Eve conoce —o puede conocer— la instancia .p del asistente de voz objetivo y, en todos los escenarios aplicables, cualquier acción definida sobre Eve se proyecta sobre .p. El primer paso del ataque consiste en la generación de comandos de voz .cmd mediante la acción .genCmd(p, cmd), que produce al menos un .payload (por ejemplo, un archivo de audio) conteniendo la instrucción deseada. La eficacia de este proceso pivota en el conocimiento de .p: cada comando de voz tiene dos componentes inseparables, la wake‑word y la orden propiamente dicha. La wake‑word (por ejemplo, “Hey Google”) activa el VPA y suele ser específica de .p; cuando la función de control por voz opera como acceso de accesibilidad, el micrófono puede permanecer activo y la wake‑word puede no ser necesaria. Por ello, saber cuál es .p implica conocer si existe y cuál es la wake‑word asociada; sin una wake‑word válida muchos VPA descartan la entrada y la ejecución queda imposibilitada. En asistentes que permiten personalizar la wake‑word dentro de un conjunto reducido de opciones (Alexa, por ejemplo), Eve puede generar payloads rotando por todas las wake‑words válidas hasta provocar la activación: la pequeña cardinalidad del conjunto práctico convierte esto en una estrategia viable, aunque no lo sería si fuera necesario abarcar el universo indefinido de todos los VPA existentes. Así, la falta de conocimiento previo sobre .p reduce drásticamente la probabilidad de éxito y obliga a Eve a obtener información objetivo‑específica.

Tras la generación de los payloads, Eve debe conseguir un foothold inicial: lograr que el dispositivo objetivo capture y reproduzca los comandos. El modelo distingue tres regímenes de acceso: .access == none, .access == temporary y .access == proximal. En el primero, Eve no puede acceder físicamente ni temporalmente al entorno; su opción más sencilla es desplegar malware que reproduzca los comandos desde otro dispositivo de la víctima o que infecte el propio objetivo con la finalidad explícita de activar la vía de voz. Este malware puede presentarse como una aplicación en la tienda del VPA o como software convencional del sistema operativo; puede ser incluso un archivo multimedia (audio o vídeo) cuyo contenido son comandos reproducibles por altavoces cercanos. La lógica formal se expresa como .∀p,mal. [Eve]deployApp(p,mal) =⇒ mal ∈ APPSp, pero lo fundamental es que el vector busca siempre la explotación de la cadena de audio para forzar la aceptación de órdenes por el VPA, no la ejecución directa de código privilegiado fuera del canal de voz.

Con .access == temporary, Eve puede entrar en la habitación y colocar altavoces falsos, dispositivos emisores por Bluetooth, ultrasonidos o luz, o pronunciar órdenes si la situación lo permite, obteniendo así una ventana limitada de interacción que puede explotarse para establecer control posterior. Si .access == proximal, Eve no entra pero dispone de visibilidad o conectividad cercana (por ejemplo, vista desde una ventana, exploración de dispositivos Bluetooth sin PIN, o ataques ópticos dirigidos al micrófono como LightCommands). En todos los casos la consecuencia práctica es la misma: el asistente queda próximo o conectado a un aparato que reproduce órdenes bajo control del atacante.

Para homogeneizar escenarios, el modelo abstrae este estado como una conexión a un servidor de mando y control: los dispositivos comprometidos o próximos forman D, y ∀d, access, payload. [Eve]c2Server(d, access) . =⇒ [Eve]giveCommand(pd, payload). La finalización exitosa del ataque se define como la adquisición permanente del privilegio de ejecutar cualquier comando sobre .p, es decir, la capacidad de [Eve]giveCommand(p, payload) para todo payload. Alcanzada esa condición, Eve puede gobernar dispositivos domésticos, manipular sistemas críticos (calefacción, microondas, cerraduras inteligentes) y generar riesgos físicos o de privacidad. Es preciso distinguir además que una emisión puntual por acceso temporal, aunque peligrosa, no equivale a la consolidación del control permanente: la persistencia depende de la consolidación del canal C&C o de la instalación de malware capaz de reemitir comandos sin intervención constante.

Es importante comprender que la viabilidad del ataque es una conjunción de factores técnicos y contextuales: el conocimiento de la wake‑word y de la plataforma .p, la posibilidad de introducir un vector de reproducción (software, altavoz físico, luz, Bluetooth), y la capacidad de mantener una ruta de emisión continuada (C&C o malware residente). Además, la pequeña cardinalidad de wake‑words para cada VPA convierte la enumeración exhaustiva en una táctica plausible; por contraste, la diversidad de plataformas obliga al atacante a obtener información previa sobre la instancia objetivo o a centrarse en vectores multiplataforma (archivos multimedia, servicios comunes, protocolos de conectividad). Finalmente, la mitigación exige no sólo parches técnicos sino controles físicos y de tienda de aplicaciones, políticas de emparejamiento seguro (PIN, confirmación explícita), y detección de reproducibles anómalos en el canal de audio: sin estas capas combinadas, la amenaza permanece latente.

¿Cómo proteger los dispositivos controlados por voz de los comandos autoemitidos?

