{"id":96186,"date":"2026-08-10T07:22:54","date_gmt":"2026-08-10T10:22:54","guid":{"rendered":"https:\/\/radiolarioja.com.ar\/rlr\/?p=96186"},"modified":"2026-08-10T07:22:55","modified_gmt":"2026-08-10T10:22:55","slug":"un-investigador-crea-patrones-que-hacen-invisibles-a-personas-y-autos-ante-las-camaras-de-vigilancia-con-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/radiolarioja.com.ar\/rlr\/un-investigador-crea-patrones-que-hacen-invisibles-a-personas-y-autos-ante-las-camaras-de-vigilancia-con-ia\/","title":{"rendered":"Un investigador crea patrones que hacen \u00abinvisibles\u00bb a personas y autos ante las c\u00e1maras de vigilancia con IA"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Bill Swearingen, especialista en ciberseguridad de Kansas City, desarroll\u00f3 \u00abnoRecognition\u00bb, un sistema basado en aprendizaje por refuerzo que genera dise\u00f1os capaces de enga\u00f1ar a los algoritmos de reconocimiento facial y de patentes. Tras 31 millones de pruebas, logr\u00f3 superar a 11 sistemas de detecci\u00f3n de c\u00f3digo abierto, incluidos los que usan Flock, Axon y Clearview AI, y lo demostr\u00f3 en vivo durante la conferencia Def Con 2026 en Las Vegas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La carrera entre la vigilancia automatizada y quienes buscan escapar de ella sum\u00f3 un nuevo cap\u00edtulo. El investigador en ciberseguridad Bill Swearingen, cofundador del grupo SecKC en Kansas City, present\u00f3 un proyecto llamado <strong>noRecognition<\/strong>: un modelo de inteligencia artificial capaz de generar patrones visuales que, aplicados a ropa, objetos o veh\u00edculos, impiden que las c\u00e1maras de vigilancia detecten a las personas o autos que los llevan puestos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La clave del sistema no es impedir la grabaci\u00f3n \u2014las c\u00e1maras siguen filmando con normalidad\u2014, sino confundir a los algoritmos que analizan esas im\u00e1genes para identificar rostros, cuerpos o patentes. En otras palabras, el sujeto sigue estando en el video, pero el software de reconocimiento no lo \u00abve\u00bb como tal, y por lo tanto no dispara ninguna alerta de detecci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">C\u00f3mo funciona: \u00abense\u00f1arle a pintar\u00bb a un modelo<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Swearingen comenz\u00f3 el proyecto hace aproximadamente un a\u00f1o, con pruebas incrementales contra distintos algoritmos de detecci\u00f3n de c\u00f3digo abierto. Con el tiempo, escal\u00f3 el proceso a un modelo de aprendizaje por refuerzo: un sistema que entrena solo, generando un patr\u00f3n, prob\u00e1ndolo contra los algoritmos, y ajust\u00e1ndose cada vez que es detectado, hasta encontrar combinaciones que los enga\u00f1an a todos simult\u00e1neamente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El propio investigador describi\u00f3 el proceso como \u00abense\u00f1arle a pintar\u00bb a su modelo. Hoy, el sistema genera patrones nuevos cada minuto, cada uno matem\u00e1ticamente m\u00e1s efectivo que el anterior. Seg\u00fan sus pruebas, la tasa de no detecci\u00f3n alcanz\u00f3 el 61,7% en simulaciones contra los 11 algoritmos evaluados, entre ellos el software que utilizan los lectores de patentes de Flock Safety, las c\u00e1maras corporales de Axon y el sistema de reconocimiento facial de Clearview AI.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El viernes pasado, en Def Con \u2014una de las conferencias de ciberseguridad m\u00e1s importantes del mundo\u2014, el proyecto tuvo su primera prueba real fuera del laboratorio: con ayuda del canal automotor Donut Media, cubrieron un Toyota Yaris 2009 con uno de los patrones m\u00e1s recientes y lo expusieron frente a una c\u00e1mara Flock en funcionamiento. Seg\u00fan Swearingen, la prueba fue exitosa, aunque las ruedas del veh\u00edculo resultaron un punto d\u00e9bil que todav\u00eda no logran camuflar del todo.