Los sistemas de monitorización de presión de neumáticos (TPMS) en vehículos de Toyota, Renault, Hyundai y Mercedes emiten datos de los neumáticos sin cifrar, lo que permite el seguimiento pasivo y de bajo coste de coches y conductores.

Investigadores de IMDEA Networks y colaboradores han revelado que, en un estudio de 10 semanas, capturaron más de 6 millones de señales de 20.000 vehículos utilizando receptores de 100 dólares, lo que pone de manifiesto graves riesgos para la privacidad.

Los sensores TPMS directos (dTPMS), integrados en los neumáticos, transmiten presión, temperatura, estado de la batería y un ID único de 24-32 bits en texto claro a través de radiofrecuencia de 315/433 MHz a 20 kbps.

A diferencia de los TPMS indirectos (iTPMS) utilizados por el Grupo Volkswagen, los dTPMS carecen de cifrado o rotación de IDs, lo que permite interceptar las señales hasta a 55 metros de distancia, incluso sin línea de visión directa. Las transmisiones ocurren cada 30-120 segundos mientras se conduce o cada hora cuando el vehículo está estacionado (en algunas marcas), creando huellas digitales persistentes.

Fabricantes afectados

Toyota, Renault, Hyundai y Mercedes utilizan dTPMS con baterías y protocolos propietarios como modulación ASK/FSK. Los sensores de Toyota transmiten de forma continua, incluso cuando el vehículo está parado, mientras que los de Renault se activan principalmente con el movimiento.

Estos sistemas son obligatorios en todo el mundo desde 2007-2012 por motivos de seguridad, pero persisten lagunas en ciberseguridad a pesar del Reglamento UN 155.

El equipo desplegó cinco receptores RTL-SDR en Raspberry Pi (unos 100 dólares cada uno) en interiores cerca de carreteras, cubriendo 10.050 m² durante 10 semanas. Utilizando el decodificador de código abierto rtl_433, procesaron los datos mediante MQTT/InfluxDB y filtraron los IDs de 12 coches verificados con la herramienta Autel TS501. Pruebas con vehículos en movimiento a 50 km/h confirmaron la captura fiable en todas direcciones.

Técnicas de identificación de vehículos

Para asociar neumáticos con coches, utilizaron el índice de Jaccard en ventanas de 1 minuto: J(A,B) = |A ∩ B| / |A ∪ B|, agrupando IDs que aparecían juntos con fusión transitiva. Este método superó a la correlación cruzada, identificando con precisión los 12 coches a pesar de señales esporádicas, según la investigación.

La cobertura mejora del 40% (1 ID) a casi el 100% (4 IDs), algo crucial para el seguimiento móvil.

Los atacantes pueden inferir rutinas como horarios laborales (ej. llegadas entre 8 AM y 5 PM), días de teletrabajo, pausas para comer o viajes a partir de patrones temporales.

La presión de los neumáticos revela el tipo o peso del vehículo (ej. 230 kPa para sedanes) o cargas; combinada con cámaras, permite vincularlos a sus propietarios. Los riesgos incluyen robos (detección de ausencias), vigilancia corporativa o suplantación de señales para secuestros o ataques de denegación de servicio.

El análisis de coches anonimizados mostró trabajadores a tiempo parcial (ej. Coche 1: llegadas a las 8 AM con desvíos a la universidad), empleados a jornada completa (ausentes los viernes) y externos (huecos por viajes). Las tendencias de presión permitieron rastrear inflados (ej. neumáticos delanteros el Día 13). Redes escaladas podrían vigilar ciudades de forma encubierta, eludiendo lectores de matrículas.

El Reglamento UN 155 exige ciberseguridad en vehículos, pero omite los TPMS; 54 países lo han aplicado desde 2022. Estudios previos propusieron cifrado o transmisiones temporizadas, pero ninguna solución se adoptó de forma generalizada. El nuevo Pirelli/Bosch Cyber Tyre usa BLE (aún interceptable), limitado a vehículos premium.

Los fabricantes deberían cifrar los IDs, rotarlos o adoptar modos de ultra bajo consumo sin balizas fijas. Los legisladores deben actualizar normativas como la UE 2019/2144 para incluir los TPMS.

Los conductores pueden usar herramientas de activación de TPMS para verificar IDs, pero no hay opción de desactivarlos; los sensores cifrados del mercado secundario no están probados. A corto plazo: desplegar antenas direccionales o blindaje LF, aunque es poco práctico.

Esta vulnerabilidad subraya cómo las funciones de seguridad se convierten en vectores de vigilancia en los coches conectados, exigiendo una revisión urgente de los protocolos.