WLAN-signaler som overvågningsværktøj: Ny teknologi opdaget!

WLAN-signaler som overvågningsværktøj: Ny teknologi opdaget!

Forskere ved Karlsruhe Institute of Technology (KIT) har udviklet en banebrydende metode, der gør det muligt at identificere personer udelukkende baseret på WiFi-signaler. Denne opdagelse kan have vidtrækkende konsekvenser for databeskyttelsen, da identifikation fungerer, selvom folk ikke har deres egen smartphone eller tablet med sig. Professor Thorsten Strufe forklarer, at teknologien bruger kommunikation mellem WiFi-enheder i området til at skabe et billede af de tilstedeværende mennesker. Slukning af WLAN-enheder giver ingen beskyttelse, da aktive enheder i området er tilstrækkelige til at muliggøre identifikation. WLAN-routere kunne således mutere til overvågningsenheder og skabe en omfattende overvågningsinfrastruktur.

Metoden ligner, hvordan konventionelle kameraer fungerer, men den er baseret på radiobølger. Forskerne analyserede ukrypterede feedbacksignaler fra brugere forbundet til et WiFi-netværk. I en undersøgelse med 197 deltagere blev der opnået næsten 100 % nøjagtighed i identifikation. Resultaterne af denne forskning vil blive præsenteret på ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS) i Taipei, mens den originale publikation vil være tilgængelig fra den 13. oktober 2025. Ifølge forskerne skulle den planlagte WLAN-standard IEEE 802.11bf også indeholde beskyttelsesforanstaltninger og databeskyttelsesmekanismer til beskyttelse af privatlivets fred.

Ny teknologi til personlig identifikation

Derudover blev en relateret teknik kendt som "WhoFi" udviklet af forskere ved La Sapienza Universitet i Rom. Den fungerer også via WiFi-signaler og bruger den interferens, som menneskekroppe efterlader i WiFi-signalet. Hver person skaber en slags usynligt Wi-Fi-fingeraftryk, der fanges ved hjælp af en AI-model. Denne model analyserer minimale signalændringer i information om kanaltilstand (CSI), som uddrager vigtige biometriske funktioner såsom kropsform, størrelse og bevægelse.

Deep Neural Network (DNN) behandler denne information og kan opnå genkendelsesnøjagtighed på op til 95,5 procent. Ikke alene er denne metode mindre modtagelig for ydre påvirkninger end traditionelle biometriske systemer, men den kan også bruges i forskellige miljøer såsom boliger, kontorer eller offentlige bygninger uden synlig overvågningsteknologi eller samtykke fra de berørte. Især brugen af ​​WLAN-signaler til at identificere personer giver anledning til bekymringer omkring overvågning og databeskyttelse, da lignende identifikationsprocesser også kan udføres uden de berørtes viden.

Implikationer for privatliv og etik

Teknologien til biometrisk personlig identifikation via WLAN, som udviklet af både KIT og University of La Sapienza, bringer adskillige udfordringer med sig i forhold til databeskyttelse. Fortalere for privatlivets fred og etikeksperter rejser bekymringer, især over den mulige usynlige overvågning, som disse teknologier muliggør. Det faktum, at kameraer ikke er påkrævet, og derfor fysisk tilstedeværelse i synsfeltet ikke er påkrævet, forstærker problemet.

Faktisk kan disse udviklinger revolutionere landskabet i moderne overvågningssystemer. Traditionel re-identifikation (Re-ID), som tidligere var stærkt afhængig af visuelle data, bliver suppleret med de nye tilgange med WLAN-signaler, som tiltrækker opmærksomhed fra både dataprotektionister og etikere. Robuste databeskyttelsesmekanismer er afgørende for at beskytte den enkeltes privatliv og sikre etisk brug af sådanne teknologier.