Tradycyjne systemy ponownej identyfikacji opierają się na nagraniach wideo, co czyni je podatnymi na maski, słabe oświetlenie lub zmieniające się kąty. Z kolei technologia WhoFi opracowana przez naukowców z Uniwersytetu La Sapienza w Rzymie wykorzystuje informacje o stanie kanału (CSI). Dane te, osadzone w sygnałach radiowych nowoczesnych routerów Wi-Fi, zapewniają bardzo dokładne pomiary siły sygnału i zachowania. Kiedy dana osoba porusza się po obszarze Wi-Fi, subtelnie zmienia te sygnały w unikalny i rozpoznawalny sposób.
Aby wygenerować wiarygodne wzorce, WhoFi odfiltrowuje anomalie, koryguje problemy z synchronizacją i wzbogaca dane o ukierunkowane wariacje. Następnie model głębokiego uczenia analizuje wzorce sygnałów i tworzy unikalną sygnaturę wektorową dla każdej osoby.
Dokładność do 95,5% - nawet przez ściany
W opublikowanym na stronie badaniu, WhoFi został przetestowany na 14 uczestnikach w różnych scenariuszach odzieżowych i osiągnął wskaźnik dokładności na poziomie 95,5%. Na system nie miały wpływu czynniki zewnętrzne, takie jak odzież czy linia wzroku. Nawet ściany nie stanowiły przeszkody, ponieważ metoda nie opiera się na kontakcie wzrokowym, ale na interakcji fal radiowych z wewnętrznymi strukturami ciała, takimi jak kości.
W przeciwieństwie do kamer, WhoFi nie przechwytuje ani nie przetwarza żadnych danych wizualnych, co teoretycznie czyni go bardziej wydajnym. Rodzi to jednak również nowe obawy. Każdy, kto transmituje sygnały Wi-Fi, może nieświadomie udostępniać informacje o pobliskich osobach, nawet jeśli osoby te nie mają przy sobie żadnych urządzeń.
Przydatne, ale z ryzykiem niechcianego nadzoru
W praktyce WhoFi może być bardzo przydatne, na przykład w monitorowaniu wrażliwych lub krytycznych dla bezpieczeństwa obszarów. Jednocześnie technologia ta niesie ze sobą ryzyko niewidocznego, niechcianego lub nawet nielegalnego nadzoru.