Las apps de videoconferencia pueden filtrar datos de ubicación a través de audio

Desde el inicio de la pandemia de COVID-19, las plataformas de videoconferencia como Zoom y Microsoft Teams se volvieron esenciales para el trabajo, la educación y las conexiones sociales. Aunque estas plataformas ofrecen controles como desactivar cámaras y silenciar micrófonos para proteger la privacidad del usuario, un nuevo estudio sugiere que la videoconferencia podría no ser tan segura como muchos suponen.

Científicos informáticos de SMU descubrieron que, incluso con las cámaras apagadas y los fondos virtuales en uso, los atacantes pueden sondear activamente y de manera encubierta la ubicación física de un usuario aprovechando los canales de audio bidireccionales de las aplicaciones de videoconferencia.

El mecanismo funciona a través de un método denominado "sensing acústico remoto", que permite a un atacante explorar el entorno físico de los usuarios inyectando sonidos maliciosos y analizando la retroalimentación de audio específica de la ubicación, o ecos.

En un estudio publicado como parte del Simposio IEEE 2025 sobre Seguridad y Privacidad, el equipo de investigación probó aplicaciones populares como Zoom y encontró que los ataques propuestos lograron reconocer las ubicaciones o contextos de ubicación de los usuarios con un 88% de precisión, ya sea que el usuario estuviera en el mismo lugar varias veces o nunca antes.

"Los resultados plantean una grave preocupación por la privacidad, ya que cualquier participante de videoconferencia podría invadir fácilmente la privacidad de ubicación de los demás sin necesidad de instalar malware", afirmó Chen Wang, investigador principal de SMU y profesor de informática en la Escuela de Ingeniería Lyle de SMU.

Este tipo de ciberseguridad, conocido como "sniffing de privacidad de ubicación", es particularmente alarmante porque hay muy poco que los usuarios puedan hacer para asegurar la videoconferencia, según Wang.

"Incluso un usuario vigilante que cuidadosamente desmutea el micrófono solo cuando habla sigue siendo vulnerable: un adversario puede aprovechar los pocos segundos de silencio entre desmutear y mutear, ya que las personas naturalmente dejan márgenes para asegurarse de que su discurso sea completamente escuchado", señaló. "Además, encontramos que cuando un usuario habla, los sonidos de eco regresan con mayor energía, porque los sistemas de videoconferencia aplican supresión acústica a los extremos silenciosos del usuario para eliminar retroalimentaciones sin sentido".

Como resultado, el discurso del usuario amplifica efectivamente la retroalimentación de la señal maliciosa.

Otro problema es que los sonidos de sondeo pueden ser tan cortos como 100 milisegundos, lo que brinda a los atacantes suficiente información antes de que una víctima tenga tiempo de notar.

Wang y su equipo están trabajando actualmente en algoritmos de defensa que pueden implementarse en el servidor de videoconferencia para detectar y eliminar sonidos de sondeo sospechosos antes de reenviar el audio a los participantes, junto con otras formas de defenderse contra un adversario que pueda percibir nuestro entorno o "ver dónde estamos".

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Los investigadores de SMU identificaron dos tipos de ataques de eco que son lo suficientemente no invasivos como para pasar desapercibidos por la víctima: el ataque de eco en canal, que utiliza señales cuidadosamente elaboradas para eludir la cancelación de eco, y el ataque de eco fuera de canal, que secuestra sonidos cotidianos como notificaciones de correo electrónico para eludir las defensas sin ser detectado.

Estos métodos podrían permitir a un ladrón o espía, por ejemplo, saber cuándo estás en casa. Un adversario también puede determinar dónde se encuentra el usuario cada vez que se reúne en línea, incluso si el usuario está utilizando un fondo virtual.

Los hallazgos del equipo de investigación se basan en experimentos de seis meses en 12 ubicaciones diferentes, que van desde hogares y oficinas hasta vehículos y hoteles.

"Todos sabemos que los sistemas de videoconferencia utilizan funciones de cancelación de eco para suprimir la retroalimentación de audio y garantizar la calidad de la llamada", dijo Wang. "Sin embargo, encontramos que un adversario puede aprovechar codificadores de IA generativa para contrarrestar tales mecanismos de cancelación de eco y extraer incrustaciones de ubicación estables de señales de eco severamente suprimidas, aunque son casi imperceptibles para los oyentes humanos".

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