Las cámaras que leen matrículas, bajo sospecha: un ‘hacker’ revela un fallo que expone estos datos

Las cámaras diseñadas para leer matrículas se han convertido en una herramienta habitual para supervisar lo que ocurre en calles y carreteras. Su uso facilita identificar al propietario de un vehículo implicado en una infracción, pero este no es el verdadero riesgo asociado a estos dispositivos.

Estas cámaras funcionan, además, como gigantescos repositorios de información. La mecánica es sencilla: incorporan programas capaces de reconocer la marca, el modelo y el color de cualquier coche que captan.

A esto se suma un sistema de reconocimiento óptico de caracteres, que permite traducir a datos los números y letras de cada matrícula. Esa información se guarda y se contrasta con bases de datos oficiales para localizar vehículos infractores y comunicar cada caso a las autoridades competentes.

Cámaras vulnerables

El Departamento de Seguridad Nacional de Estados Unidos publicó un aviso alertando de que muchas cámaras empleadas para la lectura de matrículas presentan vulnerabilidades potenciales ante ataques informáticos. Una preocupación lógica si se tiene en cuenta la cantidad de datos sensibles que gestionan.

En su canal de YouTube, Matt Brown demostró que es posible acceder a estas cámaras con relativa facilidad, siempre que se cuente con ciertos conocimientos técnicos básicos y una simple conexión a internet.

Una puerta abierta para los delincuentes

Un atacante con habilidades mínimas podría usar ese acceso para recopilar información sobre los desplazamientos de los conductores sin que ellos sean conscientes. De hecho, seleccionando las cámaras adecuadas, sería factible controlar con precisión los trayectos de una persona y deducir su rutina diaria sin demasiado esfuerzo.

El ‘youtuber’ localizó decenas de cámaras completamente expuestas. Al mismo tiempo, advirtió de que los registros de paso de vehículos (generados cada vez que un coche aparece en el encuadre) también pueden consultarse con conocimientos básicos de programación.

Para demostrarlo, construyó una base de datos propia con detalles como marca, modelo, color y matrícula de cada vehículo detectado. Si él ha podido hacerlo, también podrían lograrlo actores malintencionados: bastaría con elegir un conjunto de cámaras y rastrear a una persona, conocida o anónima, a lo largo del día para estudiar sus hábitos y diseñar un ataque con gran precisión.