Tu router no solo te da conexión a internet; ahora sabemos que también puede actuar como una cámara invisible capaz de identificarte con una precisión asombrosa.
Investigadores del Instituto de Tecnología de Karlsruhe (KIT) han descubierto que las señales WiFi convencionales pueden ser explotadas para reconocer a individuos específicos con una efectividad cercana al 100%, convirtiendo cualquier entorno con cobertura inalámbrica en un potencial sistema de vigilancia biométrica sin necesidad de cámaras físicas.
El núcleo de este descubrimiento reside en una vulnerabilidad estructural de los protocolos WiFi modernos: la información de retroalimentación de formación de haces o BFI (Beamforming Feedback Information).
Esta tecnología, diseñada para optimizar la dirección de la señal hacia los dispositivos conectados, se transmite de forma no cifrada entre el router y nuestros teléfonos o laptops.
Cualquier atacante con un dispositivo WiFi estándar dentro del rango de alcance puede leer estas señales y obtener “imágenes” de radiofrecuencia desde múltiples perspectivas.
Lo más inquietante es que este sistema de identificación, denominado BFId, no depende de la forma de caminar del usuario ni del ángulo desde el que se capture la señal. En un estudio con 197 participantes, el equipo del KIT logró una precisión de casi el 100% utilizando modelos de aprendizaje automático entrenados.
Una vez procesados los datos, la identificación de la persona ocurre en cuestión de segundos, exponiendo un riesgo masivo para la privacidad en espacios públicos y privados.
Esta capacidad de rastreo invisible es especialmente peligrosa en contextos de estados autoritarios, donde podría utilizarse para identificar a manifestantes o disidentes sin dejar rastro.
Ante esta amenaza, los investigadores han hecho un llamado urgente para que el próximo estándar WiFi, el IEEE 802.11bf, incluya salvaguardas de privacidad y cifrado obligatorio para las señales BFI.
Mientras tanto, cada router en el mundo sigue emitiendo datos que, en las manos equivocadas, podrían decir exactamente quién está en la habitación.
Fuentes: KIT Press Release, KIT Publication Hub