Los micrófonos MEMS podrían estar filtrando tus conversaciones privadas.
Un nuevo avance en inteligencia artificial transforma radios FM comunes en inquietantes herramientas de espionaje.
Investigadores han descubierto una nueva técnica de espionaje que aprovecha la inteligencia artificial para recuperar conversaciones a través de dispositivos ubicados detrás de paredes. Este método se basa en una vulnerabilidad encontrada en micrófonos de sistemas microelectromecánicos (MEMS) que se utilizan comúnmente, donde los portátiles son los dispositivos más afectados debido a la forma en que están diseñados sus cables internos.
Un equipo de la Universidad de Florida y de la Universidad de Electro-Comunicaciones de Japón ha demostrado que, incluso a través de una barrera de concreto de 25 cm, los atacantes pueden reconstruir con precisión el habla utilizando solo un receptor de FM, una antena de cobre y herramientas de aprendizaje automático. La clave radica en que los micrófonos de muchos portátiles están conectados mediante cables largos y no blindados, lo que les permite actuar como antenas.
La profesora Sara Rampazzi, de la Universidad de Florida, explicó que es posible interceptar estos micrófonos con un equipo básico que podría costar menos de cien dólares. La investigación reveló una precisión de hasta el 94.2% en el reconocimiento de dígitos hablados, mientras que los modelos generativos de OpenAI lograron tasas de error de transcripción de solo el 6.5%.
Los micrófonos analizados incluyen varios modelos de fabricantes reconocidos como STMicroelectronics y Qualcomm. Estos dispositivos emiten señales electromagnéticas que pueden filtrar datos acústicos a través de armónicos de radio. Según STMicroelectronics, esto se debe a un comportamiento intrínseco de los micrófonos MEMS digitales, que a menudo carecen de blindaje, convirtiendo los cables planos en antenas ideales.
Para reducir este riesgo, se sugieren recomendaciones como reubicar los micrófonos en los portátiles para acortar la longitud de los cables y blindar las conexiones. Asimismo, se propone utilizar técnicas de reloj de espectro ensanchado para disminuir la inteligibilidad de las emisiones sin afectar el rendimiento. Aunque estas soluciones son relativamente sencillas, son más relevantes para dispositivos nuevos. Para los equipos ya existentes, se aconseja que los usuarios utilicen herramientas antivirus o de protección de endpoints, aunque estas no siempre están diseñadas para detectar este tipo de amenazas pasivas.
La investigación sugiere que las conversaciones que se pensaban privadas podrían ser accesibles para vigilancia sofisticada y de bajo costo, lo que plantea inquietudes sobre la protección de datos y la privacidad del usuario.
