Размер шрифта
Новости Спорт
Выйти
Операция США в Венесуэле и захват МадуроГибель детей в роддоме НовокузнецкаПротесты в Иране — 2026
Новости технологий

Ученые научились сквозь стены идентифицировать людей по отраженным волнам Wi-Fi

В KIT создали систему идентификации людей через отраженные волны Wi-Fi

Специалисты из Технологического института Карлсруэ (KIT) продемонстрировали метод, позволяющий идентифицировать человека по отраженным Wi-Fi-сигналам, даже если у него нет активных устройств. Стандартный маршрутизатор, функционирующий в беспроводной сети, способен зафиксировать и распознать проходящего человека на основе анализа отраженных радиоволн. Эксперты предупреждают, что это достижение создает серьезную угрозу для конфиденциальности.

Разработка превращает Wi-Fi в подобие камеры, которая формирует изображение, основываясь на интенсивности и направлении отраженных сигналов. Этот радиоволновой образ позволяет различать присутствующих в помещении или проходящих мимо, при этом наличие личных гаджетов у объекта наблюдения не является обязательным условием. Даже выключенный телефон продолжает взаимодействовать с окружающими точками доступа, что делает возможным сбор данных о присутствующих.

Любая точка доступа может быть использована как инструмент скрытого наблюдения. Система способна запоминать уникальный радиоволновой «отпечаток» индивида при регулярном контакте с сетью, что позволяет затем идентифицировать его, используя сигналы от других роутеров. Ученые отмечают, что, хотя существуют и более явные методы слежки, повсеместное распространение Wi-Fi открывает путь для создания невидимой инфраструктуры наблюдения практически во всех общественных и жилых зонах.

Ключевое преимущество этой технологии заключается в том, что для ее работы не требуется специализированное оборудование, в отличие от систем на базе LIDAR или анализа CSI. Новый подход использует стандартные сигналы, неизбежно исходящие от устройств, подключенных к сети, — так называемую информацию обратной связи формирования луча (BFI). Эти данные, передаваемые в открытом виде, могут быть перехвачены. На их основе возможно построение трехмерной модели окружения и точное определение присутствующих лиц. После обучения нейросеть осуществляет идентификацию за считанные секунды.

В ходе эксперимента, в котором приняли участие 197 человек, была достигнута почти стопроцентная точность распознавания, не зависящая от угла обзора или манеры ходьбы испытуемого. Авторы подчёркивают, что мощь технологии несет риски для гражданских свобод. В частности, в странах с авторитарными режимами такие системы могут быть применены для мониторинга протестующих и активистов. В связи с этим команда KIT настоятельно рекомендует включить в будущий стандарт Wi-Fi IEEE 802.11bf механизмы защиты личных данных для предотвращения несанкционированного сбора информации.

Ранее россиянам рассказали, как распознать мошенника, который под видом ребенка пытается выманить деньги.

{
    "_essence": "video",
    "media_position": "bottom",
    "uid": "_id_video_media_26959928_rnd_9",
    "video_id": "record::062fef04-4aa6-4452-b4e9-b770a823a3ad"
}

 
Ваш ИИ-помощник может работать на мошенников. Как защититься от кибератак нового поколения