Aunque en un futuro podrían ir equipados con tarjetas eSIM, la conexión que usan estos dispositivos en la actualidad es WiFi. Es con esta conectividad con la que un equipo de investigadores ha creado un sistema de identificación humana llamada FreeSense.
Este sistema viene después de que se hayan probado sistemas de identificación biométrica como la implantación de chips RFID en el cuerpo, o el reconocimiento facial, el cuál es realmente inseguro y fácil de hackear. Otros han tenido más éxito, como los sensores de huella, los cuales requieren un trabajo previo si se quiere suplantar una huella, haciéndolo bastante seguro frente a un ataque directo.
FreeSense va un paso más allá, y no requiere ningún tipo de señal o dispositivo nuevo, sino que simplemente usa las propias señales WiFi para identificar a los usuarios. En el caso del Internet de las cosas, esto servirá para identificar a un usuario cuando se acerque a un dispositivo. Por ejemplo, cuando un miembro de la casa entre en la habitación, la bombilla de LED RGB podrá encenderse y ponerse del color que cada usuario quiera de manera automática.
FreeSense ha sido desarrollado por investigadores de la Universidad Politécnica del Noroeste, en California. Mediante el movimiento y la forma de nuestro cuerpo, FreeSense puede identificar a los usuarios con alrededor de un 90% de precisión. Las señales WiFi chocan contra el cuerpo de los usuarios, y mediante la monitorización de los datos de cómo se propagan las ondas WiFi en un espacio determinado, se puede analizar una serie de datos que permiten al dispositivo modelar a cada usuario con un patrón único.
Para demostrar su funcionamiento, los investigadores usaron a 9 usuarios en una habitación de 30 metros cuadrados, y con sólo un portátil y un router como el que tenemos en casa, registraron los movimientos de los usuarios para hacer una base de datos. El programa consiguió acertar el 75% de las veces entre las nueve personas, y un 95% cuando sólo había dos personas en la habitación. Con entre dos y seis personas, los investigadores afirman que la precisión es de un 88%.
Fuente: Motherboard | adslzone
