Los bots maliciosos, que simulan comportamientos humanos en internet, representan hasta el 50 % del tráfico en línea y son responsables de fraudes publicitarios, la creación de cuentas falsas y ataques a sistemas de seguridad. Detectarlos se ha vuelto cada vez más complejo, ya que los sistemas tradicionales como CAPTCHAs, análisis de tráfico y autenticación multifactor tienen vulnerabilidades que los bots avanzados logran sortear utilizando inteligencia artificial para imitar comportamientos humanos.

Un desafío adicional es que los bots ahora imitan movimientos del ratón, la forma de escribir o tocar en pantallas, lo que dificulta aún más su distinción. Para combatir esta amenaza, se están desarrollando nuevas soluciones de seguridad, entre ellas, las biometrías conductuales.

Las biometrías conductuales analizan patrones únicos de comportamiento al interactuar con dispositivos, como el timbre del movimiento humano, que refleja imperfecciones naturales en los procesos biomecánicos y neuromotores. Estas características son extremadamente difíciles de replicar para los bots, lo que las convierte en un indicador confiable para su detección.

En este contexto, la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria ha lanzado el proyecto bioTIMBRE, que utiliza un enfoque innovador llamado ciclo SAED (sintetizar, atacar, evaluar, detectar). Este ciclo tiene dos objetivos principales: crear bots más realistas al incorporar el timbre del movimiento humano y mejorar los sistemas de detección de bots. A través de la síntesis avanzada de movimientos humanos, los bots generados son utilizados para evaluar y reforzar la eficacia de los detectores actuales.

El proyecto promete no solo mejorar la seguridad en la ciberseguridad, sino también abrir nuevas posibilidades en áreas como la salud, al monitorear movimientos en pacientes con enfermedades neurodegenerativas, y en la educación, evaluando el desarrollo motriz en niños. Así, el análisis del timbre ofrece una nueva frontera para proteger nuestra identidad digital y optimizar la interacción entre humanos y máquinas.