Las interfaces cerebro-computadora están ganando popularidad rápidamente en los mercados de consumo, especialmente en la industria del juego. Con estos dispositivos, la gente puede controlar sus computadoras usando sus pensamientos.

Pero existe un riesgo. Investigadores de la Universidad de Alabama en Birmingham han demostrado que el acceso malintencionado a estas señales de ondas cerebrales puede revelar condiciones médicas sensibles a la privacidad e información personal de los usuarios. mientras navegan por Internet o interactúan con una aplicación.

Nitesh Saxena, Doctor., profesor del Departamento de Informática de la Facultad de Artes y Ciencias de la UAB, estudiaron las implicaciones de privacidad de tales dispositivos BCI para diferenciar entre personas que padecen trastornos por consumo de alcohol y personas sanas y personas pertenecientes a diferentes grupos de edad, en particular, los jóvenes frente a los ancianos y su vulnerabilidad al utilizar estos dispositivos.

En ambos contextos, Saxena explora cómo el acceso malintencionado a señales de ondas cerebrales puede revelar información personal y afecciones médicas sensibles a la privacidad de los usuarios. El estudio se construyó a partir de estudios de dominio médico previos sobre el trastorno por consumo de alcohol y el envejecimiento.

"En este estudio, Demostramos cómo estos dispositivos pueden usarse de manera maliciosa para determinar si alguien tiene un trastorno por abuso de alcohol o es una persona mayor. "Explicó Saxena." Esta información se puede utilizar para lanzar ataques dirigidos contra esas personas. El problema fundamental es que estos dispositivos no controlan el acceso a las señales que registran, por lo que cualquier aplicación maliciosa o un sitio web puede registrar sus ondas cerebrales mientras los usuarios navegan por la web ".

El estudio investigó el potencial de las señales de ondas cerebrales capturadas durante la interacción normal de un usuario con estímulos visuales a través de un sitio web o una computadora. exponer si el usuario sufre de un trastorno médico determinado y a qué grupo demográfico pertenece el usuario.

Saxena dice que su ataque, llamaron hemorragia, está diseñado utilizando técnicas de aprendizaje automático para identificar a los usuarios que padecen AUD y su grupo de edad mediante el análisis de las señales de ondas cerebrales filtradas en línea en respuesta a la visualización de imágenes simples o videos por parte de los usuarios.

"Llamamos a nuestro ataque Hemorrhage porque puede ser perjudicial para la privacidad de sus ondas cerebrales, ", Dijo Saxena." Este ataque no es difícil de imaginar en el futuro dado que los ciberdelincuentes recientemente atacaron a personas con trastornos de epilepsia al mostrar videos que contienen la señal estroboscópica para causar convulsiones en esas personas ".

Los auriculares BCI se usan durante las actividades diarias de las personas; pero la amenaza es que permiten que cualquier sitio web o aplicación tenga acceso incontrolado a las ondas cerebrales grabadas sin necesidad de aprobación previa, o sin el conocimiento del usuario.

"Según los conjuntos de datos adquiridos de estudios médicos anteriores, observamos diferencias estadísticamente significativas en las actividades neuronales entre los participantes alcohólicos y los de control cuando estaban viendo imágenes simples, y entre participantes jóvenes y ancianos cuando veían muestras de audio y video como parte de nuestro modelo de ataque, —Dijo Saxena.

En general, El estudio mostró que el ataque podía identificar a los usuarios que tenían un trastorno por consumo de alcohol con una precisión del 96 por ciento y su grupo de edad con una precisión del 94 por ciento.