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Antecedentes: una batalla que no empieza ahora<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Swearingen reconoce que su trabajo se apoya en intentos anteriores. Desde hace varios a\u00f1os existen proyectos de arte y moda \u2014camperas, remeras, patrones textiles\u2014 pensados para \u00abconfundir\u00bb sistemas de reconocimiento facial, as\u00ed como anteojos que promet\u00edan el mismo efecto con resultados dispares y poca eficacia comprobada. Lo novedoso del proyecto de Swearingen es haber automatizado ese proceso con IA generativa y aprendizaje por refuerzo, en lugar de dise\u00f1ar patrones \u00aba mano\u00bb por prueba y error humano, lo que le permiti\u00f3 escalar a decenas de millones de iteraciones y lograr tasas de efectividad mucho m\u00e1s altas y medibles.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El contexto en el que surge el proyecto tambi\u00e9n importa: en Estados Unidos, la expansi\u00f3n de c\u00e1maras con reconocimiento autom\u00e1tico de patentes y rostros viene acompa\u00f1ada de errores documentados. Organizaciones como el Institute for Justice han relevado casos de automovilistas inocentes detenidos, interceptados a mano armada o encarcelados por fallas de los lectores de patentes con IA. Tambi\u00e9n se registraron episodios en los que sistemas como los de Flock generaron alertas err\u00f3neas que derivaron en intervenciones policiales sobre personas que no hab\u00edan cometido ning\u00fan delito.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Swearingen relat\u00f3 que la idea del proyecto surgi\u00f3 cuando, el a\u00f1o pasado, quiso participar de una protesta pero sinti\u00f3 incomodidad al saber que la enorme cantidad de c\u00e1maras de su ciudad pod\u00eda identificar y registrar a quienes ejerc\u00edan su derecho a la manifestaci\u00f3n p\u00fablica. Se defini\u00f3 a s\u00ed mismo como \u00abun hombre blanco de mediana edad\u00bb que no sufri\u00f3 discriminaci\u00f3n por su aspecto, pero remarc\u00f3 que si \u00e9l sent\u00eda esa inquietud, era esperable que otras personas \u2014potencialmente m\u00e1s expuestas a sesgos o persecuci\u00f3n\u2014 sintieran lo mismo o algo peor.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Usos posibles<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Protecci\u00f3n de la privacidad individual<\/strong>: personas que no quieren ser rastreadas en espacios p\u00fablicos por sistemas de reconocimiento automatizado.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Protesta y activismo<\/strong>: manifestantes que buscan ejercer derechos de expresi\u00f3n y reuni\u00f3n sin quedar registrados en bases de reconocimiento facial.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Periodistas, denunciantes y personas en riesgo<\/strong>: fuentes, testigos o v\u00edctimas que necesitan moverse sin ser identificadas por sistemas de videovigilancia estatales o privados.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Investigaci\u00f3n en ciberseguridad<\/strong>: como prueba de estr\u00e9s (red teaming) para detectar puntos ciegos y vulnerabilidades en los sistemas de reconocimiento que ya se usan en c\u00e1maras corporales policiales, lectores de patentes y plataformas de identificaci\u00f3n facial.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Uso comercial<\/strong>: el proyecto ya tiene una campa\u00f1a de financiamiento colectivo en Kickstarter para vender remeras, buzos y, a futuro, \u00abpieles\u00bb o vinilos con el patr\u00f3n para veh\u00edculos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Pros y contras<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>A favor:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Devuelve a las personas cierta capacidad de decidir cu\u00e1ndo y c\u00f3mo son observadas en espacios p\u00fablicos, algo que hoy depende casi enteramente de gobiernos y empresas.<\/li>\n\n\n\n<li>Funciona como un mecanismo de control externo sobre sistemas de vigilancia que, seg\u00fan denuncias documentadas, cometen errores con consecuencias graves (detenciones, allanamientos, arrestos de personas inocentes).