Nada es infalible en esta vida, ni los dispositivos más sofisticados. Bajo esa premisa la diseñadora Kate Rose se propuso crear una nueva colección de ropa para engañar los sistemas que procesan los datos de las cámaras de vigilancia y control de tráfico, que son sensibles a algunos métodos sofisticados de engaño.

Rose presentó su colección Adversarial Fashion recientemente en la conferencia de seguridad cibernética DefCon, realizada en Las Vegas.
Sus diseños se inspiraron en el investigador de la fundación Electronic Frontier, Dave Maass, quien asegura que los aparatos lectores de matrículas "no son muy buenos", ya que "leen en cosas como cercas y otros trastos".
Este trabajo es uno de los últimos ejemplos de la llamada "moda contradictoria", y el primero en ser dirigido contra rastreadores de automóviles.
La diseñadora tomó esta idea y comenzó a crear ropas que pudieran burlar a esos sistemas de vigilancia. "Pensé que si eran engañados por una valla, entonces yo tal vez podría intentarlo", afirmó en nota publicada por el diario The Guardian. El principio de sus modelos se basa en que un lector automático divide las letras siguiendo los cuadros rectangulares que las enmarcan.
Thank you to @TheParallax for covering my ALPR-triggering fabrics, and their larger implications in why we need to push back on surveillance systems. Make sure you catch my @CryptoVillage talk on the same today at 2pm! https://t.co/ehwsdGgnjm
— Deep Kate 👁🗨 (@KateRoseBee) August 10, 2019
En uno de los vestidos que diseñó usó las palabras de la Cuarta Enmienda a la Constitución de Estados Unidos, la cual ampara a los ciudadanos ante "registros e incautaciones irrazonables", y ha sido una defensa importante contra muchas formas de vigilancia del gobierno.
Mediante la Cuarta Enmienda, por ejemplo, en 2012, la Corte Suprema dictaminó que los departamentos de policía no ocultarán rastreadores GPS en automóviles sin orden previa.
Cuando comenzó a elaborar su idea de ropa que burlara a las cámaras, se enfocó en hacer prendas para que la implementación de esa clase de vigilancia electrónica fuera menos efectiva, más costosa y más difícil de usar sin supervisión humana.
Ella se confiesa verdaderamente asustada por el rápido desarrollo de las técnicas de recopilación de datos visuales de identificación personal.

"Es un sistema de vigilancia múltiple altamente invasivo que penetra cada parte de nuestras vidas, recolectando miles de matrículas por minuto", criticó. "Pero si puede ser engañado por una tela, entonces quizás no deberíamos tener un sistema del que dependan cosas de gran importancia".
La colección de Rose para confundir a las cámaras se compone de varios tipos de prendas como camisetas, sudaderas, vestidos, top y faldas y ya se pueden adquirir en el sitio adversarialfashion.com.
En su página de inicio explica que “los patrones de los productos en esta tienda están diseñados para activar lectores automáticos de matrículas, inyectando datos basura en los sistemas utilizados por el Estado y sus contratistas para monitorear y rastrear a los civiles y sus ubicaciones”.
Here I’m wearing a unisex small sweatshirt in my circuit print that I cut down to an off the shoulder top. I love it but I wish I could’ve made it in a women’s 2XL. I can’t wait till the world catches up to the fact that we won’t have a cyberpunk future without plus size people. pic.twitter.com/Z2Vep4DPwQ
— Deep Kate 👁🗨 (@KateRoseBee) August 15, 2019
También expone cómo funcionan los diseños, ya que “los patrones en esta página se generaron al probar una serie de imágenes de matrículas modificadas [...] trabajando para generar patrones de telas estéticas que se leen en dispositivos y servicios como si fueran placas reales”.

Rose compara su trabajo con el de otros investigadores de seguridad. “Si se descubre que un teléfono tiene una vulnerabilidad, no botamos nuestros teléfonos, pero sí revelamos la vulnerabilidad. Me sorprendió que fuera tan fácil, y llamaría a las personas que piensan que estos sistemas son esenciales para encontrar mejores formas de hacer esa verificación”, concluyó.