Итальянские учёные научились идентифицировать людей по воздействию тела на сигнал Wi-Fi
Опубликовал: FIELD LINE, 23-07-2025, 18:49, В мире / Технологии, 4, 0
Учёные Римского университета Ла Сапиенца (Sapienza — Università di Roma) разработали технологию WhoFi, которая позволяет первично и повторно идентифицировать человека, исходя из особенностей того, как его тело искажает сигнал Wi-Fi.
В 2020 году организация Wi-Fi Alliance утвердила стандарт IEEE 802.11bf для технологии Wi-Fi Sensing, указав, что Wi-Fi — это не просто механизм передачи данных: беспроводные сети могут использоваться для детекции движения и даже биометрической идентификации. Повторная идентификация — хорошо известная задача в сфере видеонаблюдения, подчёркивают итальянские учёные: не всегда можно с уверенностью утверждать, что попавший на видео объект — тот же человек, что был зафиксирован в другое время и в другом месте. При этом повторная идентификация не обязательно раскрывает личность — это лишь утверждение, что один и тот же наблюдаемый объект появлялся в разных условиях. В системах видеонаблюдения для такой задачи, как правило, сравниваются предметы одежды или другие отличительные признаки, но это не всегда возможно.
Wi-Fi, отмечают исследователи, обладает рядом преимуществ по сравнению с видеокамерами: радиосигнал не зависит от уровня освещённости, способен проходить сквозь стены и препятствия, а также обеспечивает более высокий уровень конфиденциальности, чем визуальное изображение. «Суть в том, что по мере распространения сигнала Wi-Fi в пространстве форма его волны меняется в зависимости от наличия и физических характеристик объектов и людей на его пути. Эти изменения, фиксируемые в виде информации о состоянии канала (Channel State Information — CSI), содержат обширные биометрические данные», — говорится в исследовании. В контексте устройств с поддержкой Wi-Fi термин CSI обозначает набор данных об амплитуде и фазе электромагнитных волн. При взаимодействии с телом человека сигнал искажается — искажения носят характер, уникальный для конкретного человека. Дальнейшая обработка этих данных с помощью глубокой нейросети позволяет получить индивидуальную сигнатуру.
Предложенная итальянскими учёными технология WhoFi, по их утверждению, продемонстрировала точность сопоставления объектов в общедоступном наборе данных NTU-Fi до 95,5 % в тех случаях, когда для обработки сигналов Wi-Fi применялась глубокая нейросеть с архитектурой трансформера. «Полученные обнадёживающие результаты подтверждают жизнеспособность Wi-Fi-сигналов в качестве надёжного и обеспечивающего конфиденциальность биометрического метода, а также свидетельствуют о том, что данное исследование является значительным шагом вперёд в разработке систем повторной идентификации на основе радиосигналов», — заключают авторы.
Источник
В 2020 году организация Wi-Fi Alliance утвердила стандарт IEEE 802.11bf для технологии Wi-Fi Sensing, указав, что Wi-Fi — это не просто механизм передачи данных: беспроводные сети могут использоваться для детекции движения и даже биометрической идентификации. Повторная идентификация — хорошо известная задача в сфере видеонаблюдения, подчёркивают итальянские учёные: не всегда можно с уверенностью утверждать, что попавший на видео объект — тот же человек, что был зафиксирован в другое время и в другом месте. При этом повторная идентификация не обязательно раскрывает личность — это лишь утверждение, что один и тот же наблюдаемый объект появлялся в разных условиях. В системах видеонаблюдения для такой задачи, как правило, сравниваются предметы одежды или другие отличительные признаки, но это не всегда возможно.
Wi-Fi, отмечают исследователи, обладает рядом преимуществ по сравнению с видеокамерами: радиосигнал не зависит от уровня освещённости, способен проходить сквозь стены и препятствия, а также обеспечивает более высокий уровень конфиденциальности, чем визуальное изображение. «Суть в том, что по мере распространения сигнала Wi-Fi в пространстве форма его волны меняется в зависимости от наличия и физических характеристик объектов и людей на его пути. Эти изменения, фиксируемые в виде информации о состоянии канала (Channel State Information — CSI), содержат обширные биометрические данные», — говорится в исследовании. В контексте устройств с поддержкой Wi-Fi термин CSI обозначает набор данных об амплитуде и фазе электромагнитных волн. При взаимодействии с телом человека сигнал искажается — искажения носят характер, уникальный для конкретного человека. Дальнейшая обработка этих данных с помощью глубокой нейросети позволяет получить индивидуальную сигнатуру.
Предложенная итальянскими учёными технология WhoFi, по их утверждению, продемонстрировала точность сопоставления объектов в общедоступном наборе данных NTU-Fi до 95,5 % в тех случаях, когда для обработки сигналов Wi-Fi применялась глубокая нейросеть с архитектурой трансформера. «Полученные обнадёживающие результаты подтверждают жизнеспособность Wi-Fi-сигналов в качестве надёжного и обеспечивающего конфиденциальность биометрического метода, а также свидетельствуют о том, что данное исследование является значительным шагом вперёд в разработке систем повторной идентификации на основе радиосигналов», — заключают авторы.
Источник