<\/li>\n\n\n\n<li>Aporta evidencia t\u00e9cnica concreta sobre las debilidades de los algoritmos de detecci\u00f3n m\u00e1s usados, lo que puede presionar a los fabricantes a mejorar su precisi\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>En contra:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>La misma tecnolog\u00eda que oculta a un manifestante pac\u00edfico puede ocultar a alguien que busca evadir la ley, complicando investigaciones leg\u00edtimas de seguridad p\u00fablica.<\/li>\n\n\n\n<li>Al no ser accesible ni comprensible para todos por igual, puede profundizar una brecha entre quienes tienen los recursos o el conocimiento t\u00e9cnico para \u00abdesaparecer\u00bb de la vigilancia y quienes no.<\/li>\n\n\n\n<li>El propio Swearingen admite que mantiene sus patrones m\u00e1s efectivos fuera de internet para que los fabricantes de c\u00e1maras no los neutralicen, lo que instala una carrera armamentista permanente entre quienes vigilan y quienes evaden, sin garant\u00eda de estabilidad a largo plazo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">La cuesti\u00f3n legal y \u00e9tica<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El desarrollo abre interrogantes que todav\u00eda no tienen respuesta uniforme, ni en Estados Unidos ni en Am\u00e9rica Latina. Usar un patr\u00f3n para no ser detectado en la v\u00eda p\u00fablica no es, en la mayor\u00eda de las jurisdicciones, un delito en s\u00ed mismo, ya que no existe una obligaci\u00f3n legal de \u00abser reconocible\u00bb por un algoritmo. Sin embargo, el uso de estos patrones en el marco de un hecho delictivo (por ejemplo, para evadir la identificaci\u00f3n de un veh\u00edculo robado) s\u00ed podr\u00eda configurar agravantes o nuevos tipos de infracciones, algo que los sistemas judiciales reci\u00e9n empiezan a discutir.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En el plano \u00e9tico, el proyecto pone en tensi\u00f3n dos derechos que suelen chocar: la privacidad individual frente al inter\u00e9s p\u00fablico en la seguridad. Swearingen lo resume como una forma de permitir que la gente \u00abdecida no ser rastreada\u00bb, pero especialistas en pol\u00edtica de vigilancia se\u00f1alan que la soluci\u00f3n de fondo no deber\u00eda depender de que cada ciudadano se vista con un patr\u00f3n antidetecci\u00f3n, sino de una regulaci\u00f3n m\u00e1s estricta sobre qu\u00e9 datos pueden recolectar estas c\u00e1maras, cu\u00e1nto tiempo se conservan y qu\u00e9 controles existen sobre los falsos positivos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para Am\u00e9rica Latina, donde la adopci\u00f3n de c\u00e1maras de reconocimiento facial y patentes por parte de gobiernos y empresas privadas crece de forma acelerada \u2014muchas veces con marcos normativos laxos, poca transparencia sobre los proveedores tecnol\u00f3gicos y escaso derecho de los ciudadanos a saber si est\u00e1n siendo identificados\u2014, el caso de noRecognition funciona como una se\u00f1al de alerta. La regi\u00f3n todav\u00eda tiene pendiente un debate m\u00e1s profundo sobre protecci\u00f3n de datos biom\u00e9tricos, l\u00edmites al uso de IA en seguridad p\u00fablica y mecanismos de rendici\u00f3n de cuentas cuando estos sistemas fallan, algo que ya gener\u00f3 controversia en Argentina en torno al Sistema de Reconocimiento Facial de Pr\u00f3fugos utilizado en la Ciudad de Buenos Aires, y que reaparece ahora bajo una forma distinta: la de la evasi\u00f3n tecnol\u00f3gica de esa misma vigilancia.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Fuente: TechCrunch (Zack Whittaker), 9 de agosto de 2026.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Bill Swearingen, especialista en ciberseguridad de Kansas City, desarroll\u00f3 \u00abnoRecognition\u00bb, un sistema basado en aprendizaje por refuerzo que genera dise\u00f1os capaces de enga\u00f1ar a los algoritmos de reconocimiento facial y de patentes. 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