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Juanro

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Tyler Durden

Apple ha patentado un sistema bajo el número US2023/0245657 A1 titulado "Keyworking detection using motion sensors". Esta tecnología permite detectar palabras pronunciadas por una persona a través de los movimientos que genera al hablar, capturados por sensores de movimiento como acelerómetros y giroscopios en dispositivos iPhone. Aunque la intención principal es mejorar la detección de comandos para asistentes digitales como Siri, existe una preocupación sobre las implicaciones de privacidad, ya que apps podrían potencialmente espiar a los usuarios o desarrollar técnicas de hacking basadas en estos datos. Con un adecuado entrenamiento de algoritmos de Machine Learning, es posible que el sistema pueda reconocer comandos sin necesidad de acceder al micrófono, lo que podría hacer inefectivas las medidas de privacidad basadas en desactivar el acceso al micrófono. Esta técnica recuerda a otros métodos que utilizan "Side-Channels" en ciberseguridad, donde se extraen datos de maneras no convencionales, como el análisis de las perturbaciones generadas por objetos frente a señales WiFi o el estudio de patrones de descarga de baterías para geolocalizar dispositivos. Estas innovaciones en Machine Learning podrían tener tanto aplicaciones beneficiosas como riesgos para la privacidad y seguridad.

Aunque esta técnica parezca una noticia reciente [1] debido a la nueva patente de Apple, no lo es en absoluto. Ya hace más de una década que se lleva empleando este tipo de tecnologías para la identificación. Y esto es solo que patentan y dan a conocer. Imaginad lo que pueden estar haciendo sin nuestro conocimiento.

[1] Privacy Alert???: Apple patenta cómo reconocer lo que dices por medio de los movimientos que generas en los acelerómetros y giroscopios. [en línea], [sin fecha]. [consulta: 8 agosto 2023]. Disponible en: https://www.elladodelmal.com/2023/08/privacy-alert-apple-patenta-como.html.

[2] SHOAIB, M., BOSCH, S., INCEL, O., SCHOLTEN, H. y HAVINGA, P., 2014. Fusion of Smartphone Motion Sensors for Physical Activity Recognition. Sensors, vol. 14, no. 6, ISSN 1424-8220. DOI 10.3390/s140610146.

[3] SHOAIB, M., BOSCH, S., INCEL, O., SCHOLTEN, H. y HAVINGA, P., 2016. Complex Human Activity Recognition Using Smartphone and Wrist-Worn Motion Sensors. Sensors, vol. 16, no. 4, ISSN 1424-8220. DOI 10.3390/s16040426.

[4] WANG, H., GAO, C., FU, H., MA, C.Z.-H., WANG, Q., HE, Z. y LI, M., 2023. Automated Student Classroom Behaviors’ Perception and Identification Using Motion Sensors. Bioengineering, vol. 10, no. 2, ISSN 2306-5354. DOI 10.3390/bioengineering10020127.

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