Cum te poate identifica routerul Wi-Fi doar după felul în care te miști?

În Germania, o echipă de cercetători a demonstrat că datele transmise în clar de dispozitivele conectate la rețelele Wi‑Fi pot fi exploatate pentru a detecta mișcarea oamenilor în spațiu și, mai mult, pentru a le deduce identitatea cu o acuratețe aproape perfectă.

Scopul experimentului a fost explicit: să arate cât de ușor se poate transforma infrastructura existentă într-un sistem de detecție pasiv, și să avertizeze asupra riscurilor de supraveghere și spionaj care decurg de aici. Ideea nu apare din neant.

Cu mai puțin de un an înainte, cercetători italieni au prezentat WhoFi, un sistem capabil să localizeze și să urmărească o persoană folosind Wi‑Fi, bazându-se pe semnătura corporală „imprimată” în rețea de perturbările pe care corpul le produce în undele radio.

Atunci, autorii semnalau potențialul acestei recunoașteri drept un posibil instrument de supraveghere în masă.

Noul studiu german împinge însă lucrurile mai departe, concentrându-se pe un mecanism tehnic deja prezent pe scară largă: informațiile de feedback pentru formarea fasciculelor, cunoscute drept Beamforming Feedback Information (BFI).

Introduse odată cu Wi‑Fi 5, în 2013, aceste informații sunt trimise continuu de fiecare dispozitiv conectat, pentru a-i spune routerului cum primește semnalul și a-l ajuta să-și orienteze mai bine fasciculele. Problema este că BFI circulă prin aer fără niciun fel de criptare.

Iar în undele acelea neprotejate se ascund indicii despre tot ce se întâmplă în jur: pereți, mobilier, oameni care se mișcă. Orice obstacol reflectă undele radio, iar ansamblul acestor reflexii „desenează” în spectrul radio contururi suficient de bogate pentru a fi interpretate.

Cercetătorii au construit prima atacare de inferență a identității bazată pe BFI. Metoda lor a pornit de la o idee simplă: au comparat semnalul BFI real, măsurat într-o încăpere ocupată, cu un model al aceluiași semnal într-un spațiu gol. Diferența dintre cele două a devenit cheia.

Din acest ecart, au putut reconstrui obiectele care cauzează perturbările — de la pereți și mobilier, până la corpurile aflate în mișcare. Apoi, au antrenat un model de învățare automată pe aceste reconstrucții. După instruire, sistemul a identificat persoane cu o precizie ce a atins 99,5%.

Importanța acestui rezultat stă și în accesibilitatea tehnicii. Anterior, alte studii s-au sprijinit pe Channel State Information (CSI), o altă componentă de nivel inferior a Wi‑Fi‑ului. Exploatarea CSI necesita însă echipamente speciale.

În cazul BFI, lucrurile sunt mult mai directe: această telemetrie este generată implicit de provizioanele Wi‑Fi 5 și 6, deja răspândite pe dispozitive de larg consum. Cu alte cuvinte, infrastructura necesară există în foarte multe locuințe și birouri, fără intervenții suplimentare.

Autorii au atras atenția că, folosită în scopuri greșite, o astfel de capacitate poate deschide ușa către scenarii de spionaj greu de detectat.

O persoană rău intenționată ar putea, în anumite condiții, să culeagă aceste date din proximitatea unei locuințe și să deducă prezența și traiectoriile celor din interior, fără ca aceștia să-și pornească Wi‑Fi‑ul pe telefon sau să se conecteze efectiv la rețea.

Asta ar putea ajuta, de pildă, hoții să identifice când o casă e goală sau persoane care caută locuințe neocupate de mai mult timp. Într

-un registru mai grav, un regim autoritar ar putea, teoretic, să urmărească opozanți sau manifestanți fără a instala microfoane sau camere, bazându-se exclusiv pe semnăturile lăsate de corpurile lor în undele radio ale rețelelor din jur.

SURSE: Curiozitatea.ro, Hackerjournal