Aquela fita na sua webcam pode não ser suficiente. Pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) destacaram as ameaças à privacidade de imagens possibilitadas por sensores de luz ambiente, em um artigo publicado recentemente em Avanços da Ciência. Os usuários de dispositivos preocupados com segurança e privacidade podem se sentir confortáveis com soluções de hardware (obturadores) e permissões de software que restringem o uso da webcam. No entanto, os investigadores demonstraram que a informação visual pode ser recolhida através de um dos sensores de luz ambiente comuns instalados em muitos dispositivos. Esses pequenos sensores geralmente não são fechados ou desativados pelos usuários e normalmente não têm permissão no nível do dispositivo.
Os sensores de luz ambiente são classificados como de baixo risco pelos fabricantes de dispositivos e muitas vezes podem ser acessados diretamente por software (ou malware) sem quaisquer permissões ou privilégios. No entanto, estudos anteriores mostraram que um sensor tão rudimentar pode fornecer informações suficientes para inferir o pressionamento de teclas em um teclado virtual e roubar um PIN de dispositivo, cerca de 80% das vezes. A nova pesquisa mostra o que um sensor de luz ambiente pode fazer quando combinado com um componente de fonte de luz ativa – ou seja, a tela do dispositivo.
Para seus experimentos, os pesquisadores do MIT usaram um Samsung Galaxy View 2. Este tablet de consumo bastante antigo e grande (17,3 polegadas) tem seu sensor de luz ambiente próximo à câmera frontal (selfie), que ainda é uma configuração muito comum.
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Em resumo, os pesquisadores descobriram que a posição e o formato da mão de um usuário poderiam ser determinados usando sua tecnologia. Além disso, os gestos das mãos poderiam ser revelados, assim como o número de dedos usados e as direções dos gestos. Por fim, foi possível detectar outras formas, como a presença de um rosto humano, por exemplo.
Os cientistas explicaram que o sensor de luz ambiente lê a luz emitida pela tela que brilha no rosto de uma pessoa e é parcialmente bloqueada pela interação mão/tela. Muita matemática complicada, auxiliada por IA e tecnologia de processamento de imagem, foi usada pelos pesquisadores para entregar seus resultados.
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