Cabe en el bolsillo y cuesta menos de 7 dólares: el KAIST crea una carcasa LED que convierte el móvil en un detector de cámaras ocultas con un 94 % de acierto

• Adrián Villellas @AdrianVillellas
• Ingeniero informático, divulgador y creador de contenido tecnológico desde 2017, escribiendo para blogs y medios tanto en español como en inglés.
• • 18/10/2026 12:35
  • Actualizado: 18/10/2026 12:35

Un cargador, un despertador y un mando a distancia pueden llevar dentro una cámara diminuta. Para encontrarla, un equipo de Corea del Sur y Singapur ha acoplado al móvil una carcasa con luces LED cuyos componentes principales cuestan menos de 7 dólares, unos 10.000 wones, y lo ha convertido en un detector de cámaras ocultas.

El sistema se llama SweepLED. En las pruebas con 30 objetos reales, alcanzó una exactitud de detección de alrededor del 94 % y tardó menos de cinco segundos en revisar cada objeto, según la nota de prensa del KAIST.

El trabajo lo dirigió Jun Han, profesor de la Facultad de Informática del KAIST (Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea), junto a investigadores de la Universidad Nacional de Singapur (NUS) y de la Universidad de Gestión de Singapur (SMU). El primer autor es Jonghyuk Yun, estudiante de doctorado del KAIST.

Un problema en hoteles y pisos turísticos

«Las cámaras ocultas se han infiltrado cada vez más en habitaciones de hotel y de Airbnb, lo que supone graves riesgos para la privacidad», escriben los autores en el resumen del artículo científico. Añaden que detectarlas «es difícil porque pasan desapercibidas a la vista y suelen ir integradas dentro de objetos cotidianos».

La propia Airbnb prohibió en 2024 las cámaras de seguridad en el interior de los alojamientos de todo el mundo (los hoteles pueden mantenerlas en zonas comunes como vestíbulos y pasillos), «independientemente de su ubicación, finalidad o aviso previo», según su comunicado oficial. «Nuestro objetivo era crear normas nuevas y claras que den a nuestra comunidad más claridad sobre qué esperar en Airbnb», explicó entonces Juniper Downs, responsable de Políticas Comunitarias y Alianzas de la plataforma.

Una norma, sin embargo, no impide que alguien esconda un aparato. Por eso siguen circulando trucos caseros para saber si hay cámaras en un Airbnb, desde apagar la luz y barrer la habitación con la linterna del móvil hasta revisar las redes wifi cercanas.

El fallo de los detectores actuales

Los detectores portátiles que se venden hoy funcionan con un principio sencillo. Iluminan la habitación y el usuario busca con sus propios ojos un punto brillante, que sería el reflejo de una lente.

El problema es que muchas cosas brillan. Según la nota del KAIST, estos aparatos pueden dar falsos positivos al confundir con lentes los reflejos del metal, el cristal o el plástico brillante. Un falso positivo es una alarma que salta cuando no hay nada.

Los autores lo resumen así: los detectores de mano actuales «son manuales y además dependen de una iluminación desde un único ángulo, por lo que sufren altas tasas de falsos positivos». Lo mismo ocurre con métodos caseros como golpear un espejo con los nudillos para ver si esconde algo detrás, que dependen por completo del ojo y del oído de quien busca.

La luz cambia de dirección y la lente se delata

SweepLED parte de otra idea. El usuario sujeta el móvil quieto con la mano y apunta a un objeto, mientras una matriz de LED montada en una carcasa enciende las luces en secuencia desde distintos ángulos. La cámara del teléfono graba cómo cambian los reflejos durante ese barrido, que los investigadores llaman «LED sweeping».

«Los reflejos de los objetos brillantes corrientes tienden a moverse o desaparecer según la dirección de la luz», explica la nota de la universidad. «En cambio, las lentes de las cámaras muestran patrones de deformación característicos en sus reflejos debido a su estructura interna de lente, apertura y sensor».

La apertura es el orificio que regula cuánta luz entra hasta el sensor, el chip que captura la imagen.

Un modelo de aprendizaje profundo, un tipo de inteligencia artificial que aprende a reconocer patrones a partir de muchos ejemplos, analiza la secuencia de vídeo. Según la nota, la diferencia con los métodos anteriores es que SweepLED «analiza tanto el movimiento como los cambios de forma de los reflejos a través de varios ángulos de iluminación», en lugar de buscar solo «puntos brillantes».

El resultado, escriben los autores, son «pistas estables y específicas de las lentes que distinguen las lentes de cámaras ocultas de los objetos reflectantes corrientes, lo que permite una detección robusta con poco esfuerzo por parte del usuario».

Treinta objetos y un 94 % de acierto

Para comprobarlo, el equipo montó escenarios realistas con 12 objetos que llevaban una cámara oculta y 18 objetos reflectantes sin cámara, según el resumen del estudio. La nota cita como ejemplos cargadores, relojes y mandos a distancia, objetos habituales en los alojamientos.

SweepLED alcanzó una exactitud de detección de aproximadamente el 94 %, con un barrido de menos de cinco segundos por objeto. El coste de los componentes principales de la carcasa no llega a los 7 dólares.

«Las cámaras ocultas suponen una grave amenaza para la seguridad personal y la privacidad en los espacios cotidianos», afirmó Jun Han en la nota del KAIST. El profesor añadió que la investigación es relevante porque «combina un hardware de bajo coste basado en el móvil con el análisis mediante inteligencia artificial para plantear la posibilidad de una tecnología de detección práctica que pueden usar incluso personas sin conocimientos técnicos».

No es la primera vez que Han busca cámaras espía con un teléfono. En 2021 firmó con Sean Rui Xiang Tan, que también participa en este trabajo, el sistema LAPD, que usaba los sensores de profundidad de algunos móviles para localizar lentes ocultas. La SMU, cuyo profesor de Informática Rajesh Krishna Balan es coautor del nuevo estudio, destacó en la web de su Facultad de Informática que la tecnología «puede ayudar a los usuarios a proteger su privacidad con más facilidad y a evitar las grabaciones ilegales en espacios cotidianos».

Lo que el estudio todavía no demuestra

SweepLED es un prototipo de laboratorio y no un producto que se pueda comprar. La propia nota del KAIST habla del «potencial» para convertirlo en una herramienta de detección asequible, sin fechas ni planes comerciales.

La muestra también es pequeña. Treinta objetos permiten demostrar que el método funciona, pero no reflejan la variedad de una habitación real, con decenas de aparatos, superficies y condiciones de luz distintas.

Un 94 % de acierto significa además que el sistema se equivoca en algunos casos, y ni la nota ni el resumen del estudio detallan cuántos de esos errores fueron cámaras que se le escaparon y cuántos fueron falsas alarmas.

Por último, el método revisa los objetos de uno en uno y necesita que el usuario apunte a cada sospechoso. Las cámaras escondidas detrás de pantallas translúcidas, como las de algunos televisores, son un problema que otros grupos estudian por separado.

El estudio se publicó el 20 de junio de 2026 en las actas de la conferencia internacional de computación móvil ACM MobiSys 2026, celebrada en Cambridge (Reino Unido) del 21 al 25 de junio.

Crédito de la imagen: KAIST.