Los experimentos descritos muestran cómo la combinación de un perfil vocal favorable (FVV — fake voice variant) y cargas de ruido adversario incrementa dramáticamente la capacidad de activar y controlar dispositivos tipo Echo. El FVV actúa como amplificador de fiabilidad: comandos sintetizados con perfiles de voz concretos obtienen tasas de éxito iguales o superiores a los comandos estándar, lo que permite a un atacante seleccionar y reproducir en bucle las muestras más robustas durante un ataque AvA (Alexa versus Alexa). Esta optimización del perfil vocal cambia la superficie de ataque desde una simple reproducción hacia una estrategia de ingeniería de muestras, donde la consistencia del timbre y la entonación incrementan la probabilidad de activación y reconocimiento correcto.

La generación de ruido adversario requiere calibración fina de parámetros que afectan la relación señal‑ruido (SNR). Valores iniciales por defecto para mini_noise_value y aspire_noise_value mostraron un fracaso práctico: activaciones autoemitidas nulas y sólo un 3% de éxito en reproducción externa cercana. Aumentar esos valores ofreció beneficios sustanciales —por ejemplo, un ajuste a 5,500 elevó la tasa de activación externa hasta 83.5%— mientras que la auto‑activación emergió en torno a 7,500 y la ejecución completa de comando se observó en 8,000. Por encima de cierto umbral (~11,500) el rendimiento decae por clipping y distorsión: demasiada “adversarialidad” degrada la inteligibilidad y reduce el éxito. En entornos cerrados (Small scenario) se consiguieron auto‑activaciones y, explotando el FVV o mediante ruido adversario, se confirmó la posibilidad de refrescar temporizadores o evadir detecciones.

Adicionalmente se documenta una vulnerabilidad de persistencia basada en el tratamiento de etiquetas SSML de pausa por parte del Amazon Skills Kit. Aunque la especificación declara un límite de silencio de 10 s por break tag, la implementación permite encadenar cientos de estas etiquetas hasta agotar el límite de caracteres del outputSpeech (8,000), traduciendo teóricamente en más de una hora de silencio ininterrumpido. Esa ventana prolongada transforma el comportamiento normal del flujo de una skill: en lugar de terminar tras ~8 s de inactividad, la skill permanece “activa” durante la pausa prolongada, permitiendo que nuevas invocaciones interrumpan la reproducción y sean procesadas dentro del contexto de la skill en ejecución. Ese contexto retenido convierte la situación en una forma de MitM sobre el canal de voz: una skill maliciosa (p. ej., Mask Attack) puede escuchar comandos legítimos, intercepcionar entradas del usuario y falsificar salidas, incluyendo solicitudes fraudulentes de PIN o la manipulación de respuestas dirigidas a otras skills. La consecuencia práctica es la exfiltración de secretos verbales y la ejecución encubierta de acciones sensibles.

Los resultados experimentales muestran que ciertas pistas musicales generan mini muestras de ruido adversario especialmente eficaces; sin embargo, su reproducibilidad está lejos de ser determinista: reproducir las mismas pistas durante verificaciones de fiabilidad reprodujo el comportamiento deseado en promedio sólo un 15% de las ocasiones. Esto sugiere que la explotación remite a una combinación de condiciones físicas (distancia, acústica, dispositivo) y propiedades intrínsecas de la muestra adversaria, lo que obliga al atacante a ensayar y seleccionar cuidadosamente configuraciones y segmentos que maximicen la tasa de éxito.

Es importante comprender que la amenaza no es únicamente teórica: la coexistencia de perfiles TTS manipulables, parámetros de ruido ajustables y fallos de validación en la plataforma permiten ataques prácticos con distintos grados de sigilo y persistencia. El vector de persistencia usando cadenas SSML amplía la ventana de oportunidad del atacante desde unos segundos a más de una hora, posibilitando escucha continua, reentrada de comandos y la suplantación contextual que socava supuestos básicos de interacción segura. Además, la eficacia del ataque depende críticamente del control sobre la calidad de la muestra adversaria y de la elección de las canciones o pistas que actúen como transporte para el ruido; la mitigación requiere tanto ajustes de la plataforma (validación estricta de longitudes y duraciones) como controles en la lógica de las skills (limitación real de pausas acumuladas, monitoreo de comportamiento anómalo).

Es importante que el lector comprenda además la dimensión composicional de estas técnicas: pequeñas modificaciones en parámetros o en el perfil vocal producen saltos no lineales en la tasa de éxito; los umbrales donde la adversarialidad pasa de ineficaz a efectiva son finos y dependientes del hardware y del ambiente. También es crucial entender que la detección por simple análisis de energía o de patrones de frecuencia puede fallar frente a muestras diseñadas para mimetizar características naturales; por ello, los mecanismos de defensa deben contemplar validaciones semánticas, límites estrictos de contexto y detección de anomalías en el comportamiento de skills. Finalmente, la explotación de persistencia mediante SSML revela que las políticas declaradas no siempre coinciden con la implementación: confiar en especificaciones sin verificaciones de límites reales crea vectores de larga duración que amplifican el daño posible de ataques relativamente simples.

¿De qué manera AvA logra persistencia, suplantación de voz y exfiltración de utterances en un dispositivo Echo?