La seguridad en los dispositivos controlados por voz es un tema crucial en la actualidad, especialmente cuando se trata de proteger estos dispositivos contra ataques que involucran la autoemisión de comandos. En este capítulo, presentamos una solución para proteger los dispositivos de comandos autoemitidos, utilizando un enfoque de redes neuronales gemelas. Este método no solo garantiza que los dispositivos sean inmunes a comandos fraudulentos, sino que también preserva la funcionalidad para los usuarios legítimos, permitiendo que quienes necesitan voces sintéticas puedan seguir interactuando con sus dispositivos sin problemas. La implementación de esta solución corresponde al Nivel de Seguridad 1 mencionado anteriormente y se basa en un análisis comparativo de las señales de audio capturadas por el dispositivo.

El escenario de referencia es el siguiente: un dispositivo está reproduciendo un archivo de audio mientras captura un comando de voz. Dado que el dispositivo tiene acceso tanto al archivo reproducido como al audio capturado, puede realizar un análisis comparativo para identificar las similitudes entre ambos. La idea central detrás de este enfoque es sencilla: si el audio capturado difiere significativamente del archivo reproducido, se indica que la voz del usuario real está parcialmente superpuesta a la reproducción, lo que sugiere que el comando fue emitido por un usuario real y debe ser ejecutado. Por el contrario, si ambos archivos de audio son casi idénticos, esto sugiere que el comando fue incrustado en el archivo de audio reproducido, por lo que debe ser descartado como autoemitido.

El principal reto de esta investigación radica en realizar comparaciones precisas entre los archivos de audio. Para ello, entrenamos una red neuronal gemela para detectar las diferencias entre los audios. Las redes neuronales gemelas han demostrado su eficacia en diversas aplicaciones relacionadas con la seguridad. Por ejemplo, en el ámbito de la autenticación de firmas, un modelo similar logró superar los métodos tradicionales. En el contexto de la seguridad, estas redes también se han utilizado para la detección de caídas humanas y otros problemas complejos, como la identificación de similitudes faciales. Para abordar el desafío de la autoemisión, nuestra solución extrae el espectrograma Mel de los archivos de audio capturados y reproducidos, utilizando una arquitectura de red neuronal gemela para la clasificación. Tras entrenar el sistema con un conjunto de datos compuesto por 35 archivos de audio emparejados, nuestro enfoque logró clasificar correctamente el 97% de los comandos de voz, demostrando su efectividad.

La amenaza que enfrentan los dispositivos controlados por voz es amplia y compleja. En el modelo de amenazas HAVOC, se considera que aplicaciones maliciosas pueden comprometer un dispositivo y, mediante la ejecución de un comando autoemitido, burlar las medidas de seguridad existentes. Sin embargo, asumimos que los atacantes no tienen la capacidad de desactivar las medidas de seguridad del dispositivo, lo cual sería poco probable si ya tienen privilegios elevados. De este modo, nuestro enfoque está limitado a ataques de autoactivación y no aborda otras formas de suplantación de voz más complejas.

Para mitigar los ataques de autoactivación, nuestra solución utiliza un enfoque de doble canal, analizando tanto la entrada como la salida de audio cuando un dispositivo controlado por voz recibe un comando. El dispositivo captura tanto la reproducción del audio como la voz del usuario, lo que permite identificar las diferencias entre ambos. Si el comando ha sido autoemitido, los dos archivos de audio serán casi idénticos, ya que el comando malicioso está incrustado en la reproducción original. En situaciones benignas, el audio grabado presentará variaciones debido a la superposición de la voz del usuario y la reproducción.

Una comparación directa de las ondas sonoras entre los archivos de audio reproducido y grabado no sería suficiente para detectar estos ataques. Factores ambientales como distorsiones, reflejos y ruido de fondo alteran significativamente el audio grabado, lo que complica el análisis directo. Por esta razón, elegimos utilizar redes neuronales, que proporcionan un mecanismo más robusto para calcular las diferencias entre estos complejos inputs. Las redes neuronales gemelas son especialmente útiles porque están diseñadas para comparar entradas emparejadas y aprender las características que permiten distinguir entre comandos genuinos y autoemitidos.

Un aspecto clave de nuestra solución es la creación de un conjunto de datos dedicado a entrenar nuestro modelo, ya que hasta ahora no existían bases de datos que incluyeran comandos autoemitidos o muestras de audio emparejadas para entrenar redes neuronales. Este conjunto de datos es esencial para mejorar la precisión del sistema y, al ser público, permite que otros investigadores y desarrolladores validen y mejoren la solución.

Este enfoque representa un paso significativo hacia la mejora de la seguridad en los dispositivos controlados por voz, ofreciendo una solución efectiva que no compromete la usabilidad del sistema. Al permitir que los usuarios sigan interactuando con sus dispositivos mediante voces sintéticas, sin temor a ataques de autoactivación, logramos un equilibrio óptimo entre seguridad y accesibilidad.

¿Cómo gestionar la privacidad y las funcionalidades en las herramientas de comunicación en línea?
¿Cómo afectan las cargas muertas y las cargas vivas en el diseño de estructuras?
¿Cómo los videojuegos y la radicalización virtual contribuyen a los ataques de "lobo solitario"?
¿Cómo Funciona Tor y Qué Debemos Saber Sobre las Redes Anónimas?
¿Cómo se facilita la comprensión y el aprendizaje en un diccionario multilingüe ilustrado?