सार:
जर्मनी में कार्लज़ूए इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (केआईटी) के शोधकर्ताओं ने हाल ही में पुष्टि की है कि सामान्य वाई-फाई संचार ट्रैफ़िक 100% सटीकता के साथ विशिष्ट व्यक्तियों की पहचान करने के लिए पर्याप्त है। पूरी प्रक्रिया में कैमरे या विशेष सेंसिंग हार्डवेयर की आवश्यकता नहीं होती है, और निगरानी करने वाले व्यक्ति को अपने साथ कोई उपकरण ले जाने की भी आवश्यकता नहीं होती है।
研究团队开发的这套系统利用机器学习技术，分析Wi-Fi设备本就持续发往路由器的信息。当一个人在房间内移动时，其身体会以特定方式扰动空间中传播的无线电波，这些扰动携带着足够的生物特征信息，使系统能够"学习"识别出某个人，并将其与其他人区分开来，效果堪比一种"无线电指纹"。
197 प्रतिभागियों से जुड़े एक अध्ययन में, सिस्टम देखने के कोण या चलने की मुद्रा में बदलाव की परवाह किए बिना व्यक्तियों की सटीक पहचान करने में सक्षम था। एक बार अंतर्निहित मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षित हो जाने के बाद, किसी की पहचान को टैग करने में केवल कुछ सेकंड लगते हैं।
关键在于一种名为"波束成形反馈信息"（Beamforming Feedback Information，简称BFI）的数据。为了维持连接稳定，手机或笔记本电脑会持续向路由器反馈其接收信号的具体情况，以便路由器更精准地调整发射方向，而Wi-Fi设备会不断产生这类BFI反馈数据。
无线电波在房间内四处反弹并覆盖房间中的一切物体，包括人体本身。每个人独特的体型、身高与姿态都会以带有个人特征的方式扭曲这些电波。只要人工智能模型获取了足够多的这类扭曲数据，就能学习到某人独有的"无线电签名"，其原理与基于摄像头的人脸识别系统颇为相似。
चिंता की बात यह है कि ट्रांसमिशन के दौरान बीएफआई डेटा एन्क्रिप्ट नहीं किया जाता है। एक दुर्भावनापूर्ण डिवाइस वाई-फाई नेटवर्क में सेंध लगाए बिना इस डेटा को इंटरसेप्ट कर सकता है - चूंकि बीमफॉर्मिंग रिपोर्ट स्पष्ट टेक्स्ट में एक्सेस प्वाइंट पर वापस भेजी जाती है, सिग्नल रेंज के भीतर श्रवण मोड में कोई भी वाई-फाई एडाप्टर निष्क्रिय रूप से इस जानकारी को रिकॉर्ड कर सकता है। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि पहचाने गए विषय को इसमें शामिल किसी भी डिवाइस के मालिक होने की भी आवश्यकता नहीं है: चाहे वह कैफे में हो या हवाई अड्डे पर, जब तक किसी और के राउटर और किसी और के लैपटॉप के बीच संचार ट्रैफ़िक होता है, यह एक रेडियो फ़ील्ड बनाने के लिए पर्याप्त है जो शरीर को परेशान करता है और एक व्यक्तिगत हस्ताक्षर उत्पन्न करता है।
इस तकनीक के बारे में कुछ परेशान करने वाली बात भी है: यह सामान्य चोरियों से मूर्ख नहीं बनती। यदि कोई प्रणाली लोगों की पहचान करने के लिए केवल चाल पर निर्भर करती है, तो वह अपने चलने के तरीके को बदलकर बच सकती है; यदि सिस्टम केवल सीधे लोगों की पहचान कर सकता है, तो यह किनारे पर चलकर उनसे बच सकता है। हालाँकि, परीक्षण के बाद, यह रेडियो हस्ताक्षर विभिन्न अवलोकन कोणों और विभिन्न चालों के तहत स्थिर पहचान सटीकता बनाए रखता है, और इसकी विश्वसनीयता कैमरा पहचान से भी अधिक है।
需要说明的是，该系统的工作原理类似指纹扫描仪：它能够捕捉到一个人的"签名"，却并不会自动知晓这个人是谁，必须先有参考记录作为比对基础。在研究人员的主要实验中，机器学习模型先通过每位参与者的若干段记录进行训练，随后被要求判断新记录出自哪位已知参与者。不过，这一限定条件几乎无法消除公众对隐私问题的担忧。
फ़िंगरप्रिंट पहचान के विपरीत, आमतौर पर किसी को पहले आपका फ़िंगरप्रिंट कैप्चर करना होता है और इसे आपकी पहचान के साथ जोड़ना होता है, अक्सर जानबूझकर जब आप फ़िंगरप्रिंट स्कैनर दबाते हैं। इसके विपरीत, कोई व्यक्ति वाई-फ़ाई सिग्नलों से घिरे स्थान से बिना कुछ छुए, बिना कोई उपकरण लिए, या यहां तक कि इसे जाने बिना चलता है, और उसका रेडियो फ़िंगरप्रिंट एकत्र किया जा सकता है।
इससे भी अधिक चिंताजनक तथ्य यह है कि वाई-फाई डिवाइस लगभग हर जगह हैं। दुनिया भर के घरों, कार्यालयों, हवाई अड्डों, कैफे और दुकानों में वाई-फाई नेटवर्क हर समय चल रहे हैं, जो इस प्रकार की प्रौद्योगिकी के लिए एक बहुत बड़ा अनुप्रयोग स्थान प्रदान करते हैं। इसके विपरीत, कैमरा, चाहे कितना भी अस्थिर क्यों न हो, कम से कम दिखाई देता है - लोग इसे देख सकते हैं, इसके लेंस से बच सकते हैं, या आपत्तियां उठाने के लिए बैठकों में सीधे इसकी ओर इशारा कर सकते हैं।
दीवार में पहले से मौजूद वाई-फाई नेटवर्क पर आधारित निगरानी परत किसी भी तरह का संदेह पैदा नहीं करेगी। शोधकर्ताओं ने चेतावनी दी है कि यही ख़तरा है. विशेष रूप से, वे ध्यान देते हैं कि कुछ सत्तावादी संस्थागत सेटिंग्स में, इस पद्धति का उपयोग स्पष्ट हार्डवेयर निशान छोड़े बिना प्रदर्शनकारियों पर निगरानी रखने के लिए किया जा सकता है जो आमतौर पर निगरानी कार्यों को प्रकट करते हैं।
研究团队并未止步于发出警告，而是致力于从标准层面推动解决方案。他们希望将隐私保护机制直接内置于即将出台的Wi-Fi新标准IEEE 802.11bf之中——该标准将使无线感应能力正式化，团队将此视为在这项能力大规模扩散之前、将保护措施植入协议本身的最后一次"干净"机遇。这项研究获得了德国亥姆霍兹联合会"工程安全系统"项目的资助，研究团队采集的197人数据集已面向非商业研究用途公开发布，供其他团队进一步探究这种攻击手段及相应防御措施。
टीम के शोध परिणाम, "बीएफआईडी: बीमफॉर्मिंग फीडबैक सूचना का उपयोग करके पहचान अनुमान हमला," ताइपे में कंप्यूटर और संचार सुरक्षा (सीसीएस) पर एसीएम सम्मेलन में प्रकाशित किए गए थे।
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