Las cámaras de seguridad domésticas IP son cámaras de seguridad conectadas a Internet que pueden ser instaladas en las casas de las personas y monitoreadas remotamente a través de la web y los teléfonos móviles. La popularidad de estas cámaras está creciendo y se espera que el mercado mundial alcance los 1.300 millones de dólares en 2023. Para el estudio, unos investigadores de la Academia China de Ciencias y de la Universidad Queen Mary de Londres probaron si un atacante podía inferir información que comprometiera la privacidad del propietario de una cámara a partir del simple seguimiento pasivo de los datos enviados a Internet sin llegar a inspeccionar el contenido del vídeo en sí. Las conclusiones mostraron que el tráfico generado por las cámaras IP podía ser monitoreado por los atacantes y utilizado para predecir cuándo una casa está ocupada o no. Los investigadores llegaron incluso a la conclusión de que la actividad futura en la casa podía predecirse basándose en el tráfico pasado generado por la cámara, lo que podría dejar a los usuarios más expuestos al riesgo de robo al poner de manifiesto cuando la casa estaba desocupada. Confirmaron que los atacantes podían detectar cuándo la cámara estaba transmitiendo datos de movimiento, e incluso distinguir entre ciertos tipos de este, como estar sentado o correr. Esto se hizo sin inspeccionar el contenido del vídeo en sí, sino mirando la velocidad a la que las cámaras subían datos a través de Internet. El Dr. Gareth Tyson, profesor titular de la Universidad Queen Mary de Londres, dijo: "Una vez consideradas un artículo de lujo, estas cámaras son ahora comunes en los hogares de todo el mundo. A medida que se vuelven más ubicuas, es importante seguir estudiando sus actividades y los posibles riesgos para la privacidad. Si bien numerosos estudios han examinado la transmisión de vídeo en línea, como YouTube y Netflix, hasta donde sabemos, este es el primer estudio que examina en detalle el tráfico de transmisión de vídeo generado por estas cámaras y cuantifica los riesgos asociados a ellas. Al entender estos riesgos, podemos ahora buscar la manera de proponer una forma de minimizar los riesgos y proteger la privacidad del usuario". (Fuente: NCYT Amazings)