Alerta: Radar IA escucha tus llamadas a 3 metros de distancia

En un desarrollo sorprendente que redefine los límites de la privacidad digital, investigadores de la Universidad de Penn State han presentado una novedosa tecnología de radar impulsada por IA capaz de interceptar y transcribir remotamente conversaciones telefónicas desde una distancia de tres metros (aproximadamente 10 pies). Este avance, denominado por algunos como “escucha inalámbrica”, aprovecha los sensores de radar de ondas milimétricas (mmWave) comunes, planteando preguntas urgentes sobre la seguridad de nuestras comunicaciones diarias.

El núcleo de esta inquietante innovación reside en su capacidad para detectar las vibraciones minúsculas e imperceptibles que emanan del auricular de un teléfono móvil a medida que el sonido se reproduce a través de él. Estas vibraciones, que impregnan todo el dispositivo, crean una firma acústica única que el sistema de radar captura. Para transformar estos datos de radar “ruidosos” en habla discernible, el equipo de Penn State, liderado por el candidato a doctorado Suryoday Basak y el profesor asociado Mahanth Gowda, adaptó ingeniosamente el modelo de reconocimiento de voz Whisper de OpenAI. Lo lograron reentrenando solo el uno por ciento de los parámetros del modelo utilizando una técnica llamada adaptación de bajo rango, especializándolo para señales derivadas del radar.

La iteración actual de la tecnología cuenta con una precisión de aproximadamente el 60% para transcribir conversaciones de un vocabulario de hasta 10,000 palabras. Si bien esto podría parecer limitado, los investigadores establecen un paralelismo con la lectura de labios, que típicamente captura solo el 30-40% de las palabras, pero permite una comprensión significativa a través de pistas contextuales. Esto representa un salto significativo desde su proyecto anterior de 2022, conocido como “mmSpy”, que solo podía identificar 10 palabras predefinidas con mayor precisión a distancias más cortas.

Las implicaciones de esta investigación van mucho más allá de la curiosidad académica. Los sensores de radar de ondas milimétricas utilizados no son componentes exóticos de alta tecnología; son del mismo tipo que se encuentran en un número creciente de tecnologías de consumo, incluidos los automóviles autónomos, las redes 5G y los detectores de movimiento. Esta disponibilidad generalizada, junto con el potencial de miniaturización —los investigadores sugieren que dichos sensores podrían incrustarse en objetos tan inofensivos como bolígrafos—, pinta un panorama preocupante para la privacidad personal.

El equipo de Penn State enfatiza que su motivación principal es concienciar al público sobre estas posibles vulnerabilidades de privacidad, en lugar de facilitar la vigilancia ilícita. Prevén un futuro en el que actores maliciosos podrían explotar tales técnicas, subrayando la necesidad urgente de salvaguardias de privacidad mejoradas en nuestro mundo cada vez más interconectado. Este desarrollo se enmarca en la categoría más amplia de “ataques de canal lateral acústico”, un campo que explora cómo las señales aparentemente inofensivas —como los sonidos de las pulsaciones de teclas o incluso las vibraciones de los componentes internos de un teléfono— pueden explotarse para extraer información sensible. A medida que los modelos de IA continúan avanzando y se vuelven más accesibles, la suposición fundamental de la privacidad conversacional puede requerir, de hecho, una reconsideración drástica.