Учёные из Технологического института Карлсруэ (KIT) показали: человека уже можно опознать лишь по тому, как вокруг него «ведут себя» Wi‑Fi‑сигналы. В отличие от привычной идентификации по телефону в сети, новая методика не требует наличия у человека смартфона — достаточно работающих поблизости роутеров и других передатчиков. Об этом пишет Interesting Engineering со ссылкой на исследование KIT.
Исследователи использовали обычные Wi‑Fi‑устройства для анализа взаимодействия радиоволн и сумели восстановить по ним подробную «картину» присутствия, позы и движений человека — нечто вроде снимка с камеры, но сформированного исключительно из радиосигналов. Профессор Торстен Штруфе из института информационной безопасности и надёжности (KASTEL) объясняет, что радиоволны, как и свет, несут информацию о среде: меняя параметры сигнала при отражении и рассеянии, они позволяют воссоздать образ помещения и людей в нём.
Ключевая особенность метода — он не требует специализированной аппаратуры. В отличие от подходов на базе LIDAR или детализированных данных о канале (CSI), команда KIT опирается только на стандартные Wi‑Fi‑устройства и на анализ обратной связи с формированием луча (BFI), которая, как правило, передаётся в незашифрованном виде. Эти признаки затем обрабатываются алгоритмами машинного обучения, которые умеют восстанавливать объекты и их движения под разными углами.
Учёные предупреждают: любой публичный Wi‑Fi‑роутер потенциально может превратиться в инструмент слежки. Исследователь Джулиан Тодт из KASTEL отмечает, что регулярные проходы человека мимо кафе с активной сетью уже позволят фиксировать его перемещения и строить профиль — информация может быть использована как компаниями, так и государственными структурами.
Результаты эксперимента впечатляют: при тестировании на выборке из 197 человек модели ИИ показали почти 100‑процентную точность идентификации личности — и это независимо от манеры ходьбы или направления взгляда. По словам авторов, системы способны распознать человека за считанные секунды, что делает технологию особенно опасной с точки зрения приватности.
Струфе подчёркивает: хотя видеокамеры остаются самым простым способом наблюдения, повсеместное распространение Wi‑Fi создаёт риск формирования масшттабной «инфраструктуры контроля», работающей невидимо и почти повсеместно. Это ставит перед обществом и регуляторами сложную задачу — как использовать преимущества сетей, не лишая людей элементарной приватности.
В публикации также отмечается, что метод основан на анализе данных, которые часто передаются незащищёнными — и это даёт сигнал о необходимости пересмотреть стандарты безопасности в беспроводных сетях. Авторы работы призывают к обсуждению мер защиты: от шифрования управленческих пакетов до правовых ограничений на сбор и использование подобных данных.
источник
уникальность
Исследователи использовали обычные Wi‑Fi‑устройства для анализа взаимодействия радиоволн и сумели восстановить по ним подробную «картину» присутствия, позы и движений человека — нечто вроде снимка с камеры, но сформированного исключительно из радиосигналов. Профессор Торстен Штруфе из института информационной безопасности и надёжности (KASTEL) объясняет, что радиоволны, как и свет, несут информацию о среде: меняя параметры сигнала при отражении и рассеянии, они позволяют воссоздать образ помещения и людей в нём.
Ключевая особенность метода — он не требует специализированной аппаратуры. В отличие от подходов на базе LIDAR или детализированных данных о канале (CSI), команда KIT опирается только на стандартные Wi‑Fi‑устройства и на анализ обратной связи с формированием луча (BFI), которая, как правило, передаётся в незашифрованном виде. Эти признаки затем обрабатываются алгоритмами машинного обучения, которые умеют восстанавливать объекты и их движения под разными углами.
Учёные предупреждают: любой публичный Wi‑Fi‑роутер потенциально может превратиться в инструмент слежки. Исследователь Джулиан Тодт из KASTEL отмечает, что регулярные проходы человека мимо кафе с активной сетью уже позволят фиксировать его перемещения и строить профиль — информация может быть использована как компаниями, так и государственными структурами.
Результаты эксперимента впечатляют: при тестировании на выборке из 197 человек модели ИИ показали почти 100‑процентную точность идентификации личности — и это независимо от манеры ходьбы или направления взгляда. По словам авторов, системы способны распознать человека за считанные секунды, что делает технологию особенно опасной с точки зрения приватности.
Струфе подчёркивает: хотя видеокамеры остаются самым простым способом наблюдения, повсеместное распространение Wi‑Fi создаёт риск формирования масшттабной «инфраструктуры контроля», работающей невидимо и почти повсеместно. Это ставит перед обществом и регуляторами сложную задачу — как использовать преимущества сетей, не лишая людей элементарной приватности.
В публикации также отмечается, что метод основан на анализе данных, которые часто передаются незащищёнными — и это даёт сигнал о необходимости пересмотреть стандарты безопасности в беспроводных сетях. Авторы работы призывают к обсуждению мер защиты: от шифрования управленческих пакетов до правовых ограничений на сбор и использование подобных данных.
источник
уникальность
