Un grupo de acad\u00e9micos ha ideado un sistema que se puede usar en un tel\u00e9fono o una computadora port\u00e1til para identificar y ubicar dispositivos IoT ocultos conectados a Wi-Fi en espacios f\u00edsicos desconocidos.<\/p>\n
Con c\u00e1maras ocultas siendo cada vez m\u00e1s<\/a> utilizado<\/a> para fisgonear<\/a> sobre individuos<\/a> en habitaciones de hotel y Airbnbs, el objetivo es poder identificar dichos dispositivos maliciosos sin mucha molestia.<\/p>\n El sistema, denominado Lumos<\/b>est\u00e1 dise\u00f1ado con esta intenci\u00f3n en mente y para “visualizar su presencia usando una interfaz de realidad aumentada”. dicho<\/a> Rahul Anand Sharma, Elahe Soltanaghaei, Anthony Rowe y Vyas Sekar de la Universidad Carnegie Mellon en un nuevo art\u00edculo.<\/p>\n En esencia, la plataforma funciona olfateando y recopilando paquetes inal\u00e1mbricos cifrados por aire para detectar e identificar dispositivos ocultos. Posteriormente, estima la ubicaci\u00f3n de cada dispositivo identificado con respecto al usuario mientras camina por el per\u00edmetro del espacio.<\/p>\n El m\u00f3dulo de localizaci\u00f3n, por su parte, combina mediciones de intensidad de se\u00f1al que est\u00e1n disponibles en paquetes 802.11 (tambi\u00e9n conocido como Indicador de intensidad de se\u00f1al recibida o RSSI) con la posici\u00f3n relativa del usuario determinada por odometr\u00eda inercial visual (VI\u00d3<\/a>) informaci\u00f3n en tel\u00e9fonos m\u00f3viles.<\/p>\n En los dispositivos iOS de Apple, por ejemplo, el seguimiento de posici\u00f3n se logra mediante ARKit<\/a>una API para desarrolladores que permite crear experiencias de realidad aumentada aprovechando la c\u00e1mara, la CPU, la GPU y los sensores de movimiento del tel\u00e9fono.<\/p>\n “A medida que el usuario se acerca a cada dispositivo, los valores de RSSI correspondientes a esos puntos de datos aumentan y luego se reducen a medida que se aleja del dispositivo”, dijeron los investigadores. “Lumos aprovecha las medidas espaciales de los valores RSSI y sus variaciones para estimar la ubicaci\u00f3n de cada dispositivo”.<\/p>\n Adem\u00e1s, Lumos puede localizar dispositivos IoT independientemente de la velocidad a la que camina el usuario. Tambi\u00e9n se incorpora un m\u00f3dulo de huellas dactilares que analiza los patrones de tr\u00e1fico 802.11 capturados utilizando un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico para identificar los dispositivos en funci\u00f3n de las direcciones MAC.<\/p>\n La investigaci\u00f3n evalu\u00f3 Lumos en 44 dispositivos IoT diferentes que abarcan varios tipos, modelos y marcas en seis entornos diferentes, y descubri\u00f3 que puede identificar dispositivos ocultos con un 95 % de precisi\u00f3n y localizarlos con un error medio de 1,5 m en 30 minutos en un intervalo de dos dormitorio, 1000 pies cuadrados Departamento.<\/p>\n Dicho esto, un atacante avanzado puede aprovechar t\u00e9cnicas como la aleatorizaci\u00f3n de direcciones MAC para evadir la detecci\u00f3n y eludir la localizaci\u00f3n modificando arbitrariamente la potencia de transmisi\u00f3n de los dispositivos.<\/p>\n “Lumos puede generalizar potencialmente a trav\u00e9s de diferentes marcas y modelos de dispositivos, siempre que haya visto al menos un dispositivo con un comportamiento similar en el fase de entrenamiento<\/a>\u201d, dijeron los investigadores, se\u00f1alando c\u00f3mo el sistema puede incluso identificar dispositivos sin perfil.<\/p>\n <\/p>\n<\/div>\n![\"La](\"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/Fronton-botnet-ruso-de-IoT-disenado-para-ejecutar-campanas-de.png\")
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