В останні роки технології Wi-Fi зазнали значних змін, і нові розробки в цій галузі відкривають безліч можливостей. Одним із найцікавіших досягнень стало створення роутерів, здатних розпізнавати людей без використання камер та інших традиційних датчиків. Ця інновація базується на аналізі радіохвиль, які відбиваються від тіл людей у приміщенні. Фахівці з університету штату Каліфорнія продемонстрували систему, яка використовує стандартний Wi-Fi для виявлення присутності людини завдя
Додати iTechua.com до обраних джерел Google
Дослідники з Технологічного інституту Карлсруе продемонстрували, що звичайні Wi-Fi-роутери можуть використовуватися для розпізнавання людей у приміщенні без камер та носимих пристроїв. Метод BFId аналізує незашифровані дані beamforming, які Wi-Fi-пристрої передають під час штатної роботи, і дозволяє ідентифікувати людину за тим, як її рухи змінюють радіосигнал.
Головна особливість технології в тому, що їй не потрібно підключатися до цільової мережі і не потрібне спеціальне обладнання. Достатньо пристрою з Wi-Fi-адаптером у режимі моніторингу, який пасивно збирає службові дані. При цьому людина, яку розпізнають, може взагалі не мати при собі смартфона, годинника або іншого бездротового гаджета.
Раніше подібні дослідження частіше спиралися на CSI — дані про стан каналу, але їх отримання зазвичай вимагає модифікованої прошивки та сумісних мережевих карт. BFId використовує інше джерело — beamforming feedback information. Ця інформація з’явилася в Wi-Fi 5 і потрібна роутерам, щоб точніше направляти сигнал до підключених пристроїв. Проблема в тому, що такі дані передаються незашифрованими на MAC-рівні і можуть бути перехоплені.
У випробуваннях за участю 197 осіб система показала точність до 99,5%. Більше того, на одній і тій же вибірці BFId помітно перевершив підхід на основі CSI: 99,5% проти 82,4%. Автори пояснюють це тим, що стислі дані beamforming фактично відфільтровують частину шуму, а також містять більше ознак для аналізу руху людини.
Спроби простих захисних заходів виявилися не надто ефективними. Наприклад, зниження частоти звітів beamforming майже не погіршило точність розпізнавання. Шифрування таких даних могло б вирішити проблему, але для цього знадобилися б зміни в стандартах Wi-Fi, а також можлива втрата сумісності зі старими пристроями.
Дослідники попереджають, що Wi-Fi-сенсинг може бути корисним для виявлення присутності, моніторингу приміщень та «розумного будинку», але водночас створює серйозні ризики для приватності. Особливо на тлі стандарту 802.11bf, який формалізує такі сценарії. На думку авторів роботи, захисні механізми потрібно впроваджувати до того, як Wi-Fi-сенсинг стане масовою функцією.