Flock continúa enfrentando el rechazo público por las formas en que su red nacional de lectores de matrículas puede ser utilizada y abusada en Estados Unidos. Pero hay noticias más inquietantes para quienes se preocupan por la privacidad personal: existe tecnología aún más preocupante en el horizonte. Se trata de SignalTrace, una solución de Leonardo que eleva la sofisticación de los sistemas de lectura de matrículas al identificar los tipos de dispositivos que hay en un coche al pasar y vincularlos a una persona, incluso cuando la matrícula no es visible.

Con un ejemplo simple: un coche de interés para las autoridades podría contener un iPhone, un estéreo de Audi y unos auriculares Bose. La próxima vez que esa combinación específica de dispositivos sea detectada por la red SignalTrace, se podría enviar una alerta a las fuerzas del orden.

Aunque la tecnología aún no está ampliamente desplegada, investigadores de seguridad ya se plantean preguntas sobre sus posibles implicaciones y la posibilidad de que ciudadanos inocentes queden atrapados en investigaciones. A continuación se explica cómo funciona la tecnología y qué podría ocurrir a continuación.

Cómo funciona SignalTrace

Prácticamente todos los dispositivos electrónicos que usamos emiten algún tipo de información por Bluetooth o Wi‑Fi. Es así como tu teléfono permanece conectado a las torres celulares, cómo tu rastreador de fitness sincroniza estadísticas con la web, etc. SignalTrace opera además de las cámaras lectoras de matrículas para captar estas señales e interpretarlas.

Con el tiempo, el sistema distingue combinaciones de dispositivos (que suelen incluir algunos componentes electrónicos del propio coche) para determinar qué gadgets viajan juntos de forma regular, sugiriendo que las mismas personas están dentro. Esto ofrece a las autoridades una forma de monitorizar dónde está un vehículo y a qué hora, y obtener más información sobre quién está dentro del vehículo.

“Los algoritmos pueden determinar qué mezcla específica de dispositivos viaja de manera predecible junta”, explica Leonardo en su sitio web. “Esa mezcla específica de dispositivos – vinculada por sellos de tiempo y ubicaciones comunes – se describe como una huella electrónica y puede ayudar a generar indicios que apoyen investigaciones.”

Es similar, en cierto modo, a las técnicas de fingerprinting de navegadores que utilizan los sitios web: incluso si no conoces tu nombre o dirección, podrían deducir que eres la misma persona que visitó ayer a partir de zona horaria, versión del navegador, sistema operativo, resolución de pantalla y otras características del dispositivo.

Implicaciones y límites

La empresa subraya que su tecnología es beneficiosa para el público y una herramienta útil para los investigadores, y que el sistema no identifica a las personas por sí solo, ni lee información de un dispositivo. Además, la responsabilidad del uso de SignalTrace recae en los clientes que contratan el servicio, quienes deben cumplir las leyes locales, estatales y federales. “La información producida por SignalTrace puede corroborarse mediante métodos de investigación tradicionales y no sustituye a la evidencia”, señala Leonardo en la documentación de SignalTrace.

La discusión pública sobre SignalTrace se centra en posibles usos indebidos y sesgos que podrían introducirse, así como en la posibilidad de que se vinculen personas inocentes con ubicaciones o dispositivos a partir de patrones de movimiento recurrentes. Aun cuando la tecnología aún no esté desplegada a gran escala, los indicios señalan que podría estar operativa en algunas zonas de EE. UU. en el futuro cercano, aunque todavía no alcanza la escala de las operaciones de Flock.

Implicaciones para la privacidad

La investigadora de tecnología digital Nicole Bennett, de la Universidad de Indiana, señala en The Conversation que las preocupaciones se enfocan en cómo estos sistemas podrían ser mal utilizados y expandirse, y los sesgos que podrían introducir. Incluso sin identificar a individuos por nombre, no haría falta mucho esfuerzo adicional para vincular a alguien con un hogar o lugar de trabajo al que el coche suele acercarse.

Un estudio publicado en Scientific Reports mostró que solo cuatro registros de tiempo y lugar eran suficientes para distinguir de forma única a 95% de un grupo de 1,5 millones de personas (es decir, distinguir a una persona de otra, sin revelar su información privada). Además, los datos anonimizados de ubicación extraídos de teléfonos pueden construir redes de grupos de amistad sin información adicional, como demuestra una revisión publicada en PNAS.

¿Qué hacer ante SignalTrace?

Si su región adopta esta tecnología, las opciones para evitarla son limitadas: lo más práctico podría ser reducir el uso de dispositivos conectados o, al menos, manifestar su posición y preocupaciones ante la policía local y sus representantes políticos antes de que la tecnología se implante ampliamente. En última instancia, la conversación pública y la rendición de cuentas serán claves para mitigar posibles abusos y sesgos en el uso de SignalTrace y tecnologías similares.

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