Istraživači s Instituta za tehnologiju Karlsruhe (KIT) u Njemačkoj tvrde kako je obične mreže WiFi-ja moguće koristiti za identifikaciju ljudi s visokom razinom preciznosti. Opisali su korištenje povratnih informacija u obliku snopa (BFI) i modela strojnog učenja za prepoznavanje ljudi koji hodaju unutar dometa mreže s 99,5 posto točnosti. 

Beamforming, uveden sa standardom WiFi 5, omogućuje routerima učinkovitije usmjeravanje signala prema povezanim uređajima. Kako bi to funkcioniralo, uređaji spojeni na mrežu šalju povratne informacije routeru.

Problem je u tome što ta povratna informacija nije šifrirana i može joj se pristupiti bez potrebe za specijaliziranim hardverom ili izravnom vezom na mrežu WiFi-ja. Ovom je metodom također moguće identificirati osobe koje na sebi nemaju povezane uređaje, sve dok su u dometu mreže. Slično kameri, samo što se koristi radiovalove umjesto svjetlosnih.

Nakon uvježbavanja modela strojnog učenja, identificiranje osobe traje samo nekoliko sekundi. To se postiže putem WiFi detektiranja ili korištenjem WiFi signala za zaključivanje informacija o fizičkom okruženju. 

Kada radio signali poput WiFi-ja putuju kroz prostor, oni su u interakciji s objektima i ljudima oko sebe. Ti se signali mogu reflektirati, raspršiti ili apsorbirati. Analizirajući očekivano ponašanje signala u usporedbi s načinom na koji je stvarno primljen, istraživači mogu deducirati pojedinosti o okruženju.

Tijekom studije, istraživači su prikupili snimke signala WiFi-ja od gotovo 200 sudionika dok su hodali kroz WiFi polje koristeći različite stilove hodanja. Podaci su snimljeni iz četiri različite perspektive korištenjem metode BFI i starijeg WiFi senzorskog pristupa koji se oslanja na informacije o stanju kanala (CSI).

CSI mjeri kako se radijski signal mijenja dok putuje kroz prostoriju i odbija se od zidova, namještaja i ljudi. Već je korišten u prethodnim istraživanjima WiFi senzora, ali mu je teže pristupiti u praksi jer često zahtijeva modificirani firmware. Tom metodom moguće je identificirati pojedince na temelju njihovog normalnog stila hodanja s točnošću od 82,4 posto.

Ova tehnologija svaki router pretvara u potencijalno sredstvo za nadzor, uvjereni su istraživači. Stoga su pozvali IEEE, organizaciju koja postavlja industrijske standarde, na uključivanje jačih mjera zaštite privatnosti u nadolazeći standard 802.11bf.