La técnica descrita expone una cadena de explotación que combina diseño de skill maliciosa, abusos del modelo de interacción por voz y servicios externos para ofrecer respuestas verosímiles al usuario mientras se mantienen accesos ocultos. El núcleo operativo reside en Mask Attack, una skill que divide su comportamiento en dos estados: activo —donde el atacante se autoemite comandos para controlar objetos o acciones en el entorno— y pasivo —donde la skill intercepta las órdenes del usuario sin alertarlo—. La persistencia se garantiza por varios vectores combinados: la capacidad del atacante de auto‑emitir el Intent especializado ContinueIntent (por ejemplo "Echo, go on") para renovar la ventana de ejecución; el hecho funcional de que la mera activación por wake‑word re‑invoca el último Intent ejecutado, reinicializando el timeout; y la opción del atacante de cerrar voluntariamente la skill con "Echo, quit" si necesita operar fuera del contexto de Mask Attack. Así, la skill puede permanecer en el dispositivo indefinidamente a menos que el propio atacante la finalice o Amazon imponga una restricción adicional.

Para interceptar utterances —dato que AVS no expone directamente a skills— se utiliza un artificio de diseño: un Slot personalizado con valores alfanuméricos genéricos y un Intent cuyo único ejemplo de utterance es ese Slot (InterceptIntent). Casi cualquier frase del usuario coincide con el Slot y activa el Intent, permitiendo a la skill capturar el texto transmitido por el usuario. Tras la captura, la skill consulta a un componente externo (denominado Oracle) mediante APIs personalizadas. El Oracle convierte la consulta en audio (Google TTS), la envía a AVS para obtener la respuesta oficial en formato .mp3, y luego aplica Google STT para transcribir el audio de vuelta a texto; ese texto es devuelto a Mask Attack para leer una respuesta plausiblemente legítima. Esta round‑trip introduce una latencia aproximada de 5 s, tolerable si la skill además incluye respuestas codificadas para consultas frecuentes (hora, listas, respuestas estándar) que evitan toda latencia y refuerzan la ilusión de autenticidad.

El atacante logra flexibilidad operativa alternando los estados: en activo puede emitir órdenes directas (control de enchufes, borrado de listas, llamadas, compras), y en pasivo puede capturar comandos, recopilar datos sensibles y simular respuestas (Voice Masquerading Attack). La tabla de ejemplos (acciones activas vs pasivas) sintetiza la amplitud del abuso: desde control de domótica hasta extracción de hábitos o credenciales. La implementación técnica se apoya en Node.js desplegado en Amazon Lambda para la skill (ask‑sdk‑core, axios, CustomUserAgent cookbook/progressive‑response/v1) y en un Oracle desarrollado en Python 3 que emplea las librerías de Google Cloud TTS/STT y AlexaClient, apoyado por APIs PHP y una base MySQL para persistir consultas y respuestas. Este desacoplamiento facilita la generación asíncrona de respuestas y permite que la skill parezca ejecutar internamente lógica legítima cuando en realidad delega a servicios externos controlados por el atacante.

Es imprescindible comprender las implicaciones operativas y de detección: la captura de utterances mediante Slots genéricos es explotable sin permisos explícitos del usuario; la re‑invocación del último Intent al detectar el wake‑word es una propiedad funcional que puede ser pervertida para prolongar ejecución; y la combinación de respuestas preprogramadas con respuestas oraculares reduce la probabilidad de detección por parte del usuario. Además, ciertas funcionalidades (por ejemplo efectuar llamadas o compras) dependen de restricciones geográficas y permisos de cuenta; el atacante maximiza eficacia con conocimiento del ecosistema regional y con exfiltración selectiva de datos.

Material adicional que conviene incorporar en la obra: diagramas de flujo detallados del ataque (secuencia de explotación, alternancia entre estados, comunicaciones con Oracle), fragmentos de código (pseudocódigo de InterceptIntent y de la comunicación skill→Oracle), medidas experimentales (latencias medidas, tasa de éxito en distintos escenarios), y evidencia empírica sobre qué respuestas conviene preprogramar para minimizar latencia y detección. Es importante incluir análisis de mitigaciones técnicas y procedimentales: restricciones en las capacidades de matching de Slots genéricos, limitación explícita del reinicio de timeout al detectar wake‑word, controles más estrictos sobre la persistencia de skills y sus ability to self‑issue, políticas de revisión en la tienda de skills orientadas a detectar patrones de auto‑invocación y tráfico saliente sospechoso, y mecanismos de autenticación adicional para acciones sensibles (compras, llamadas, control de dispositivos). También es esencial abordar aspectos operacionales y éticos: cómo diseñar programas de divulgación responsable, cómo notificar a usuarios potencialmente afectados y cómo colaborar con plataformas para desplegar parches sin inducir pánico. Finalmente, el lector debe comprender que las defensas eficaces requieren cambios tanto a nivel de plataforma (restricciones de runtime y revisión estática/dinámica) como de diseño de experiencia (transparencia en la interacción, indicadores claros de qué skill responde), y que la evaluación de riesgo debe contemplar variaciones regionales en funcionalidades y permisos.

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