Wi-Fi nu mai este folosit doar pentru acces la internet. Un nou sistem numit WhoFi utilizează modul în care corpul uman modifică undele radio pentru a identifica o persoană, cu o acuratețe de până la 95,5% în recunoașterea de rang 1, conform unui nou studiu citat de publicația Earth.
Funcționează pe echipamente de consum obișnuite și rămâne eficient chiar și în condiții de iluminare slabă. Abordarea se bazează pe măsurători radio, nu pe camere video.
Cum funcționează sistemul WhoFi
Ideea este simplu de explicat, dar complexă din punct de vedere tehnic. O implementare WhoFi captează Channel State Information (CSI) – o descriere detaliată a modului în care semnalul Wi-Fi se modifică în timp ce traversează o încăpere și interacționează cu o persoană.
Aceste modificări sunt apoi transformate într-o semnătură biometrică compactă, unică pentru fiecare individ.
Studiul aparține lui Danilo Avola, de la Universitatea Sapienza din Roma, al cărui colectiv a construit și testat sistemul folosind date publice.
Cercetătorii susțin că Wi-Fi nu este doar o alternativă la camere, ci oferă avantaje unice, pe care sistemele vizuale nu le pot egala.
CSI este o matrice de amplitudini și faze măsurate între antene și sub-purtătoare. Cu alte cuvinte, surprinde mici diferențe în modul în care energia radio ajunge la receptor – diferențe care reflectă forma și mișcarea corpului.
Aceste secvențe CSI sunt procesate de o rețea neurală profundă care învață un vector specific fiecărei persoane. Cele mai bune rezultate au fost obținute cu un encoder de tip Transformer, eficient în captarea modelelor temporale pe termen lung din semnal.
Rată de identificare de 95,5%
Cercetătorii au evaluat WhoFi folosind benchmark-ul NTU-Fi Human ID, care include înregistrări ale 14 subiecți ce efectuau plimbări scurte, purtând haine diferite.
Acest set de date conține măsurători realizate cu instrumente CSI de rezoluție înaltă, capabile să distingă subtil diferențele dintre persoane.
Rezultatul de top al WhoFi este o rată de identificare de 95,5% (rank 1) și o precizie medie de 88,4% pe setul de testare.
Acest scor a fost obținut folosind configurația cu encoder Transformer, antrenată pe secvențe de amplitudini și validată pe un set de date separat.
Hardware-ul utilizat nu a fost special. Studiul descrie teste efectuate cu două routere TP-Link N750 – unul ca emițător și unul ca receptor – înregistrând 114 sub-purtătoare per pereche de antene și aproximativ 2000 de pachete per eșantion.
Totuși, dimensiunea redusă a eșantionului contează, deoarece sistemele biometrice pot deveni instabile la scalare. Autorii recunosc că supra-antrenarea și stabilitatea în timpul învățării sunt riscuri reale în modele prea complexe.
Ce face WhoFi diferit
Primele încercări de acest tip combinau Wi-Fi cu camere video. De exemplu, în 2020, sistemul EyeFi (o fuziune între cameră și Wi-Fi) a atins o acuratețe de circa 75% în identificarea persoanelor în teste live, cu grupuri între 2 și 10 persoane.
WhoFi adoptă o altă abordare: elimină complet camerele și învață direct din dinamica CSI, care se deplasează odată cu persoana.
Această schimbare nu este doar una teoretică. Renunțarea la camere evită captarea feței, reduce sensibilitatea la variațiile de îmbrăcăminte și folosește infrastructura deja existentă în case și birouri.
De ce este important
Senzorii radio nu sunt o idee nouă. În urmă cu un deceniu, cercetători de la MIT au demonstrat că Wi-Fi-ul de bandă joasă poate detecta oameni prin pereți, datorită capacității semnalului de a trece prin bariere obișnuite.
WhoFi profită de această proprietate a undelor radio. Este insensibil la lumină, poate funcționa fără linie vizuală directă și continuă să opereze chiar și când camerele sunt blocate.
