Los investigadores piratearon una aspiradora robótica para grabar voz y música de forma remota.
Un equipo de investigadores demostró que las populares aspiradoras robóticas domésticas pueden piratearse de forma remota para que actúen como micrófonos.
Los investigadores, incluido Nirupam Roy, profesor asistente en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Maryland, recopilaron información del sistema de navegación basado en láser en un popular robot de vacío y aplicaron técnicas de procesamiento de señales y aprendizaje profundo para recuperar el habla e identificar los programas de televisión que se reproducen. en la misma habitación que el dispositivo.
La investigación demuestra el potencial de cualquier dispositivo que utilice tecnología de detección de luz y rango (Lidar) para ser manipulado para recopilar sonido, a pesar de no tener un micrófono. Este trabajo, que es una colaboración con el profesor asistente Jun Han de la Universidad de Singapur, se presentó en la Conferencia de la Asociación de Maquinaria de Computación sobre Sistemas de Sensores Integrados en Red (SenSys 2020) el 18 de noviembre de 2020.
Los investigadores reutilizaron el sistema de navegación basado en láser en un robot de vacío (derecha) para captar las vibraciones del sonido y capturar el habla humana que rebota en objetos como un bote de basura colocado cerca de un altavoz de computadora en el piso. Crédito: Sriram Sami
“Damos la bienvenida a estos dispositivos en nuestros hogares, y no pensamos nada al respecto”, dijo Roy, quien tiene un cargo conjunto en el Instituto de Estudios Informáticos Avanzados de la Universidad de Maryland (UMIACS). “Pero hemos demostrado que, aunque estos dispositivos no tienen micrófonos, podemos reutilizar los sistemas que utilizan para la navegación para espiar conversaciones y potencialmente revelar información privada”.
Los sistemas de navegación Lidar de las aspiradoras domésticas proyectan un rayo láser alrededor de una habitación y detectan el reflejo del láser cuando rebota en los objetos cercanos. El robot usa las señales reflejadas para mapear la habitación y evitar colisiones mientras se mueve por la casa.
Los expertos en privacidad han sugerido que los mapas creados por los robots de vacío, 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 preguntaron si el Lidar de estos robots también podría plantear riesgos de seguridad potenciales como dispositivos de grabación de sonido en los hogares o negocios de los usuarios.
Las ondas sonoras hacen que los objetos vibren y estas vibraciones provocan ligeras variaciones en la luz que rebota en un objeto. Los micrófonos láser, utilizados en el espionaje desde la década de 1940, son capaces de convertir esas variaciones en ondas sonoras. Pero los micrófonos láser dependen de un rayo láser dirigido que se refleja en superficies muy lisas, como ventanas de vidrio.
Los algoritmos de aprendizaje profundo fueron capaces de interpretar ondas de sonido dispersas, como las de arriba que fueron capturadas por un robot aspirador, para identificar números y secuencias musicales. Crédito: Sriram Sami
Un Lidar de vacío, por otro lado, escanea el entorno con un láser y detecta la luz dispersada por objetos que tienen forma y densidad irregulares. La señal dispersa recibida por el sensor de vacío 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 de vacío podría manipularse para funcionar como un micrófono y si la señal podría interpretarse en señales de sonido significativas.
Primero, los investigadores piratearon un robot aspirador para demostrar que podían controlar la posición del rayo láser y enviar los datos detectados a sus computadoras 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 variedad de programas de televisión reproducidos a través de una barra de sonido de TV. Roy y sus colegas luego capturaron la señal láser detectada por el sistema de navegación de la aspiradora cuando rebotó en una variedad de objetos colocados cerca de la fuente de sonido. Los objetos incluían un bote de basura, una caja de cartón, un recipiente para llevar y una bolsa de polipropileno, artículos que normalmente se pueden encontrar en un piso típico.
Los investigadores pasaron las señales que recibieron a través de algoritmos de aprendizaje profundo que fueron entrenados para coincidir con voces humanas o para identificar secuencias musicales de programas de televisión. Su sistema informático, al que llaman LidarPhone, identificó y comparó los números hablados con el 90% exactitud. También identificó programas de televisión de un minuto de grabación con más del 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 nos reunimos a través de la computadora, ya menudo hablamos de nuestra tarjeta de crédito o información bancaria”, dijo Roy. “Pero lo que me preocupa aún más es que puede revelar mucha más información personal. Este tipo de información puede informarle sobre mi estilo de vida, cuántas horas estoy trabajando, otras cosas que estoy haciendo. Y lo que vemos en la televisión puede revelar nuestras orientaciones políticas. Eso es crucial para alguien que pueda querer manipular las elecciones políticas o enviarme mensajes muy específicos ”.
Los investigadores enfatizan que las aspiradoras son solo un ejemplo de vulnerabilidad potencial al espionaje basado en Lidar. Muchos otros dispositivos podrían estar expuestos a ataques similares, como los sensores infrarrojos de teléfonos inteligentes utilizados para el reconocimiento facial o los sensores infrarrojos pasivos utilizados para la detección de movimiento.
“Creo que este es un trabajo importante que hará que los fabricantes tomen conciencia de estas posibilidades y motivará a la comunidad de seguridad y privacidad a encontrar soluciones para prevenir este tipo de ataques”, dijo Roy.
Esta investigación fue apoyada parcialmente por una subvención del Fondo de Investigación Académica del Ministerio de Educación de Singapur Nivel 1 (Premio No. R-252-000-A26-133).
El artículo de investigación, Espiar con su robot aspirador: escuchas a través de sensores Lidar, Sriram Sami, Yimin Dai, Sean Rui Xiang Tan, Nirupam Roy y Jun Han, se presentó el 18 de noviembre de 2020 en la Asociación de Maquinaria de Computación, SenSys 2020 .
Referencia: “Espiando con su robot aspirador: escuchas a escondidas a través de sensores lidar” por Sriram Sami, Yimin Dai, Sean Rui Xiang Tan, Nirupam Roy y Jun Han, noviembre de 2020, ACM SenSys 2020.
DOI: 10.1145 / 3384419.3430781
