Noua tehnologie Wi-Fi poate identifica persoane fără camere video sau dispozitive
Pe măsură ce Wi-Fi-ul se răspândește peste tot, o nouă tehnologie te-ar putea identifica doar prin modul în care corpul tău perturbă semnalele wireless – fără camere, fără dispozitive necesare. Această descoperire ridică întrebări urgente despre confidențialitate într-o lume în care urmărirea invizibilă ar putea deveni în curând o rutină.
Cercetătorii de la Universitatea La Sapienza din Roma au dezvoltat o metodă despre care spun că poate re-identifica indivizii bazându-se exclusiv pe modul în care corpurile lor perturbă semnalele Wi-Fi – o descoperire care probabil va reaprinde dezbaterile despre confidențialitate și supraveghere. Tehnica este mai puternică și mai puțin invazivă decât sistemele biometrice care se bazează на fețe, amprente sau dispozitive mobile și, spre deosebire de camerele sau scanerele cu locație fixă, poate urmări indivizii în orice spațiu acoperit de o rețea Wi-Fi.
Informaticienii Danilo Avola, Daniele Pannone, Dario Montagnini și Emad Emam, care au fost autorii studiului, descriu WhoFi ca un nou identificator biometric. În loc să se bazeze pe elemente vizuale, dispozitive purtabile sau indicii comportamentale, acesta derivă „semnătura” unică a unei persoane din variațiile informațiilor despre starea canalului Wi-Fi, care surprind modificări ale amplitudinii și fazei semnalului pe măsură ce undele electromagnetice interacționează cu obstacolele fizice.
„Perspectiva principală este că, pe măsură ce un semnal Wi-Fi se propagă printr-un mediu, forma sa de undă este alterată de prezența și caracteristicile fizice ale obiectelor și oamenilor de pe traseul său,” scriu autorii. „Aceste alterări … conțin informații biometrice bogate.”

Pentru a-și testa ipoteza, cercetătorii au antrenat o rețea neuronală profundă să recunoască alterările de semnal ca fiind unice pentru corpurile individuale. Sistemul învață să distingă persoanele analizând modul în care fiecare persoană modifică un semnal Wi-Fi, chiar și în medii diferite. Când a fost testat pe setul de date NTU-Fi – un reper larg utilizat pentru detectarea umană bazată pe Wi-Fi – WhoFi a atins o acuratețe de re-identificare de până la 95,5 la sută folosind un model de învățare profundă bazat pe transformatoare.
Acest tip de detectare umană folosind Wi-Fi nu este nou. În ultimul deceniu, cercetătorii au explorat aplicații variind de la detectarea căderilor la detectarea prezenței prin pereți și recunoașterea gesturilor. O abordare similară, EyeFi, propusă în 2020, a raportat o acuratețe de re-identificare a persoanelor de aproximativ 75 la sută. Autorii WhoFi susțin că metoda lor oferă o precizie mai mare și funcționează fiabil în locații diferite.
Deși promițătoare din perspectivă tehnică, re-identificarea bazată pe Wi-Fi ridică probleme etice semnificative. Spre deosebire de camerele sau etichetele RFID, care sunt vizibile și identificabile, semnalele Wi-Fi sunt omniprezente și de obicei trec neobservate, deoarece sunt concepute pentru transmiterea de date, nu pentru urmărire. The Register notează că susținătorii acestui domeniu emergent descriu detectarea prin Wi-Fi ca o alternativă mai conștientă de confidențialitate la supravegherea vizuală, deoarece nu capturează imagini. Cu toate acestea, criticii susțin că urmărirea persistentă – în special atunci când are loc fără știrea sau consimțământul subiectului – ar putea deschide ușa către noi forme de supraveghere sub acoperire.
Echipa recunoaște tensiunea dintre inovație și confidențialitate. Deși susțin că WhoFi nu capturează direct identitatea sau datele personale ale unei persoane, ei recunosc și potențialul de abuz dacă este implementat fără garanții adecvate.
Deocamdată, cercetarea rămâne academică, fără aplicații comerciale sau guvernamentale planificate. Cu toate acestea, pe măsură ce mediile echipate cu Wi-Fi devin din ce în ce mai comune, posibilitatea ca trupurile noastre să transmită în tăcere identitatea – fără niciun dispozitiv în mână – s-ar putea transforma în curând de la experiment la realitate de zi cu zi.






