Smartwatches que detectan qué hace el usuario, y qué contraseña teclea

Investigadores de la universidad de Carnegie Mellon ha demostrado que bastan una pequeñas modificaciones de software para que los relojes inteligentes sean capaces de detectar qué actividad esta realizando el usuario con un 95% de exactitud.

Hasta ahora los investigadores han logrado «descifrar» 25 actividades; un avance que, aseguran, cambiará la manera de interactuar con estos dispositivos y sus apps.

El acelerómetro y el micrófono son dos elementos comunes en los smartwaches que posibilitan la detección de la actividad. Por ejemplo, el acelerómetro revela cuáles son la posición y los movimientos de brazos y manos; mientras que, en algunos casos, el micrófono se utiliza para identificar el sonido ambiente característicos de determinadas actividades.

«Las 25 actividades que podemos detectar hasta ahora son solo una pequeña de todas las que realizamos de forma cotidiana con manos y brazos,» dicen los investigadores. El hecho de que un dispositivo inteligente (una pulsera, un reloj) reconozca el contexto de lo que el usuario está haciendo tiene un gran potencial para monitorizar y mejorar una gran variedad de aplicaciones.

Apps más inteligentes, sensibles al contexto de lo que hace el usuario

«Del mismo modo que los teléfonos inteligentes pueden silenciar las notificaciones cuando el usuario está conduciendo, los smartwatches del futuro podrán reconocer si para determinadas actividades conviene no interrumpir al usuario, o si por el contrario requiere de asistencia,» explican los investigadores.

Esta capacidad puede aplicarse, por ejemplo, al seguimiento de hábitos de vida saludable como cepillarse los dientes, lavarse la manos o detectar movimientos que, como teclear, pueden derivar en lesiones relacionadas con la sobrecarga o el esfuerzo repetitivo.

También reconoce cuándo una persona está fumando, o detectar cuánto, puede beneficiar los tratamientos para dejar de fumar asistidos por apps.

«Detectar los movimientos de las manos también puede aprovecharse para orientar a un usuario que practica o aprende nuevas habilidades —dicen los investigadores— como tocar un instrumento musical, realizar ejercicios de rehabilitación e incluso detectar la aparición de síntomas motores asociados a enfermedades como el Parkinson.»

Una app para smartwatch contra la somnolencia al volante

La app Copiloto de Samsung para smartwatches con sistema operativo Android utiliza los sensores de los relojes inteligentes para detectar la somnolencia al volante y prevenir accidentes de tráfico relacionados con el sueño; un factor presente en al menos un 15% de los accidentes de tráfico, según la DGT.

Durante la conducción la app del reloj inteligente mide la frecuencia cardíaca del conductor, para detectar variaciones en el pulso y en el ritmo de la respiración. La app también detecta la posición y los movimientos de las manos en el volante, y cronometra el tiempo de conducción.

Con estas variables la app es capaz de determinar cuándo el conductor está cansado o cuándo comienza a mostrar signos de somnolencia. En ese momento emitirá una alarma para alertar al usuario.

Un problema potencial para la intimidad y la seguridad

Más allá de que las apps de los smartwatches intensifiquen qué hace el usuario, cómo y cuándo, hace algún tiempo saltaron las alarmas en torno a otra potencial amenaza de los smartwartches y las pulseras de actividad: reconocer qué teclea el usuario, incluyendo PIN y contraseñas.

Según explicaron el año pasado expertos en ciberseguridad de Karspersky, una modificación o implementación de software malicioso tenia el potencial de revelar cuál era el número PIN que se tecleaba al utilizar una tarjeta bancaria, un cajero automático o para desbloquear el móvil, e incluso al teclear contraseñas en un ordenador.

El análisis de las señales que registran los sensores de relojes y pulseras inteligentes (como acelerómetros y giroscopios) permiten, en teoría, construir un perfil de comportamiento de un usuario y detectar qué está tecleando en cada momento. «Este perfil se puede realizar discretamente a través de aplicaciones legítimas y sin el conocimiento del usuario,» explicaron entonces los investigadores.

Después esos patrones pueden aplicarse para interpretar qué ha tecleado el usuario en un momento dado; por ejemplo, en el momento de escribir un código o contraseña de acceso.