Forscher in Deutschland warnen, dass gewöhnliche WLAN-Netzwerke zu einer mächtigen neuen Form unsichtbarer Überwachung werden könnten. Mit Standard-Funksignalen und künstlicher Intelligenz demonstrierten sie ein System, das Personen mit verblüffender Genauigkeit identifizieren kann – selbst wenn diese kein aktives Gerät bei sich tragen.

„Durch die Beobachtung der Ausbreitung von Funkwellen können wir ein Bild der Umgebung und der anwesenden Personen erstellen“, sagt Professor Thorsten Strufe vom KASTEL – dem Institut für Informationssicherheit und Verlässlichkeit des KIT. „Das funktioniert ähnlich wie eine normale Kamera, nur dass in unserem Fall Funkwellen anstelle von Lichtwellen zur Erkennung genutzt werden“, erklärt der Cybersicherheitsexperte. „Daher spielt es keine Rolle, ob Sie ein WLAN-Gerät bei sich tragen oder nicht.“

Das Ausschalten Ihres Smartphones reicht nicht aus, um einer Erkennung zu entgehen. Laut den Forschern erzeugen nahegelegene drahtlose Geräte, die mit dem Netzwerk verbunden sind, immer noch genügend Signalaktivität, damit das System funktioniert.

Das Team sagt, die Technologie könnte alltägliche Router in leise Überwachungssysteme verwandeln, die ohne Aufmerksamkeit zu erregen arbeiten. „Diese Technologie macht jeden Router zu einem potenziellen Überwachungsmittel“, warnt Julian Todt vom KASTEL. „Wenn Sie regelmäßig an einem Café vorbeikommen, das ein WLAN-Netzwerk betreibt, könnten Sie dort unbemerkt identifiziert und später wiedererkannt werden – zum Beispiel von Behörden oder Unternehmen.“

Forscher Felix Morsbach merkt an, dass Geheimdienste oder Cyberkriminelle derzeit einfachere Wege zur Überwachung von Menschen haben, darunter gehackte Überwachungskameras oder internetfähige Türklingeln. Allerdings, so sagt er, stellten WLAN-Netzwerke ein einzigartiges Problem dar, weil sie fast überall und weitgehend unsichtbar seien. „Allerdings könnten die allgegenwärtigen drahtlosen Netzwerke zu einer nahezu flächendeckenden Überwachungsinfrastruktur mit einer besorgniserregenden Eigenschaft werden: Sie sind unsichtbar und erregen keinen Verdacht.“

Im Gegensatz zu früheren experimentellen Systemen, die auf teuren Sensoren oder Spezialausrüstung beruhten, funktioniert die neue Methode mit gewöhnlicher WLAN-Hardware, die bereits in den meisten Haushalten und Unternehmen zu finden ist. Frühere Ansätze stützten sich oft auf Kanalzustandsinformationen (CSI), die messen, wie sich Funksignale nach dem Abprallen an Wänden, Möbeln und Personen verändern. Die neue Technik nutzt stattdessen die normale Kommunikation zwischen WLAN-Routern und verbundenen Geräten. Geräte in einem drahtlosen Netzwerk senden regelmäßig Rückmeldedaten, sogenannte Beamforming-Feedback-Informationen (BFI), an den Router. Da diese Informationen unverschlüsselt übertragen werden, kann sie jeder im Empfangsbereich potenziell lesen. Forscher sagen, dass diese Signalreflexionen effektiv mehrere „Ansichten“ einer Person erzeugen können, sodass KI-Systeme individuelle Identitäten lernen und erkennen können. Nachdem das maschinelle Lernmodell trainiert wurde, dauert die Identifizierung einer Person Berichten zufolge nur wenige Sekunden.

In Tests mit 197 Teilnehmern identifizierte das System Personen laut den Forschern mit nahezu 100%iger Genauigkeit. Die Erkennung blieb unabhängig vom Betrachtungswinkel oder der Gehweise der Teilnehmer wirksam. „Die Technologie ist leistungsstark, birgt aber gleichzeitig Risiken für unsere Grundrechte, insbesondere die Privatsphäre“, betont Strufe. Die Forscher sind besonders besorgt darüber, wie die Technologie in autoritären Ländern eingesetzt werden könnte, um Demonstranten zu überwachen oder Bürger ohne ihr Wissen zu verfolgen. Sie fordern stärkere Datenschutzmaßnahmen und Sicherheitsvorkehrungen im kommenden IEEE-802.11bf-WLAN-Standard. Das Projekt wurde im Rahmen des Helmholtz-Themas „Engineering Secure Systems“ finanziert. Das Team plant, seine Ergebnisse auf der „ACM Conference on Computer and Communications Security“ (CCS) in Taipeh vorzustellen.