Si te parece que los aparatos de telefonía móvil presentan una seguridad considerable, puede que esto no sea del todo cierto. Según una investigación de la Universidad Tecnológica de Nanyang, en Singapur, los smartphones presentan una importante vulnerabilidad.
Los investigadores lograron desbloquear un dispositivo Android con un 99,5% de precisión en solo tres intentos, un teléfono que tenía uno de los 50 números PIN más comunes. Hasta ahora, la tasa de éxito del mejor hackeo telefónico fue del 74% para los 50 números PIN más comunes.
Ahora, la técnica se puede utilizar para adivinar cualquiera de las 10.000 posibles combinaciones de PIN de cuatro dígitos.
Cómo funciona
Los investigadores usaron sensores en un teléfono inteligente para averiguar qué número había sido presionado por sus usuarios, en función de cómo se inclinaba el teléfono y cuánta luz bloqueaba el teléfono.
Ellos creen que su trabajo resalta un defecto significativo en la seguridad de los teléfonos inteligentes, ya que el uso de los sensores dentro de los teléfonos no requiere permisos para el usuario del teléfono y están disponibles para que todas las aplicaciones tengan acceso.
El equipo tomó teléfonos Android e instaló una aplicación personalizada que recolectó datos de seis sensores: acelerómetro, giroscopio, magnetómetro, sensor de proximidad, barómetro y sensor de luz ambiental.
Conocido como aprendizaje profundo, el algoritmo de clasificación fue capaz de dar diferentes ponderaciones de importancia para cada uno de los sensores, dependiendo de lo sensible que fuera cada uno a los diferentes números que se presionan, lo que ayuda a eliminar los factores que juzga que son menos importantes y aumenta la tasa de éxito para la recuperación del PIN.
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Aunque cada persona ingresa el PIN de seguridad en su teléfono de manera diferente, los científicos demostraron que a medida que los datos de más personas se alimentan al algoritmo a lo largo del tiempo, las tasas de éxito mejoraban.
Por tanto, aunque una aplicación maliciosa no adivine un PIN inmediatamente, mediante el aprendizaje automático podría recopilar datos y lanzar un ataque más tarde, cuando la tasa de éxito sea mucho más alta.
