Los científicos encuentran la manera de espiar las llamadas telefónicas de forma remota, lo demuestran. (Figurativo)
Washington:
Los investigadores han demostrado un método para detectar las vibraciones del auricular de un teléfono móvil y descifrar lo que decía la persona al otro lado de la llamada con una precisión de hasta el 83 por ciento.
El equipo de la Universidad Estatal de Pensilvania utilizó un sensor de radar para automóviles listo para usar y un enfoque de procesamiento novedoso para revelar este importante problema de seguridad.
"A medida que la tecnología se vuelve más confiable y robusta con el tiempo, el mal uso de tales tecnologías de detección por parte de los adversarios se vuelve probable", dijo Suryoday Basak, candidato a doctorado en Penn State.
"Nuestra demostración de este tipo de explotación contribuye al grupo de literatura científica que dice ampliamente: '¡Oye! Los radares automotrices se pueden usar para escuchar audio a escondidas. Tenemos que hacer algo al respecto'", dijo Basak.
El radar opera en el espectro de ondas milimétricas (mmWave), específicamente en las bandas de 60 a 64 gigahercios y de 77 a 81 gigahercios, lo que inspiró a los investigadores a llamar a su enfoque "mmSpy". Este es un subconjunto del espectro de radio utilizado para 5G, el estándar de quinta generación para sistemas de comunicación en todo el mundo.
En la demostración de mmSpy, descrita en el Simposio IEEE sobre seguridad y privacidad (SP) de 2022, los investigadores simularon personas hablando a través del auricular de un teléfono inteligente.
El auricular del teléfono vibra por el habla, y esa vibración impregna todo el cuerpo del teléfono.
"Usamos el radar para detectar esta vibración y reconstruir lo que dijo la persona al otro lado de la línea", dijo Basak.
Los investigadores, incluido Mahanth Gowda, profesor asistente en Penn State, notaron que su enfoque funciona incluso cuando el audio es completamente inaudible tanto para los humanos como para los micrófonos cercanos.
"Esta no es la primera vez que se encuentran vulnerabilidades o modalidades de ataque similares, pero este aspecto particular, detectar y reconstruir el habla desde el otro lado de la línea de un teléfono inteligente, aún no se exploró", dijo Basak.
Los datos del sensor de radar se procesan previamente a través de módulos MATLAB y Python, que son interfaces de lenguaje de plataforma informática que se utilizan para eliminar el ruido relacionado con el hardware y los artefactos de los datos.
Luego, los investigadores alimentan eso a los módulos de aprendizaje automático entrenados para clasificar el habla y reconstruir el audio.
Cuando el radar detecta vibraciones a un pie de distancia, el habla procesada tiene una precisión del 83 por ciento. Eso cae cuanto más se aleja el radar del teléfono, hasta un 43 por ciento de precisión a seis pies, dijeron.
Una vez que se reconstruye el discurso, los investigadores pueden filtrar, mejorar o clasificar las palabras clave según sea necesario, dijo Basak.
El equipo continúa refinando su enfoque para comprender mejor no solo cómo protegerse contra esta vulnerabilidad de seguridad, sino también cómo explotarla para siempre.
"La metodología que desarrollamos también se puede usar para detectar vibraciones en maquinaria industrial, sistemas domésticos inteligentes y sistemas de monitoreo de edificios", dijo Basak.
Según los investigadores, existen sistemas similares de mantenimiento del hogar o incluso de control de la salud que podrían beneficiarse de un seguimiento tan sensible.
"Imagine un radar que pueda rastrear a un usuario y pedir ayuda si algún parámetro de salud cambia de manera peligrosa", dijo Basak.
"Con el conjunto correcto de acciones de destino, los radares en los hogares inteligentes y la industria pueden permitir un cambio más rápido cuando se detectan problemas y problemas", agregó.
(Excepto por el titular, esta historia no ha sido editada por el personal de NDTV y se publica desde un feed sindicado).
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