De asemenea, sistemul este discret. Nu este nevoie ca utilizatorii să poarte sau să transporte un dispozitiv, ceea ce schimbă fundamental discuția despre consimțământ.
Cum se formează amprenta WhoFi
Routerele Wi-Fi transmit date prin mai multe frecvențe înguste, numite subpurtătoare.
Când o persoană se află între emițător și receptor, amplitudinile și fazele acestor subpurtătoare se modifică într-un mod care reflectă forma și mersul corpului.
WhoFi analizează aceste serii temporale și folosește un encoder pentru a crea un vector de lungime fixă ce reprezintă acea persoană.
Ieșirea encoderului este normalizată și comparată cu o galerie de referință, pentru a detecta o potrivire apropiată.
În timpul antrenării, se folosesc "negative în lot" – fiecare lot include perechi de semnături corecte și incorecte, pentru ca modelul să învețe să apropie semnăturile aceleiași persoane și să îndepărteze semnăturile diferite.
Wi-Fi și WhoFi
Benchmark-ul NTU-Fi este un mediu controlat: plimbări scurte, într-un spațiu definit, cu condiții vestimentare reglementate. Astfel, se elimină zgomotul real din lumea exterioară – cum ar fi mulțimi, mobilă variabilă și reflexii.
Diversitatea eșantionului este o altă limitare. Cei 14 subiecți nu reflectă întreaga varietate de tipuri corporale, dispozitive de mobilitate sau haine culturale din viața reală.
„Semnalele Wi-Fi oferă mai multe avantaje față de abordările bazate pe camere: nu sunt afectate de iluminat, pot penetra pereți și obstacole și, cel mai important, oferă un mecanism de detectare care păstrează intimitatea,” a scris Avola.
Concluzia studiului subliniază că encoderul Transformer a fost atât precis, cât și eficient în acest context. Autorii notează, de asemenea, că unele metode uzuale de preprocesare – precum filtrarea amplitudinilor – nu au adus beneficii clare.
Probleme de securitate și confidențialitate
Inginerii sunt entuziasmați de cifrele de acuratețe, însă implementarea reală ridică probleme de etică și politici publice. De exemplu, un magazin ar putea folosi această tehnologie pentru a detecta clienții reveniți fără consimțământul lor explicit.
Poliția și autoritățile de reglementare au și ele un interes. Identificatorii radio ar putea ocoli legi scrise pentru camere și recunoaștere facială, necesitând revizuirea cadrului legal.
Wi-Fi-ul operează pe un spectru partajat, ceea ce face ca această metodă de detectare să fie ieftin de scalat. Astfel, devine ușor pentru terți să urmărească prezența și mișcarea prin puncte de acces.
Pe de altă parte, orice sistem de re-identificare are nevoie de o galerie de referință. Fără o semnătură stocată, sistemul poate spune că aceeași persoană a apărut de două ori, dar nu poate asocia o identitate civilă.
Ce urmează pentru WhoFi
Există aplicații inofensive. De exemplu, spitalele ar putea folosi această tehnologie pentru detectarea căderilor în camere întunecate, iar unele routere de acasă deja vin cu funcții de detecție a mișcării bazate pe CSI.
Securitatea industrială este o altă aplicație posibilă. În zone unde camerele sunt interzise, semnalele radio pot detecta intruziuni și declanșa alarme.
Echipa WhoFi a păstrat sistemul într-un cadru strict academic până în prezent. Ei au antrenat modelul folosind date publice, au documentat fiecare etapă a procesului și au comparat encoder-ele într-un mod reproductibil.
Validarea viitoare va necesita:
- cohorte mai mari de participanți,
- clădiri și medii diverse,
- și intervale de timp mai lungi pentru a testa stabilitatea în timp.
De asemenea, va fi nevoie de reguli mai clare privind consimțământul și păstrarea datelor.
Studiul este publicat pe arXiv.
Ştiri video recomandate
