Ты думал, что это просто Wi-Fi? А он уже распознал твоё присутствие в комнате
NewsMakerОн не сверяет фото и не просит документы, но абсолютно точно знает, кто ты такой.
Итальянские учёные предложили неожиданную технологию, способную превратить Wi-Fi-сигналы в биометрические маркеры личности. Исследователи из университета Ла Сапиенца в Риме — Даниэле Пэнноне, Данило Авола, Эмад Эмам и Дарио Монтаньини — представили систему под названием WhoFi, которая может использовать изменения Wi-Fi-сигналов для точной идентификации человека, даже если он не носит при себе смартфон.
Суть метода заключается в анализе Channel State Information (CSI) — характеристик электромагнитных волн, которые фиксируют, как сигнал изменяется при прохождении через пространство. Тело человека, как и любые физические объекты, влияет на параметры сигнала — его амплитуду и фазу, создавая уникальные и повторяемые искажения. При помощи нейросетей, в частности архитектуры Transformer, эти искажения могут быть преобразованы в «отпечаток» человека, по которому можно узнавать его в разных точках пространства, попадающих в зону действия Wi-Fi.
По словам авторов, их технология позволяет с высокой точностью — до 95,5% — распознавать одного и того же человека при перемещении через разные помещения, если в этих местах установлены Wi-Fi-устройства, собирающие CSI. Для тестирования использовался открытый датасет NTU-Fi, содержащий CSI-снимки с участием множества добровольцев. Результаты оказались значительно выше, чем у предыдущих решений вроде EyeFi, предложенного в 2020 году и достигавшего лишь 75% точности.
Исследователи отмечают, что задача re-identification, или повторного распознавания субъекта, хорошо известна в области видеонаблюдения. Обычно для этого применяются камеры, сопоставляющие внешние признаки — одежду, походку или лицо. Но камеры уязвимы к плохому освещению, физическим преградам и вопросам конфиденциальности. В отличие от них, Wi-Fi-радиоволны не только проходят сквозь стены, но и не фиксируют визуальные данные, что делает метод одновременно устойчивым к внешним условиям и, по мнению авторов, более приватным.
В основе метода лежит идея, что даже кратковременное искажение сигнала при прохождении через тело человека — это не шум, а сложный, но уникальный отпечаток его анатомии и поведения. Весь спектр микроизменений CSI собирается и кодируется в нейросетевой модели, которая обучается различать одного человека от другого по этим паттернам.
Примечательно, что Wi-Fi-сигналы уже давно используются в исследованиях, выходящих за пределы передачи данных. За последнее десятилетие технологии беспроводной чувствительности позволили реализовать такие функции, как «зрение сквозь стены», мониторинг падений, определение присутствия человека и даже распознавание жестов, включая язык жестов. После стандартизации IEEE 802.11bf в 2020 году эти функции стали частью концепции Wi-Fi Sensing, которую активно продвигает Wi-Fi Alliance.
Разработка итальянской команды укладывается в эту тенденцию. Они не раскрывают, будет ли технология применяться в коммерческих целях, но подчёркивают, что её можно использовать в системах безопасности, контроля доступа, мониторинга в общественных зданиях и даже в рамках умных домов — везде, где важно определить, что в помещение вошёл именно тот же человек, что и раньше.
При этом, несмотря на отсутствие визуальной идентификации, встают вопросы конфиденциальности. Способность системы идентифицировать людей без их ведома и без использования персональных устройств может создать новую зону для злоупотреблений. Однако авторы проекта подчёркивают: сама технология — лишь инструмент, а её влияние на частную жизнь будет зависеть от контекста и норм, в которых она применяется.
Система получила название WhoFi, что может восприниматься как игра слов — «Кто ты по Wi-Fi». Интересно, что такой бренд уже используется американским провайдером онлайн-сервисов, но разработчики, по-видимому, не сочли нужным проверять доступность названия.
Если WhoFi докажет свою надёжность в реальных условиях, это может означать начало новой эры невидимой идентификации. Люди смогут быть распознаны просто потому, что они проходят мимо маршрутизатора. Даже если у них нет телефона. Даже если они ничего не говорят и не делают. Достаточно лишь присутствия.
