ドイツの研究者らは、通常のWiFiネットワークが目に見えない監視の強力な新たな手段になり得ると警告している。標準的な無線信号と人工知能を用いて、彼らは驚くべき精度で人を識別できるシステムを実証した。たとえその人物がアクティブなデバイスを持っていなくてもだ。
「電波の伝搬を観察することで、周囲の環境やそこにいる人の像を作り出せます」と、KASTEL（KITの情報セキュリティ・信頼性研究所）のThorsten Strufe教授は言う。「これは通常のカメラと似た仕組みですが、違いは私たちの場合、光波ではなく電波を使って認識することです。したがって、WiFiデバイスを身につけているかどうかは関係ありません」とサイバーセキュリティの専門家は説明する。
スマートフォンの電源を切るだけでは検出を免れない。研究者によると、近くの無線デバイスがネットワークに接続されていれば、システムが動作するのに十分な信号活動が依然として発生するという。
研究チームは、この技術が日常的なルーターを、注意を引くことなく動作する静かな監視システムに変える可能性があると述べている。「この技術は、すべてのルーターを監視の潜在的な手段に変えます」とKASTELのJulian Todtは警告する。「もしWiFiネットワークを運用しているカフェの前を定期的に通るなら、気づかれずにそこで識別され、後で認識される可能性があります。例えば、公的機関や企業によってです。」
研究者のFelix Morsbachは、諜報機関やサイバー犯罪者は現在、ハッキングされた防犯カメラやインターネット接続されたドアベルなど、より簡単な監視手段を持っていると指摘する。しかし、WiFiネットワークはほぼどこにでもあり、ほとんど目に見えないため、独特の懸念を引き起こすと彼は言う。「しかし、遍在する無線ネットワークは、ほぼ包括的な監視インフラになる可能性があります。その厄介な特性は、目に見えず、疑いを招かないことです。」
高価なセンサーや特殊な機器に依存していた以前の実験システムとは異なり、新しい方法はほとんどの家庭や企業にすでにある通常のWiFiハードウェアで動作する。以前のアプローチは、壁や家具、人に反射した後の無線信号の変化を測定するチャネル状態情報（CSI）に依存することが多かった。新しい技術は、代わりにWiFiルーターと接続デバイス間の通常の通信を利用する。無線ネットワーク上のデバイスは、ビームフォーミングフィードバック情報（BFI）として知られるフィードバックデータを定期的にルーターに送信する。この情報は暗号化されずに送信されるため、範囲内の誰でも読み取ることができる。研究者らは、これらの信号反射が人の複数の「ビュー」を効果的に作成し、AIシステムが個人のアイデンティティを学習して認識できるようにすると述べている。機械学習モデルがトレーニングされた後、人物の識別にはわずか数秒しかかからないと報告されている。
197人の参加者を対象としたテストで、研究者らはシステムがほぼ100%の精度で個人を識別したと述べている。認識は、視野角や参加者の歩き方に関係なく有効だった。「この技術は強力ですが、同時に私たちの基本的人権、特にプライバシーにリスクをもたらします」とStrufeは強調する。研究者らは特に、この技術が権威主義国で抗議者を監視したり、知らないうちに市民を追跡したりするために使用される可能性を懸念している。彼らは、今後のIEEE 802.11bf WiFi標準に、より強力なプライバシー保護と安全策を含めるよう求めている。このプロジェクトは、ヘルムホルツ「Engineering Secure Systems」トピックの下で資金提供を受けた。研究チームは、台北で開催される「ACM Conference on Computer and Communications Security」（CCS）でその発見を発表する予定である。