En apenas unas semanas de pruebas en la A‑2 y la AP‑7, diversos medios de comunicación nacionales han publicado interesantes informaciones sobre cómo las cámaras con Inteligencia Artificial del Servei Català de Trànsit han identificado más de 8.500 conductores utilizando el móvil al volante y cerca de 4.500 sin cinturón.
Los datos, verificados manualmente por técnicos para evitar falsos positivos, han sorprendido incluso a los responsables del proyecto, que consideran que la tecnología está lista para integrarse en el plan de seguridad vial de 2027 -y quien sabe si, poco a poco, ir prescindiendo de ese filtro humano para completar su labor-. El sistema, montado sobre remolques con mástiles de siete metros y equipado con cámaras de alta definición, analiza en tiempo real la postura de las manos, la inclinación de la cabeza o la presencia del cinturón. La IA detecta patrones de comportamiento que, hasta ahora, eran difíciles de identificar con métodos tradicionales, como el gesto de consultar el móvil apoyado sobre las piernas.
Este salto tecnológico, sin embargo, abre una cuestión que va más allá de la seguridad vial: ¿qué ocurre cuando un dispositivo de vigilancia depende de algoritmos, conectividad, software y procesamiento digital? En otras palabras, con todas esas puertas de entrada, ¿podría ser vulnerable a un ciberataque? La pregunta que lanzamos no pretende alarmar, sino anticipar escenarios posibles en un contexto donde cualquier sistema conectado -desde un coche hasta una cámara de tráfico- puede convertirse en un vector de riesgo si no se protege de la manera adecuada, tal y como nos recuerdan constantemente los expertos del Área Técnica de la empresa tecnológica EUROCYBCAR -cuya CEO y fundadora es Azucena Hernández– .
Las cámaras catalanas funcionan mediante un flujo continuo de captación, análisis y envío de imágenes a un centro de control. Ese circuito, aunque diseñado para ser seguro, implica varios puntos críticos: la comunicación entre el remolque y la central, el software que procesa las imágenes y los servidores donde se almacenan temporalmente. Un atacante, en teoría, podría intentar interferir en alguno de esos puntos para manipular datos, alterar detecciones o incluso inutilizar el sistema.
No se trata de un escenario probable… pero si tenemos en cuenta que, hace justo un año, un ciberataque -provocado por una vulnerabilidad crítica de las que se conocen como zero-day, es decir, que son desconocidas por los expertos hasta el momento del ataque- ya logró desactivar radares de velocidad en los Países Bajos, un evento así no se podría descartar completo, con ciberdelincuentes que buscan objetivos cada vez más sofisticados.
Por otro lado, la propia naturaleza de la IA introduce un matiz adicional. Los algoritmos de visión artificial se entrenan con miles de imágenes para aprender a distinguir comportamientos. Si un atacante lograra introducir datos manipulados en ese entrenamiento -lo que se conoce como data poisoning– podría degradar la precisión del sistema o provocar errores sistemáticos. También existe la posibilidad de ataques que explotan patrones visuales diseñados para confundir a la IA, aunque en este caso el control humano posterior actúa como barrera.
Estas cámaras representan, sin duda, un avance real en la lucha contra las distracciones al volante, que ya son responsables de una cuarta parte de los accidentes con víctimas en Cataluña. Pero como cualquier herramienta digital, requieren una estrategia de ciberseguridad a la altura de su impacto social.
¿Y qué medidas se deben aplicar para evitar que eso pueda suceder?
Para garantizar que estas cámaras mantengan la confianza de los conductores y cumplan su función sin convertirse en un punto débil, sería recomendable que el fabricante que suministre los aparatos y la Generalitat adopten una política de seguridad integral. Esto implica asegurar las comunicaciones entre los remolques y el centro de control mediante cifrado robusto, de modo que las imágenes y los metadatos no puedan ser interceptados ni alterados. También sería conveniente auditar de manera periódica el software de análisis, buscando vulnerabilidades que pudieran permitir la manipulación de los algoritmos o el acceso no autorizado a los sistemas internos.
La protección del entrenamiento de la IA es otro aspecto esencial. Mantener repositorios aislados, verificar la procedencia de los datos y aplicar controles de integridad evitaría que un actor malicioso introdujera imágenes manipuladas capaces de distorsionar el rendimiento del sistema. A ello se suma la necesidad de segmentar las redes, de forma que un ataque en un remolque no pueda propagarse a la infraestructura central. Finalmente, la transparencia hacia los ciudadanos -explicando cómo funciona la tecnología, qué datos se procesan y cómo se protegen- contribuiría a que estas cámaras se perciban como aliadas de la seguridad y no como dispositivos intrusivos.
