Las ondas inalámbricas de una vivienda esconden mucha más información de la que aparentan. Un grupo del Instituto Tecnológico de Karlsruhe acaba de comprobar que un router convencional puede distinguir individuos concretos incluso cuando no llevan consigo ningún dispositivo conectado.
Publicado por César Noragueda
Periodista especializado en cine, ciencia y pensamiento crítico.
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Durante bastante tiempo, la vigilancia digital parecía depender de cámaras, micrófonos, GPS o teléfonos móviles. Ahora, un equipo alemán acaba de enseñar algo que puede causar inquietud: las señales wifi habituales pueden bastar para reconocer individuos concretos incluso cuando no cargan dispositivos encima.
A lo largo de décadas, el wifi se entendió como una infraestructura destinada exclusivamente a transportar datos entre aparatos. Los investigadores revelan que las ondas inalámbricas contienen rastros suficientes para distinguir personas; y no porque las cámaras las vean, sino porque sus cuerpos alteran el recorrido de la señal de una manera característica.
La conclusión posee algo de perturbador. El problema ya no consiste únicamente en qué información compartimos en internet, sino en la posibilidad de que el propio entorno físico empiece a actuar como sensor silencioso. De repente, las paredes, el aire y el tráfico inalámbrico recuerdan menos a una red pasiva y más a un sistema de percepción ambiental, transformando una infraestructura cotidiana en una posible herramienta biométrica invisible.
Un sistema de percepción ambiental que transforma una infraestructura cotidiana en una posible herramienta biométrica invisible.
El trabajo, presentado en la Conferencia ACM sobre Seguridad Informática y de las Comunicaciones, gira alrededor de un componente técnico poco conocido, denominado beamforming feedback information (BFI) o información de retroalimentación de beamforming. Dicho mecanismo apareció con wifi 5 (802.11ac) para permitir que móviles y ordenadores indiquen al router cómo orientar la transmisión y mejorar cobertura o estabilidad.
Ese intercambio sucede continuamente y, además, buena parte de esa información viaja sin cifrar. El equipo científico identifica patrones físicos únicos dentro del tráfico BFI estándar tras estudiar cómo las ondas rebotan contra muebles, paredes y cuerpos humanos antes de regresar al punto de acceso. La idea recuerda vagamente al radar, aunque aquí no intervienen antenas militares ni un equipamiento singular. Los autores optaron por usar routers comerciales y tarjetas wifi corrientes para reconstruir firmas inalámbricas asociadas a cada participante mediante aprendizaje automático. El sistema recibió el nombre de BFId.
Existe un matiz técnico relevante. Los trabajos anteriores de identificación inalámbrica solían apoyarse en channel state information (CSI) o información del estado del canal, un tipo de medición mucho más difícil de obtener porque exige firmware modificado y hardware compatible, como la veterana Intel 5300 lanzada en 2008. Según el propio paper, menos del 6 por ciento de los dispositivos desplegados soportaban extracción CSI en 2023.
El aspecto más llamativo quizá sea la sutileza del método. Nadie necesita posar frente a una lente ni desbloquear un teléfono. Basta con existir dentro del espacio cubierto por la red. Cada torso, cada hombro y cada manera de desplazarse modifica el trayecto de las señales de modo apenas perceptible para nosotros, pero enormemente descriptivo para una inteligencia artificial entrenada.
Para comprobar hasta dónde podía llegar el sistema, los investigadores analizaron a 197 personas en distintos escenarios. Se trata, según los autores, del conjunto de datos más grande utilizado hasta ahora en este tipo de identificación inalámbrica. La inteligencia artificial consigue reconocer individuos con una precisión cercana al 99,5 por ciento hasta cuando cambian ligeramente de posición o se desplazan por la estancia.
Eso no significa que el experimento funcione como magia omnipotente. El modelo requiere entrenamiento previo; y el entorno influye bastante. La disposición del mobiliario, la geometría del lugar o las interferencias externas alteran la calidad de la identificación. Aun así, el rendimiento obtenido sorprendió incluso a los propios autores.
El salto tecnológico no consiste en que el wifi perciba movimiento, sino en que comienza a reconocer individuos específicos.
Hay otro aspecto delicado. El sistema no se limita a detectar “presencia humana”, algo que otras tecnologías inalámbricas ya hacían desde hace años. En este caso, la red empieza a discriminar identidades concretas. La diferencia conceptual resulta enorme; detectar que alguien está en una habitación no equivale a saber quién es exactamente. Entonces, el salto tecnológico no consiste en que el wifi perciba movimiento, sino en que comienza a reconocer individuos específicos.
