Los investigadores -incluyendo a Nirupam Roy, un profesor asistente del Departamento de Ciencias Informáticas de la Universidad de Maryland- recolectaron información del sistema de navegación basado en láser de un popular robot aspiradora y aplicaron técnicas de procesamiento de señales y de aprendizaje profundo para recuperar el habla e identificar los programas de televisión que se emiten en la misma habitación que el dispositivo. La investigación demuestra el potencial de cualquier dispositivo que utilice la tecnología de detección y alcance lumínicos (Lidar) para ser manipulado para recoger el sonido, a pesar de no tener un micrófono. Este trabajo es una colaboración con el profesor adjunto Jun Han de la Universidad de Singapur. "Aceptamos estos dispositivos en nuestros hogares, y no pensamos nada al respecto", dijo Roy. "Pero hemos demostrado que aunque estos dispositivos no tienen micrófonos, podemos reutilizar los sistemas que usan para la navegación para espiar conversaciones y potencialmente revelar información privada". Los sistemas de navegación Lidar en los robots aspiradora domésticos lanzan un rayo láser por toda una habitación y perciben su reflejo cuando rebota en los objetos cercanos. El robot usa las señales reflejadas para trazar un mapa de la habitación y evitar colisiones mientras se mueve por la casa. Los expertos en privacidad han sugerido que los mapas hechos por los robots aspiradores, que a menudo se almacenan en la nube, plantean posibles violaciones de la privacidad que podrían dar a los anunciantes acceso a información sobre cosas como el tamaño de la casa, lo que sugiere el nivel de ingresos, y otra información relacionada con el estilo de vida. Roy y su equipo se preguntaban si el Lidar de estos robots también podría implicar posibles riesgos de seguridad como dispositivos de grabación de sonido en las casas o negocios de los usuarios. Las ondas sonoras hacen que los objetos vibren, y estas vibraciones causan ligeras variaciones en la luz que rebota en un objeto. Los micrófonos láser, utilizados en espionaje desde los años 40, son capaces de convertir esas variaciones en ondas de sonido. Pero los micrófonos láser dependen de un rayo láser dirigido que se refleja en superficies muy lisas, como ventanas de vidrio. Un Lidar de aspiradora, por otro lado, escanea el entorno con un láser y detecta la luz dispersada por los objetos que son irregulares en forma y densidad. La señal dispersada que recibe el sensor de la aspiradora proporciona solo una fracción de la información necesaria para recuperar las ondas sonoras. Los investigadores no estaban seguros de si el sistema Lidar de un robot aspiradora podía ser manipulado para funcionar como un micrófono y si la señal podía ser interpretada en señales de sonido significativas. En primer lugar, los investigadores hackearon un robot aspiradora para demostrar que podían controlar la posición del rayo láser y enviar los datos detectados a sus portátiles a través de Wi-Fi sin interferir con la navegación del dispositivo. A continuación, realizaron experimentos con dos fuentes de sonido. Una fuente era una voz humana que recitaba números reproducidos por los altavoces de la computadora y la otra era el audio de una serie de programas televisivos reproducidos a través de una barra de sonido de la televisión. Roy y sus colegas capturaron la señal láser detectada por el sistema de navegación de la aspiradora al rebotar en una variedad de objetos colocados cerca de la fuente de sonido. Los objetos incluían un cubo de basura, una caja de cartón, un contenedor de comida para llevar y una bolsa de polipropileno, objetos que habitualmente se encuentran en un suelo normal. Los investigadores pasaron las señales que recibieron a través de algoritmos de aprendizaje profundo que fueron entrenados ya sea para detectar voces humanas o para identificar secuencias musicales de programas de televisión. Su sistema informático, al que llaman LidarPhone, identificó y emparejó los números hablados con una precisión del 90%. También identificó programas de televisión de un minuto de grabación con más de un 90% de precisión. "Este tipo de amenaza puede ser más importante ahora que nunca, si se tiene en cuenta que todos pedimos comida por teléfono y tenemos reuniones por ordenador, y a menudo hablamos de nuestra tarjeta de crédito o de la información bancaria", dijo Roy. "Pero lo que me preocupa aún más es que puede revelar mucha más información personal. Este tipo de información puede hablar sobre mi estilo de vida, cuántas horas estoy trabajando, y otras cosas que estoy haciendo. Y lo que vemos en la televisión puede revelar nuestras orientaciones políticas. Eso es crucial para alguien que podría querer manipular las elecciones políticas o dirigirme mensajes muy específicos". Los investigadores enfatizan que las aspiradoras son solo un ejemplo de la potencial vulnerabilidad del espionaje basado en el Lidar. Muchos otros dispositivos podrían estar abiertos a ataques similares, como los sensores de infrarrojos de los teléfonos inteligentes utilizados para el reconocimiento facial o los sensores de infrarrojos pasivos utilizados para la detección de movimiento. "Creo que se trata de un trabajo significativo que hará que los fabricantes sean conscientes de estas posibilidades y que impulsará a la comunidad de la seguridad y la privacidad a idear soluciones para prevenir este tipo de ataques", dijo Roy. (Fuente: NCYT Amazings)