Учёные научили Wi-Fi распознавать людей по «отпечатку тела»

Учёные научили Wi-Fi распознавать людей по «отпечатку тела»

Учёные научили Wi-Fi распознавать людей по «отпечатку тела»

Итальянские исследователи придумали необычный способ вычислять людей — по тому, как их тела искажают проходящий Wi-Fi-сигнал. Технологию назвали WhoFi (да, название занято, но, видимо, авторов это не смутило). В основе метода лежит анализ Wi-Fi Channel State Information (CSI) — параметров, которые показывают, как сигнал проходит сквозь пространство.

Учёные утверждают, что этого достаточно, чтобы «узнать» человека, даже если у него нет с собой телефона.

Технология работает так: Wi-Fi-сигнал, проходя через помещение, взаимодействует с объектами и людьми, слегка меняя свою форму. Эти искажения можно «снять» с помощью специальных приёмников и проанализировать.

Оказывается, тело каждого человека влияет на сигнал немного по-своему — как отпечаток пальца. Если пропустить эти данные через нейросеть, можно получить уникальный цифровой «портрет».

Авторы — команда из Университета Сапиенца в Риме — утверждают, что их метод способен распознавать человека с точностью до 95,5% (на открытом наборе данных NTU-Fi). Для сравнения: похожий подход под названием EyeFi, предложенный в 2020 году, давал точность около 75%.

 

Чем эта технология лучше обычных камер? Во-первых, Wi-Fi-сигнал «видит» сквозь стены и не зависит от освещения. Во-вторых, визуально человека не снимают, так что, по мнению авторов, метод даже более «конфиденциальный», чем видеонаблюдение.

Правда, идентифицировать человека по имени или паспорту система не может — речь пока идёт только о том, чтобы «распознавать» одного и того же человека в разных местах.

WhoFi — это ещё один пример того, как из бытовой технологии вроде Wi-Fi можно выжать максимум и превратить её в инструмент наблюдения нового поколения.

VLC можно атаковать через обычную PNG-картинку и вредоносный сервер

В медиаплеере VLC обнаружили две уязвимости, позволяющие выйти за границы выделенной памяти. Проблемы затрагивают версии с 3.0.0 по 3.0.23, а для запуска одной из атак достаточно открыть специально подготовленную PNG-картинку.

Наиболее опасная брешь, CVE-2026-56711, получила 8,6 балла по шкале CVSS 4.0.

Ошибка связана с целочисленным переполнением при расчёте размера буфера для изображения. Атакующий может указать в PNG аномально большие ширину и высоту, из-за чего VLC выделит слишком маленький участок памяти, а затем начнёт записывать данные за его пределами.

Уязвимость срабатывает при непосредственном открытии вредоносной картинки или её загрузке из плейлиста. Никаких редких настроек и шаманства с плагинами не требуется.

Вторая проблема, CVE-2026-73324, получила 6,9 балла. Она находится в модуле RealRTSP. Злоумышленник может заставить VLC подключиться к подконтрольному серверу и передать строку ответа длиннее 4096 байт. Из-за отсутствующего нулевого символа программа продолжит читать память за пределами буфера.

В результате сервер потенциально может получить данные, оказавшиеся рядом в памяти клиента. Модуль RealRTSP включён в официальные сборки VideoLAN, хотя некоторые дистрибутивы могут поставлять VLC без него.

Пока разработчики не выпустили пропатченные сборки, пользователям рекомендуют не открывать изображения и плейлисты из сомнительных источников и избегать незнакомых RealRTSP-ссылок.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru