Незашифрованные служебные сигналы Wi-Fi позволяют распознавать людей по походке с точностью 99,5%

1 час назад

© Сгенерировано ИИ

Исследователи из Института защиты информации и надежности KASTEL при Технологическом институте Карлсруэ (KIT) представили результаты изучения метода идентификации человека с помощью стандартных протоколов беспроводной связи. Разработанный метод BFId (Beamforming Feedback Information Identification) задействует стандартную телеметрию Wi-Fi-сетей, позволяя определять личность проходящего человека без использования видеокамер и физического контакта с его устройствами.

В основу атаки лег перехват незашифрованных отчетов BFI (Beamforming Feedback Information), введенных в стандарте Wi-Fi 5 (802.11ac) и активно используемых в Wi-Fi 6 и 6E. При передаче данных роутер и клиентское устройство постоянно обмениваются информацией о характеристиках радиоканала для сфокусированного направления сигнала.

- Открытый служебный трафик: Отчеты BFI передаются в эфир без применения шифрования. Любая точка в радиусе действия сети может беспрепятственно перехватывать эти пакеты без авторизации и знания паролей.

- Радиослепок движения: Тело человека, пересекающее радиолуч, вызывает специфические отражения и поглощения сигнала. Модель машинного обучения на базе рекуррентных нейросетей (LSTM) анализирует временные ряды этих искажений, формируя уникальный профиль походки.

- Пассивный сбор данных: Объекту наблюдения не нужно иметь при себе включенный смартфон или другие гаджеты. Для работы алгоритма достаточно наличия поблизости любой активной пары Wi-Fi-устройств.

Результаты испытаний

В рамках эксперимента исследовательская группа под руководством Юлиана Тодта (Julian Todt), Феликса Морсбаха (Felix Morsbach) и Торстена Штруфе (Thorsten Strufe) собрала и изучила записи сигналов 197 участников. Оценка проводилась с учетом различных траекторий движения, темпа ходьбы и ракурсов относительно точек доступа.

Система BFId продемонстрировала точность распознавания на уровне 99,5% (±0,38%). В прямом сравнении BFI-метод превзошел традиционные решения на базе CSI (Channel State Information), которые требуют специализированных сетевых адаптеров, модифицированных прошивок и показывают более низкую устойчивость на больших выборках.

Смежные разработки в области радиосенсинга, включая систему Argus, достигали точности до 84,85% на выборке из 154 участников. Однако BFId доказал, что сжатие данных в пакетах BFI выступает естественным фильтром радиопомех, что упрощает работу нейросетей и повышает итоговую точность.

Угрозы безопасности

Плотное покрытие Wi-Fi в офисах, торговых центрах и на улицах создает условия для скрытого сбора биометрических данных без риска быть обнаруженным. Поскольку BFI-пакеты транслируются в открытом виде, роль точек перехвата могут выполнять даже уязвимые устройства «умного дома» или бытовая техника.

Авторы работы подчеркивают необходимость пересмотра стандартов безопасности, включая готовящийся регламент IEEE 802.11bf для Wi-Fi-сенсинга. По мнению экспертов KIT, без обязательного шифрования или искусственного зашумления служебных отчетов BFI существующая сетевая инфраструктура останется потенциальным инструментом пассивного наблюдения.

Читайте также: ИИ: помощник или угроза? Как защитить корпоративные данные