Итальянские учёные предложили неожиданную технологию, способную превратить Wi-Fi-сигналы в биометрические маркеры личности. Исследователи из университета Ла Сапиенца в Риме — Даниэле Пэнноне, Данило Авола, Эмад Эмам и Дарио Монтаньини — представили систему под названием WhoFi, которая может использовать изменения Wi-Fi-сигналов для точной идентификации человека, даже если он не носит при себе смартфон.
Суть метода заключается в анализе Channel State Information (CSI) — характеристик электромагнитных волн, которые фиксируют, как сигнал изменяется при прохождении через пространство. Тело человека, как и любые физические объекты, влияет на параметры сигнала — его амплитуду и фазу, создавая уникальные и повторяемые искажения. При помощи нейросетей, в частности архитектуры Transformer, эти искажения могут быть преобразованы в «отпечаток» человека, по которому можно узнавать его в разных точках пространства, попадающих в зону действия Wi-Fi.
По словам авторов, их технология позволяет с высокой точностью — до 95,5% — распознавать одного и того же человека при перемещении через разные помещения, если в этих местах установлены Wi-Fi-устройства, собирающие CSI. Для тестирования использовался открытый датасет NTU-Fi, содержащий CSI-снимки с участием множества добровольцев. Результаты оказались значительно выше, чем у предыдущих решений вроде EyeFi, предложенного в 2020 году и достигавшего лишь 75% точности.
Исследователи отмечают, что задача re-identification, или повторного распознавания субъекта, хорошо известна в области видеонаблюдения. Обычно для этого применяются камеры, сопоставляющие внешние признаки — одежду, походку или лицо. Но камеры уязвимы к плохому освещению, физическим преградам и вопросам конфиденциальности. В отличие от них, Wi-Fi-радиоволны не только проходят сквозь стены, но и не фиксируют визуальные данные, что делает метод одновременно устойчивым к внешним условиям и, по мнению авторов, более приватным.
В основе метода лежит идея, что даже кратковременное искажение сигнала при прохождении через тело человека — это не шум, а сложный, но уникальный отпечаток его анатомии и поведения. Весь спектр микроизменений CSI собирается и кодируется в нейросетевой модели, которая обучается различать одного человека от другого по этим паттернам.
Примечательно, что Wi-Fi-сигналы уже давно используются в исследованиях, выходящих за пределы передачи данных. За последнее десятилетие технологии беспроводной чувствительности позволили реализовать такие функции, как «зрение сквозь стены», мониторинг падений, определение присутствия человека и даже распознавание жестов, включая язык жестов. После стандартизации IEEE 802.11bf в 2020 году эти функции стали частью концепции Wi-Fi Sensing, которую активно продвигает Wi-Fi Alliance.
Разработка итальянской команды укладывается в эту тенденцию. Они не раскрывают, будет ли технология применяться в коммерческих целях, но подчёркивают, что её можно использовать в системах безопасности, контроля доступа, мониторинга в общественных зданиях и даже в рамках умных домов — везде, где важно определить, что в помещение вошёл именно тот же человек, что и раньше.
При этом, несмотря на отсутствие визуальной идентификации, встают вопросы конфиденциальности. Способность системы идентифицировать людей без их ведома и без использования персональных устройств может создать новую зону для злоупотреблений. Однако авторы проекта подчёркивают: сама технология — лишь инструмент, а её влияние на частную жизнь будет зависеть от контекста и норм, в которых она применяется.
Система получила название WhoFi, что может восприниматься как игра слов — «Кто ты по Wi-Fi». Интересно, что такой бренд уже используется американским провайдером онлайн-сервисов, но разработчики, по-видимому, не сочли нужным проверять доступность названия.
Если WhoFi докажет свою надёжность в реальных условиях, это может означать начало новой эры невидимой идентификации. Люди смогут быть распознаны просто потому, что они проходят мимо маршрутизатора. Даже если у них нет телефона. Даже если они ничего не говорят и не делают. Достаточно лишь присутствия.