Сегодня 15 мая 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Теги → наблюдение

Исследователи предупреждают: Wi-Fi может превратиться в невидимую систему массовой слежки

Учёные из Карлсруэского технологического института (KIT) открыли способ идентификации людей путём пассивного изучения сигналов в радиосетях. Метод не требует наличия устройства Wi-Fi у объекта наблюдения и не зависит от специализированного оборудования. Он использует обычные устройства Wi-Fi, уже обменивающиеся данными друг с другом поблизости. Это вызывает серьёзные опасения по поводу конфиденциальности и требует усиления защиты при разработке будущих стандартов.

 Источник изображений: unsplash.com

Источник изображений: unsplash.com

При распространении радиоволн в пространстве они взаимодействуют с объектами, создавая характерные «узоры», которые можно зафиксировать и проанализировать. Эти узоры сравнимы с изображениями, создаваемыми камерами, но формируются они с помощью радиосигналов, а не света. «Эта технология превращает каждый роутер в потенциальное средство слежки , — предупреждает исследователь Джулиан Тодт (Julian Todt). — Если вы регулярно проходите мимо кафе, работающего в сети Wi-Fi, вас могут идентифицировать там, и вы можете быть опознаны позже, например, государственными органами или компаниями».

«Наблюдая за распространением радиоволн, мы можем создать изображение окружающей среды и присутствующих людей, — говорит профессор KIT Торстен Штруфе (Thorsten Strufe). — Это работает аналогично обычной камере, разница лишь в том, что в нашем случае для распознавания используются радиоволны вместо световых волн. Таким образом, не имеет значения, носите ли вы с собой устройство Wi-Fi или нет». По его словам, выключение собственного устройства не обеспечивает защиты, «достаточно, чтобы другие устройства Wi-Fi в вашем окружении были активны».

У спецслужб или киберпреступников в настоящее время есть более простые способы слежки за людьми, такие как доступ к системам видеонаблюдения или видеодомофонам. Однако сети Wi-Fi теперь можно найти в большинстве домов, офисов, ресторанов и общественных мест. Эти вездесущие беспроводные сети могут стать практически всеобъемлющей инфраструктурой слежки с одним тревожным свойством: они невидимы и не вызывают подозрений.

В отличие от атак, основанных на датчиках LIDAR или более ранних методах на основе Wi-Fi, использующих информацию о состоянии канала (CSI), то есть измерения того, как радиосигналы изменяются при отражении от стен, мебели или людей, этот подход не требует специального оборудования. Метод использует обычную сетевую связь между подключёнными устройствами и маршрутизатором. Эти устройства регулярно отправляют сигналы обратной связи внутри сети, известные как информация обратной связи формирования луча (Beamforming Feedback Information, BFI), которые передаются без шифрования и могут быть легко перехвачены в зоне действия.

Собирая эти данные, можно создавать изображения людей с разных ракурсов, что позволяет в дальнейшем их идентифицировать. После машинного обучения процесс идентификации занимает всего несколько секунд. В исследовании с участием 197 человек команда смогла определить личность людей с точностью почти 100 % – независимо от ракурса или походки.

«Технология мощная, но в то же время сопряжена с рисками для наших основных прав, особенно для конфиденциальности», – подчеркнул Струфе. Поэтому исследователи призывают к принятию защитных мер и гарантий конфиденциальности в предстоящем стандарте Wi-Fi IEEE 802.11bf.

Отчёт исследователей «BFId: Атаки на выявление личности с использованием информации обратной связи формирования луча» опубликован 22 ноября 2025 года в материалах конференции ACM SIGSAC 2025 по компьютерной и коммуникационной безопасности. Проект финансировался в рамках темы «Разработка безопасных систем» Фонда Гельмгольца.


window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Спринт, торговля и продолжение сюжета: разработчики Subnautica 2 раскрыли план улучшения игры на ближайшие месяцы 14 мин.
ChatGPT получит прямой доступ к банковским счетам пользователей — для анализа расходов и финансовых советов 31 мин.
Трамп и Си Цзиньпин обсудили ограничения слишком умного ИИ и зависшие поставки Nvidia H200 55 мин.
Microsoft намерена избавить Windows 11 от главной причины «синих экранов» 2 ч.
Доминирование ChatGPT пошатнулось — Gemini и Perplexity быстро набирают обороты 2 ч.
Pragmata стала новой жертвой пиратов — игру взломали без гипервизора 2 ч.
YouTube Shorts набрали популярность на смарт-телевизорах — 2 млрд часов просмотра за месяц 3 ч.
На смарт-очках Meta Ray-Ban Display появятся сторонние приложения 3 ч.
Крипторынок испугался ИИ-хакеров: под ударом оказался сектор DeFi с оборотом $130 млрд 3 ч.
Ненасытный ИИ может снова отправить OpenAI на поиски денег — даже рекордных $122 млрд инвестиций мало 5 ч.
Alibaba Cloud потребуется в 10 раз больше вычислительных мощностей, чем в 2022 году, а Tencent научилась обходиться малым 23 мин.
В ближайший годы четыре из пяти премиум-смартфонов нашпигуют ИИ 2 ч.
Учёные создали робота-медузу без батареи — он плавает быстрее всех аналогов и сможет лечить людей изнутри 2 ч.
Уж лучше АЭС за домом, чем ЦОД: американцам разонравились дата-центры 2 ч.
Доля контрафактных комплектующих для зарубежного инфраструктурного оборудования в России приблизилась к 20 % 3 ч.
MSI представила игровой монитор MAG OLED 271QPX32 — QD-OLED Penta Tandem, 1440p и 320 Гц 4 ч.
Представлен флагманский игровой ноутбук Asus ROG Strix SCAR 18 с потреблением до 320 Вт 5 ч.
Asus выпустила свою первую оперативную память — и сразу за $880 6 ч.
Немецкие учёные добились рекордного КПД при превращении солнечного света в водород 6 ч.
Asus представила трёхлитровый игровой ПК ROG NUC 16 — он меньше PS5, но в 7,5 раз дороже 6 ч.