普通 WiFi 現在可以近乎完美地準確識別人員

「透過監測無線電波的傳播，我們可以創建周圍環境和在場人員的圖像，」KASTEL 資訊安全與可靠性研究所的 Thorsten Struve 教授說。 「這與普通相機的工作原理類似，不同之處在於，在我們的例子中，使用無線電波而不是光波進行識別，」網路安全專家解釋道。 “所以，你是否攜帶 WiFi 設備並不重要。”

關閉智慧型手機不足以避免檢測。研究人員表示，連接到網路的附近無線設備仍然會產生足夠的訊號活動以使系統正常運作。

WiFi路由器可以成為隱藏的監控工具

團隊表示，該技術可以將日常路由器變成安靜的監控系統，運作時不會引起注意。

KASTEL 的 Julian Todd 警告說：“這項技術將每個路由器都變成了潛在的監視手段。” “如果您經常路過 WiFi 咖啡館，您可能會在不經意間被認出，並在以後被識別——例如被公共機構或公司識別。”

研究人員菲利克斯·莫斯巴赫指出，情報機構或網路犯罪分子目前有更簡單的方法來監控人們，包括駭客入侵安全攝影機或連接到網路的門鈴。然而，他表示，Wi-Fi 網路引起了一個獨特的擔憂，因為它們幾乎無處不在，而且基本上是看不見的。

“然而，無處不在的無線網路可能會成為幾乎無處不在的監視基礎設施，具有與財產相關的結構：它是無形的，不會引起懷疑。”

無線網路現在在世界各地的家庭、辦公室、餐廳、機場和公共場所都很常見，這使得這項技術具有巨大的影響力。

無需特殊設備

與先前依賴昂貴感測器或專用設備的實驗系統不同，新方法適用於大多數家庭和企業中已有的常規 WiFi 設備。

先前的方法通常依賴通道狀態資訊（CSI），它測量無線電訊號在牆壁、家具和人類反射後如何變化。相反，新技術利用了 WiFi 路由器和連接設備之間的正常連接。

無線網路上的裝置會定期向路由器發送稱為波束回饋訊息 (BFI) 的回饋資料。由於此資訊未加密發送，因此範圍內的任何人都可能讀取它。研究人員表示，這些訊號反射可以有效地創建一個人的多個“視圖”，使人工智慧系統能夠學習和識別個人身份。

訓練機器學習模型後，據說辨識一個人只需要幾秒鐘。

近乎完美的準確性引發了隱私問題

在涉及 197 名參與者的測試中，研究人員表示，該系統識別個人的準確率接近 100%。無論參與者的視角或步態如何，識別仍然有效。

斯特魯維斷言，“技術很強大，但同時它也對我們的基本權利，特別是隱私構成風險。”

研究人員特別擔心獨裁國家如何利用科技監視抗議者或在公民不知情的情況下追蹤他們。他們呼籲在即將推出的 IEEE 802.11bf WiFi 標準中納入更強有力的隱私保護和保障措施。

此計畫由亥姆霍茲主題「安全系統工程」資助。該團隊計劃在台北舉行的 ACM 電腦和通訊安全 (CCS) 會議上展示其研究結果。