance. Esta información adicional, que pasa desapercibida para los profanos, crea la verdadera superficie de ataque para detectar y reconocer a las personas.

Cómo una WLAN hace visibles a las personas

El proceso, llamado BFId, fue desarrollado por un equipo de investigación de seguridad del Instituto Tecnológico de Karlsruhe y evalúa estas retroalimentaciones de formación de haces. Debido a que un único dispositivo de escucha puede capturar comentarios de todos los clientes conectados simultáneamente, se crean múltiples perspectivas sobre la misma persona, creando un patrón significativamente más rico que los métodos más antiguos. Un modelo de aprendizaje automático entrenado convierte estos cambios de señal en un tipo de firma que puede atribuirse a un ser humano. Después del entrenamiento, bastan unos segundos para reconocer a una persona. Lo crucial es que no se requiere ninguna cámara, ningún sensor especial ni acceso a la red real; un dispositivo receptor estándar es suficiente. Esto traslada la tecnología del laboratorio a un área que, en principio, está disponible dondequiera que operen redes de radio.

99,5 por ciento de aciertos en 197 sujetos de prueba

En las pruebas, el sistema alcanzó una precisión de reconocimiento de alrededor del 99,5 por ciento, como afirmaron los investigadores en su estudio sobre el método BFId, probado en un conjunto de datos con 197 personas. Cabe destacar que la clasificación fue exitosa independientemente del ángulo de visión y de la forma de andar individual y se mantuvo estable incluso para grupos más grandes de personas. Esto lo convierte en uno de los conjuntos de datos más completos sobre reconocimiento de personas por radio publicados hasta la fecha. La tasa de aciertos es tan alta que el método ya no puede clasificarse como una mera detección de presencia, sino como una identificación real. El trabajo fue presentado en una de las conferencias especializadas más importantes en seguridad informática. Los investigadores clasifican expresamente la determinación de identidad por radio como un ataque a la privacidad porque puede realizarse sin el conocimiento o el consentimiento de los afectados.

Por qué apagar tu celular no te protege

A diferencia de muchos métodos de seguimiento, no ayuda apagar el teléfono inteligente o no tener uno consigo. Basta con que otros dispositivos de la zona se comuniquen con un router, porque así se crean suficientes reflejos para detectar a una persona presente. Las ondas de radio también penetran muchos materiales, por lo que la detección también puede funcionar a través de paredes y en situaciones sin línea de visión directa. Recientemente se ha demostrado en otros lugares cómo incluso un cable de fibra óptica puede convertirse en un micrófono que reconstruya conversaciones enteras. El atractivo de estos ataques radica en el hecho de que utilizan infraestructura cotidiana existente y permanecen invisibles para el mundo exterior. A diferencia de una cámara de vigilancia visible, una red inalámbrica no da indicios de que también pueda servir como sistema de detección.

¿Qué medidas de protección se están discutiendo ahora?

Los autores destacan que hoy en día existen métodos de vigilancia aún más sencillos para los servicios secretos o los delincuentes, como cámaras secuestradas o timbres conectados en red. Sin embargo, el riesgo particular del método WLAN reside en su ubicuidad y discreción, ya que las redes inalámbricas están disponibles prácticamente en todas partes. Las principales posibles contramedidas incluyen cifrar los comentarios previamente transmitidos abiertamente y ajustar los estándares WLAN para dificultar la evaluación. Al mismo tiempo, están surgiendo movimientos hacia una mayor protección de los datos, como enfoques descentralizados para la comunicación privada, cuyo objetivo es reducir los puntos centrales de ataque. Lo importante es la clasificación como prueba básica de concepto que muestra lo que es técnicamente posible, no que ya se esté realizando un seguimiento exhaustivo. El valor del trabajo radica en hacer visible en una etapa temprana un riesgo previamente pasado por alto para que se puedan desarrollar mecanismos de protección antes de que se haga un mal uso de la tecnología.

ACM CCS 2025, BFId: Ataques de inferencia de identidad que utilizan información de retroalimentación de formación de haces; doi:10.1145/3719027.3765062