Durante bastante tiempo, los sistemas biométricos parecían ligados a huellas dactilares, rostros o iris. Sin embargo, este estudio sugiere que el cuerpo entero puede actuar como firma radioeléctrica involuntaria. La musculatura, la altura o incluso ciertos hábitos de movimiento generan alteraciones singulares dentro del campo inalámbrico.
La física detrás del fenómeno no resulta misteriosa, aunque sí extremadamente compleja. Las ondas electromagnéticas cambian al atravesar materiales distintos. Cada persona modifica las señales wifi siguiendo combinaciones suficientemente características como para delatar su identidad cuando un algoritmo dispone de datos abundantes. Debido a ello, el sistema puede localizar regularidades invisibles para un observador humano. Lo que para nosotros semeja ruido caótico, para una red neuronal representa una colección de microvariaciones aprovechables. El aprendizaje automático destaca precisamente por eso: encontrar estructuras donde antes solo parecía haber desorden.
Curiosamente, BFId supera incluso a métodos basados en CSI pese a trabajar con información más comprimida y, en teoría, menos detallada. Los autores sostienen que esa compresión actúa como una especie de filtro de ruido natural. Cada muestra BFI contiene alrededor de 740 características, frente a las 212 utilizadas habitualmente por CSI.
A esto se suma otra ventaja decisiva. Un único dispositivo situado en modo monitor puede capturar simultáneamente información procedente de varios clientes wifi y obtener múltiples perspectivas de una persona dentro del espacio. Los enfoques clásicos basados en CSI acostumbraban a depender de un único ángulo por nodo malicioso.
En paralelo, el trabajo desmonta parcialmente una percepción muy extendida sobre privacidad digital. Mucha gente asume que apagar el móvil o bloquear la geolocalización reduce drásticamente el seguimiento tecnológico. Este experimento introduce un matiz espinoso: incluso sin dispositivos activos, el entorno inalámbrico puede seguir describiendo nuestra presencia.
Los autores advierten de posibles aplicaciones relacionadas con vigilancia encubierta, seguimiento comercial o monitorización masiva. El estudio plantea escenarios donde las redes inalámbricas permiten rastrear personas sin cámaras visibles; precisamente ahí reside buena parte de la incomodidad que rodea al proyecto.
Un centro comercial podría contabilizar visitas sin recurrir a reconocimiento facial tradicional. Una oficina tendría capacidad para supervisar movimientos internos con enorme discreción. En regímenes autoritarios, la tecnología incluso podría acabar integrada en sistemas de control social difíciles de detectar por la población.
Nada de eso parece inminente; aunque tampoco resulta descabellado. La historia reciente demuestra que muchas herramientas concebidas inicialmente para optimizar infraestructuras terminan reutilizadas con objetivos distintos. Ocurrió con la geolocalización móvil, con ciertas plataformas sociales y con numerosos sistemas de análisis masivo de datos. Ahora, la cuestión ya no consiste solo en qué información entregamos a internet, sino en cuánto revela sobre nosotros el espacio físico que habitamos.
Los investigadores advierten de posibles aplicaciones relacionadas con vigilancia encubierta, seguimiento comercial o monitorización masiva.
Los propios investigadores reconocen límites importantes. El sistema no “ve” personas como lo haría una cámara ni genera reconstrucciones tridimensionales precisas. Lo que obtiene es una firma estadística asociada a perturbaciones de señal concretas. Varios especialistas han señalado precisamente eso para rebajar interpretaciones excesivamente cinematográficas del trabajo.
A causa de esto, el equipo solicita incorporar protecciones específicas al estándar IEEE 802.11bf, destinado precisamente al wifi sensing o detección mediante wifi. El objetivo pasa por impedir que determinadas señales puedan capturarse o reinterpretarse con facilidad por terceros.
Este proyecto no surge aislado. Durante bastantes años, distintos laboratorios han explorado maneras de utilizar señales inalámbricas para detectar respiración, caídas domésticas, presencia humana o movimientos detrás de paredes. Las nuevas generaciones de wifi evolucionan hacia sistemas capaces de interpretar el entorno físico además de transmitir datos.
La diferencia es que ahora la tecnología empieza a cruzar otra frontera: pasar de “hay alguien aquí” a “sabemos quién está aquí”. Ese matiz transforma profundamente el debate. Ya no hablamos solo de automatización doméstica o comodidad tecnológica, sino de identidad y anonimato.
Quizá lo más singular del hallazgo sea precisamente eso. El estudio del Instituto Tecnológico de Karlsruhe no demuestra todavía una vigilancia total inevitable, pero sí revela que el espacio inalámbrico cotidiano contiene mucha más información de la que imaginábamos. Durante bastante tiempo llenamos hogares, estaciones y oficinas de ondas invisibles para conectar dispositivos. Apenas comenzamos a entender que esas mismas señales podrían acabar describiendo, siguiendo e identificando a quienes viven dentro de ellas.
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