El WiFi regular 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 tiene en cuenta es la base física de esta tecnología, porque las ondas de radio se propagan por el espacio, atraviesan las paredes y se reflejan en 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 transmite datos, sino que también puede servir como sensor pasivo para el medio ambiente.

Los enfoques anteriores para la detección humana por radio generalmente requerían sensores especiales o mediciones complejas de la llamada información del estado del canal, lo que limitaba su uso práctico. En cambio, el nuevo enfoque se basa en datos que todavía se generan durante las operaciones normales, lo que reduce significativamente los obstáculos técnicos. Los dispositivos conectados informan periódicamente al enrutador cómo es el enlace de radio para que pueda enrutar 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 la transmisión no está cifrada, en principio puede ser leída por cualquier dispositivo receptor dentro del alcance. Esta información adicional, invisible para los no expertos, crea la verdadera superficie de ataque para identificar y reconocer a las personas.

Cómo una WLAN hace visibles a las personas

El proceso, llamado BFId, fue desarrollado por un grupo 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 esquema significativamente más rico que los métodos anteriores. Un modelo de aprendizaje automático entrenado transforma estos cambios de señal en un tipo de firma que puede atribuirse a un ser humano. Después del entrenamiento, sólo se necesitan unos segundos para reconocer a una persona. Lo crucial es que no se necesitan cámaras, sensores especiales 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% de resultados en 197 sujetos de prueba

En las pruebas, el sistema logró una precisión de reconocimiento de alrededor del 99,5 por ciento, como afirmaron los investigadores en su estudio del método BFId, probado en un conjunto de datos con 197 personas. Curiosamente, 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 publicados hasta la fecha para el reconocimiento de personas por radio. La tasa de éxito 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 de la información. Los investigadores clasifican expresamente la determinación de la identidad por radio como un ataque a la privacidad porque puede realizarse sin el conocimiento o el consentimiento de las personas afectadas.

Porque apagar el celular no te protege

A diferencia de muchos métodos de seguimiento, no ayuda apagar el teléfono inteligente o no tener uno consigo. Es suficiente que otros dispositivos en el área se comuniquen con un enrutador, ya que esto genera suficientes reflejos para detectar a una persona presente. Las ondas de radio también penetran muchos materiales, por lo que la detección puede funcionar incluso a través de paredes y en situaciones sin línea de visión directa. Sólo recientemente se ha demostrado en otros lugares cómo incluso un cable de fibra óptica puede transformarse en un micrófono capaz de reconstruir conversaciones enteras. El atractivo de este tipo de ataques radica en el hecho de que utilizan infraestructuras cotidianas existentes y permanecen invisibles para el mundo exterior. A diferencia de una cámara de vigilancia visible, una red de radio no da ninguna indicación de que también pueda servir como sistema de detección.

¿Qué medidas de protección se están debatiendo ahora?

Los autores señalan que hoy en día existen métodos de vigilancia aún más sencillos para los servicios secretos o los delincuentes, como cámaras incautadas o timbres conectados en red. Sin embargo, el riesgo particular del método WLAN reside en su ubicuidad y poca visibilidad, ya que las redes inalámbricas están disponibles prácticamente en todas partes. Las principales posibles contramedidas incluyen cifrar los comentarios previamente transmitidos abiertamente y adaptar los estándares WLAN para dificultar la evaluación. Al mismo tiempo, sin embargo, están surgiendo movimientos hacia una mayor protección de los datos, como enfoques descentralizados para las comunicaciones privadas, 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, de modo que se puedan desarrollar mecanismos de protección antes de que se haga un mal uso de la tecnología.

ACM CCS 2025, BFId: Ataques de descubrimiento de identidad utilizando información de retroalimentación de formación de haces; doi:10.1145/3719027.3765062