Este estudio surgió cuando un familiar de un experto en privacidad'online'y profesor asistente de Ingeniería eléctrica de esta institución, Kassem Fawaz, advirtió que una aplicación destinada a las videollamadas. Para llevar a cabo esta investigación, se realizó un análisis de diversas aplicaciones populares destinadas a la realización de reuniones virtuales, presentes en los principales sistemas operativos, como Lo hicieron con el objetivo de determinar hasta qué punto podían recopilar información de los usuarios a pesar de haber muteado el sistema y desactivado el micrófono de las aplicaciones. Para ello, en colaboración con la Universidad de Loyola de Chicago ( Estados Unidos ) realizaron una encuesta a un total de 223 usuarios de esas aplicaciones. La mayoría de ellos creía que las aplicaciones no deberían poder tener acceso a esta información al silenciar los micrófonos. La segunda parte del estudio, en cambio, se centró en analizar el comportamiento real del botón de silencio de estas aplicaciones populares, para determinar el tipo de datos que se recopilaban y si estos podían revelar información personal. Para ello, utilizaron herramientas de análisis binario con el fin de rastrear audio sin procesar en estas aplicaciones para ver cómo el audio se trasladaba desde ellas hasta los controladores de audio de los ordenadores y, a continuación, a la red. Entonces, descubrieron que independientemente de si el micrófono estaba silenciado o no. Por otra parte, los investigadores construyeron modelos de aprendizaje automático ('machine learning') capaces de determinar qué estaban haciendo los usuarios de estas aplicaciones mientras sus micrófonos estaban silenciados. De ese modo, entrenaron un clasificador de actividades cotidianas utilizando el audio de vídeos de YouTube que representaban seis actividades habituales en segundo plano : cocinar, comer, escuchar música, teclear y limpiar. Al aplicar esta clasificación en los paquetes de telemetría que enviaba la aplicación de videollamadas, los investigadores pudieron identificar las actividades que se estaban llebando a cabo con una precisión del 82 por ciento de media. Eso significa que lo que plantea problemas de privacidad. Conviene recordar que Sin embargo y a pesar de que esta primera opción es menos accesible, es más segura para restringir el acceso a información confidencial