Un sistema de vigilancia comercializado por la empresa de seguridad Leonardo permite asociar dispositivos electrónicos personales con vehículos captados por cámaras lectoras de matrículas. La tecnología, denominada SignalTrace, detecta señales emitidas por teléfonos móviles, relojes inteligentes y etiquetas RFID que viajan junto a un automóvil, creando firmas electrónicas que pueden rastrearse a lo largo del tiempo.
Según explica la compañía en su documentación técnica, el sistema funciona en paralelo a los lectores automáticos de matrículas instalados en carreteras. Cuando un vehículo pasa junto a una cámara, sensores adicionales registran las señales Bluetooth y de radiofrecuencia de los dispositivos cercanos. Tras múltiples detecciones, el software identifica grupos de aparatos que se desplazan juntos de forma recurrente y los vincula con el registro del vehículo y marcas temporales de ubicación.
Identificación indirecta mediante patrones de movimiento
Nicole M. Bennett, investigadora en geografía y directora asistente del Centro de Estudios sobre Refugiados de la Universidad de Indiana, analiza las implicaciones de esta tecnología en un artículo publicado en The Conversation. Bennett, especializada en gobernanza de datos y tecnologías de vigilancia, señala que SignalTrace podría transformar el modo en que la policía conduce investigaciones, poniendo énfasis en los movimientos y asociaciones de las personas antes de conocer sus identidades.
La empresa afirma que el sistema «no identifica personas» porque solo recoge firmas electrónicas de señales ya emitidas públicamente. Sin embargo, esta afirmación se basa en una definición restringida de identidad. Aunque un sensor no extraiga nombres de los teléfonos, los datos pueden vincularse con otros registros para determinar quién posee cada dispositivo: si una señal aparece repetidamente junto al coche registrado a nombre de una persona, fuera de su domicilio o cerca de otro aparato ya conectado a un sospechoso conocido, la identidad emerge por asociación.
Presencia documentada en Estados Unidos
Un informe indica que varios dispositivos SignalTrace están instalados en Oxon Hill, Maryland. La tecnología predecesora del sistema aparece además en una lista oficial de precios contractuales del estado de Nueva York. La hoja informativa de Leonardo especifica que SignalTrace almacena huellas electrónicas para consultas posteriores y puede reconocer un vehículo sin ver su matrícula. La documentación de patente describe objetivos que pueden ser personas o vehículos, y firmas rastreables correlacionadas con identificadores visuales para seguir un objetivo entre ubicaciones.
Datos de movilidad y privacidad
Un estudio publicado en la revista Scientific Reports examinó 15 meses de registros de movilidad de 1,5 millones de personas. Los investigadores concluyeron que cuatro puntos de tiempo y lugar bastaban para identificar de forma única al 95% de los individuos en el conjunto de datos. Aunque el estudio no evaluó SignalTrace específicamente, demuestra por qué el movimiento repetido convierte un registro supuestamente anónimo en distintivo.
El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de Estados Unidos (NIST) define la información de identificación personal como datos que pueden distinguir o rastrear la identidad de una persona, solos o combinados con información enlazable. La cuestión clave radica en si los datos pueden singularizar a alguien y seguirle a lo largo del tiempo.
Precedentes judiciales en Estados Unidos
El Tribunal Supremo de Estados Unidos reconoció en el caso Carpenter contra Estados Unidos que las personas tienen una expectativa razonable de privacidad en el registro de sus movimientos físicos. En junio de 2026, el tribunal extendió ese razonamiento en Chatrie contra Estados Unidos. En ese caso, la policía había obtenido mediante orden judicial registros de ubicación anonimizados de teléfonos cerca de un banco robado, redujo la lista según sus desplazamientos y finalmente obtuvo los nombres de varios usuarios. Los magistrados determinaron que obtener datos de ubicación constituía un registro bajo la Cuarta Enmienda y señalaron que incluso la monitorización a corto plazo puede revelar asociaciones políticas, familiares y de otro tipo.
Un estudio en Proceedings of the National Academy of Sciences que siguió a 94 participantes mediante teléfonos que registraban proximidad Bluetooth y patrones de llamadas encontró que los patrones de comportamiento podían clasificar con precisión el 95% de las amistades reportadas recíprocamente. La proximidad fuera del trabajo y en horarios no laborales jugaba un papel importante para distinguir amigos de otras personas que se encontraban regularmente.
Asociación como pista investigativa
Leonardo indica que SignalTrace está diseñado para desarrollar pistas. Las pistas influyen en qué registros solicitan los agentes y qué movimientos reciben mayor escrutinio. Para cuando un investigador adjunta un nombre, la asociación inferida ya ha moldeado la indagación. Una persona podría llamar la atención policial porque su dispositivo apareció repetidamente cerca de un grupo bajo investigación, surgiendo la inferencia de la compañía que mantenía en lugar de un acto atribuido a esa persona.
SignalTrace ejemplifica un cambio más amplio en las prácticas de vigilancia. Los investigadores pueden ya no necesitar comenzar con una persona o vehículo conocido, sino que pueden partir de patrones recurrentes de movimiento y proximidad, usando después otros registros para identificar a las personas conectadas con ellos. Una firma electrónica puede volverse identificativa sin contener un nombre: un teléfono detectado junto a los mismos dispositivos a lo largo del tiempo puede revelar una relación antes de que la policía sepa quién lo posee.
