요약:
독일 칼스루에 공과대학(KIT) 연구원들은 최근 일반 Wi-Fi 통신 트래픽만으로도 100%에 가까운 정확도로 특정 개인을 식별할 수 있다는 사실을 확인했습니다. 전체 프로세스에는 카메라나 특수 감지 하드웨어가 필요하지 않으며 모니터링되는 사람은 장비를 가지고 다닐 필요조차 없습니다.
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"。
197명의 참가자가 참여한 연구에서 시스템은 보는 각도나 걷는 자세의 변화에 관계없이 개인을 정확하게 식별할 수 있었습니다. 기본 기계 학습 모델이 훈련되면 누군가의 신원을 태그하는 데 몇 초 밖에 걸리지 않습니다.
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。
안타깝게도 BFI 데이터는 전송 중에 암호화되지 않습니다. 악성 장치는 Wi-Fi 네트워크에 침입하지 않고도 이 데이터를 가로챌 수 있습니다. 빔포밍 보고서는 일반 텍스트로 액세스 포인트에 다시 전송되므로 신호 범위 내에서 청취 모드에 있는 모든 Wi-Fi 어댑터는 이 정보를 수동적으로 기록할 수 있습니다. 더 중요한 것은 식별된 피험자는 관련 장치를 소유할 필요조차 없다는 것입니다. 그것이 카페에 있든 공항에 있든, 다른 사람의 라우터와 다른 사람의 노트북 사이에 통신 트래픽이 있는 한 신체를 교란하고 개인 서명을 생성하는 무선장을 형성하기에 충분합니다.
이 기술에는 문제가 되는 부분도 있습니다. 일반적인 회피 방법에 속지 않는다는 것입니다. 시스템이 사람을 식별하기 위해 보행에만 의존한다면 걷는 방식을 변경하여 벗어날 수 있습니다. 시스템이 정면으로만 사람을 식별할 수 있다면 옆으로 걸어가는 방식으로 사람을 피할 수 있습니다. 그러나 테스트 후 이 무선 신호는 다양한 관찰 각도와 다양한 보행 환경에서도 안정적인 인식 정확도를 유지하며 그 신뢰성은 카메라 인식을 훨씬 능가합니다.
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。
지문 인식과 달리 일반적으로 누군가가 먼저 지문을 캡처하여 신원과 연결해야 하며, 이는 종종 귀하가 지문 스캐너를 누를 때 의도적으로 발생합니다. 반면, 사람은 와이파이 신호가 들어오는 공간을 아무 것도 건드리지 않고, 어떤 장비도 들고 다니지 않고, 심지어는 알지도 못한 채 걸어다니기만 하면 무선 지문이 수집될 수 있다.
더욱 걱정스러운 점은 Wi-Fi 기기가 거의 모든 곳에 있다는 사실입니다. Wi-Fi 네트워크는 전 세계의 가정, 사무실, 공항, 카페 및 상점에서 항상 실행되고 있으며 이러한 유형의 기술에 대한 매우 넓은 응용 공간을 제공합니다. 대조적으로, 카메라는 아무리 불안하더라도 최소한 눈에 보입니다. 사람들은 카메라를 보거나, 렌즈를 피하거나, 회의에서 이의를 제기하기 위해 직접 카메라를 가리킬 수 있습니다.
이미 벽에 존재하는 Wi-Fi 네트워크를 기반으로 구축된 모니터링 레이어는 전혀 의심을 불러일으키지 않습니다. 연구원들은 이것이 바로 위험이라고 경고합니다. 특히 그들은 일부 권위주의적 제도적 환경에서는 일반적으로 감시 작업을 드러내는 명백한 하드웨어 흔적을 남기지 않고 시위자를 감시하는 데 이 방법이 사용될 수 있다고 지적합니다.
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。
팀의 연구 결과인 'BFId: 빔포밍 피드백 정보를 이용한 신원 추론 공격'이 타이베이에서 열린 컴퓨터 및 통신 보안(CCS)에 관한 ACM 컨퍼런스에서 발표되었습니다.
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