Un nuevo y alarmante riesgo de ciberseguridad ha sido puesto al descubierto por investigadores de la firma ESET. El hallazgo revela que es técnicamente posible reconstruir información sensible, como códigos PIN, contraseñas y otros datos mostrados en pantalla, utilizando únicamente el reflejo capturado en unas gafas. Este método, que combina técnicas avanzadas de visión por computador y el uso de inteligencia artificial, permite a un atacante obtener datos críticos sin necesidad de acercarse físicamente al dispositivo móvil de la víctima ni instalar ningún tipo de malware en el sistema.
Este descubrimiento confirma la emergencia de lo que se ha denominado como ataques ópticos asistidos por IA. Se trata de una evolución tecnológica del clásico "shoulder surfing", o espionaje sobre el hombro, una técnica tradicional donde el atacante observaba directamente la pantalla o el teclado del usuario. La diferencia fundamental es que la versión asistida por IA ya no requiere que el delincuente esté posicionado físicamente cerca de la persona afectada. En su lugar, basta con que una cámara capture el reflejo en lentes, gafas de sol, cristales u otras superficies brillantes para que la información pueda ser extraída.
El funcionamiento técnico de este ataque se basa en la capacidad de los modelos actuales de visión por computador para procesar imágenes que, para el ojo humano, serían irreconocibles o borrosas. Según explican los investigadores de ESET, estas herramientas de IA pueden ampliar y estabilizar reflejos minúsculos presentes en las lentes o cristales. Una vez estabilizada la imagen, la tecnología es capaz de reconstruir teclados virtuales y detectar con precisión el movimiento de los dedos del usuario. A partir de ahí, la IA puede inferir patrones de pulsación, lo que permite deducir el PIN o la contraseña que se está introduciendo.
Además, el uso de modelos de super-resolución y la IA generativa permiten recrear parcialmente la pantalla del dispositivo, incluso cuando el reflejo captado esté distorsionado por la curvatura del cristal de las gafas. Lo que hace unos años se consideraba un escenario propio de la ciencia ficción, hoy es una realidad técnica viable gracias al avance en el procesamiento de imágenes y el aprendizaje profundo.
Los expertos señalan que existen entornos específicos donde este tipo de ataques son especialmente efectivos debido a la naturaleza de la actividad y la presencia de superficies reflectantes. Entre los lugares de mayor riesgo se encuentran los cajeros automáticos, los puntos de pago móvil en tiendas, el transporte público, los aeropuertos y las estaciones de tren. Asimismo, el riesgo se extiende al ámbito digital, específicamente en videollamadas o transmisiones en streaming, donde las pantallas de los dispositivos pueden reflejarse en las gafas de quien aparece en cámara.
Una de las mayores preocupaciones de los investigadores es la posibilidad de que los ciberdelincuentes automaticen estos procesos. La capacidad de la IA para procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real significa que un atacante podría capturar miles de imágenes de diferentes usuarios y procesarlas en cuestión de segundos, escalando la recolección de credenciales de manera masiva y eficiente.
Este estudio pone de manifiesto que la frontera entre la seguridad física y la seguridad digital se está difuminando. La inteligencia artificial permite ahora explotar ángulos de visión, reflejos y microdetalles que anteriormente eran invisibles o irrelevantes para el ojo humano, convirtiendo objetos cotidianos en vulnerabilidades de seguridad.
Ante este escenario, los especialistas de ESET han emitido una serie de recomendaciones para mitigar el riesgo. En primer lugar, aconsejan evitar la introducción de PINs o contraseñas mientras se lleven gafas puestas en espacios públicos. En segundo lugar, sugieren la transición hacia métodos de autenticación biométricos siempre que sea posible, ya que estos eliminan la necesidad de teclear códigos visibles.
También se recomienda la activación de teclados aleatorios en las aplicaciones bancarias, una función que cambia la posición de los números en la pantalla para confundir a quien intente deducir el patrón de pulsación. Complementariamente, el uso de filtros de privacidad en las pantallas de los dispositivos puede reducir la visibilidad de los reflejos. Finalmente, los usuarios deben mantener una conciencia activa sobre las cámaras presentes en su entorno, incluyendo las cámaras de otros usuarios, ya que cualquier lente cercana podría estar siendo utilizada para capturar reflejos sensibles.
