Наблюдение в цифровую эпоху больше не ограничивается камерами и смартфонами. От распознавания лиц до GPS, инструменты, используемые для мониторинга людей, становятся все более сложными.
Теперь исследователи в Италии показали, что даже обычные сигналы Wi-Fi могут быть использованы для отслеживания людей, не нуждаясь в том, чтобы они вообще носили какое-либо устройство.
Команда из Римского университета Ла Сапиенца разработала систему под названием «WhoFi», которая может генерировать уникальный биометрический идентификатор на основе того, как тело человека взаимодействует с окружающими сигналами Wi-Fi.
Подход, описанный в работе, использует искажения сигнала, вызванные человеческим телом, для повторной идентификации людей, когда они перемещаются по пространствам, покрытым различными сетями Wi-Fi.
Исследователи WhoFi, Данило Авола, Даниэле Панноне, Дарио Монтаньини и Эмад Эмам утверждают, что их система может сопоставлять людей с точностью до 95,5 процентов, используя общедоступный набор данных NTU-Fi.
Их метод основан на методе, известном как информация о состоянии канала (CSI), который фиксирует, как меняются сигналы Wi-Fi, когда они проходят через физические среды.
"Сущее понимание заключается в том, что по мере того, как сигнал Wi-Fi распросеивается через окружающую среду, его форма волны изменяется присутствием и физическими характеристиками объектов и людей на его пути", - говорится в статье авторы. «Эти изменения, зафиксированные в виде информации о состоянии канала (CSI), содержат богатую биометрическую информацию».
По мнению команды, эти изменения сигнала достаточно специфичны, чтобы служить своего рода цифровым отпечатком пальца, особенно при анализе глубокой нейронной сетью.
Сигналы Wi-Fi представляют собой мощную альтернативу традиционным инструментам наблюдения, таким как камеры.
В отличие от визуальных систем, они могут работать независимо от условий освещения, проходить через стены и избегать захвата идентифицируемых изображений, что делает их более сознательными на поверхности.
В 2020 году была представлена сопоставимая система под названием «EyeFi», достигающая 75-процентной точности.
WhoFi значительно улучшает это с точностью до 95,5 процентов, подчеркивая растущую эффективность инструментов повторной идентификации на основе сигнала.
Исследование было опубликовано в качестве препринта на arXiv.