WLAN-Strahlung als Spion: Neue Technologie „WhoFi“ erkennt Menschen ohne Kamera
Während klassische Re-Identifikationssysteme auf Videomaterial basieren und dadurch anfällig für Verdeckung, schlechte Beleuchtung oder wechselnde Perspektiven sind, nutzt die von Forschern der Universität La Sapienza in Rom entwickelte WhoFi-Technologie sogenannte Channel State Information (CSI). Diese finden sich im Funkverkehr moderner WLAN-Router und enthalten hochpräzise Messdaten über Signalstärke und -verlauf. Sobald eine Person ein WLAN-Feld durchquert, verändert sie diese Signale auf subtile, aber individuell erkennbare Weise.
Um daraus verwertbare Muster zu machen, filtert WhoFi Ausreißer, korrigiert Synchronisationsfehler und reichert die Daten gezielt mit Variationen an. Anschließend analysiert eine Deep-Learning-Architektur die Signalverläufe und erstellt daraus eine einzigartige Vektorsignatur für jede Person.
Treffsicher bis zu 95 Prozent – auch durch Wände
Im Rahmen der dazu veröffentlichten Studie wurde WhoFi mit 14 Probanden und verschiedenen Kleidungsszenarien getestet, wobei das System eine Trefferquote von 95,5 Prozent erzielte. Dabei blieb WhoFi unabhängig von äußeren Faktoren wie Kleidung oder Blickrichtung. Selbst Wände stellten kein Hindernis dar, da die Methode nicht auf Sichtkontakt, sondern auf die Interaktion von Funkwellen mit inneren Körperstrukturen – etwa Knochen – basiert.
Anders als Kameras speichert WhoFi keine Bilder und verarbeitet keine optischen Merkmale. In der Theorie könnte das System damit als „datensparsamer“ gelten. Gleichzeitig wirft es neue Fragen auf: Wer WLAN-Signale ausstrahlt, sendet potenziell auch ungewollt Informationen über anwesende Personen – selbst wenn diese kein Gerät bei sich tragen.
Nützlich, aber mit Risiken für unerwünschte Überwachung
In der praktischen Anwendung kann WhoFi sehr nützlich sein – etwas bei der Überwachung sicherheitsrelevanter Bereiche. Andererseits birgt die Technologie auch Risiken für eine unsichtbare, unerwünschte oder gar gesetzeswidrige Überwachung.
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