Moisés Díaz y Miguel Ángel Ferrer, docentes de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC), han publicado un artículo en The Conversation donde proponen un sistema innovador para detectar bots en internet. En un entorno digital donde los bots representan hasta el 50% del tráfico, su identificación se vuelve crucial debido a su uso en fraudes y ataques cibernéticos. Los autores sugieren el uso de biometrías conductuales, que analizan patrones únicos de comportamiento humano, como una solución más efectiva frente a los métodos tradicionales que presentan vulnerabilidades. Además, presentan el proyecto bioTIMBRE, que busca mejorar tanto la detección de bots como la creación de simulaciones más realistas para evaluar la eficacia de los sistemas actuales. Esta tecnología tiene aplicaciones potenciales en diversos sectores, incluyendo la salud y la educación.
Moisés Díaz y Miguel Ángel Ferrer proponen un sistema para fortalecer la detección de usuarios falsos en Internet
En un contexto donde los bots maliciosos representan hasta el 50% del tráfico en línea, los profesores de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC), Moisés Díaz Cabrera y Miguel Ángel Ferrer Ballester, han publicado un artículo en la plataforma divulgativa The Conversation. En este trabajo, titulado “Cómo distinguir a un bot de un usuario humano”, se analiza cómo las biometrías conductuales pueden ser clave para identificar perfiles falsos en el entorno digital.
Los académicos describen el actual panorama digital como “un mundo cada vez más interconectado”, donde los bots son utilizados para fraudes publicitarios, creación de cuentas falsas y ataques a sistemas biométricos. A pesar de la implementación de medidas como CAPTCHAs y autenticación multifactor, estos sistemas presentan “vulnerabilidades significativas”, lo que exige una capa adicional de seguridad.
La creciente sofisticación de los bots plantea un desafío considerable: estos programas ahora imitan movimientos del ratón, la cadencia del tecleo y la interacción con pantallas táctiles, dificultando su identificación por parte de los sistemas tradicionales. Ante esta situación, se están implementando cada vez más las biometrías conductuales, una tecnología que permite reconocer a los usuarios mediante sus patrones únicos de comportamiento al interactuar con dispositivos digitales.
Esta tecnología estudia lo que se conoce como “el timbre del movimiento humano”, que refleja las irregularidades inherentes a los procesos biomecánicos y neuromotores. Para los bots, replicar estas características resulta complicado.
La ULPGC está llevando a cabo el proyecto bioTIMBRE, que propone un enfoque disruptivo basado en el ciclo SAED (sintetizar, atacar, evaluar, detectar). Este sistema no solo busca mejorar la detección de bots, sino también optimizar su capacidad de simulación mediante la síntesis avanzada de movimientos humanos.
El primer paso consiste en sintetizar bots más realistas que incorporen el timbre del movimiento humano, incluyendo las “imperfecciones naturales” asociadas a los sistemas neuromotores. Estos bots son utilizados para simular ataques que permiten evaluar la eficacia de los detectores existentes. Esta práctica recurrente contribuye a entrenar modelos más precisos con muestras cada vez más auténticas.
A través del ciclo SAED, se mejora simultáneamente tanto la creación de bots como la eficacia de sus detectores. Sin embargo, el potencial de esta tecnología va más allá del ámbito cibernético; podría aplicarse en sectores como la salud para monitorizar movimientos en pacientes con enfermedades neurodegenerativas o en educación para evaluar el desarrollo motriz infantil.