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.

F6 запустила сервис активного сканирования для проверки на уязвимости 

Компания F6 сообщила о запуске сервиса активного сканирования в составе решения F6 Attack Surface Management (ASM). Новый модуль под названием F6 ASM TRY предназначен для проверки внешнего периметра организаций с имитацией поведения реальных атакующих.

В отличие от пассивного анализа, который опирается на OSINT, исторические данные и открытые источники, активное сканирование предполагает прямое взаимодействие с инфраструктурой компании.

Сервис инициирует запросы к цифровым активам, выявляет открытые порты, доступные сервисы, уязвимости и потенциальные точки входа. При необходимости возможен углублённый анализ, чтобы уточнить контекст и понять, есть ли признаки вредоносной активности.

По данным F6, в начале 2026 года в инфраструктурах российских компаний в среднем выявляется 425 критических проблем. Чаще всего речь идёт о небезопасных конфигурациях серверов и устаревшем программном обеспечении.

Среднее количество цифровых активов на одну организацию — 4614. Такой масштаб сам по себе создаёт риски: любой забытый сервис или неконтролируемый хост может стать отправной точкой атаки, особенно если инфраструктура растёт быстрее, чем обновляется документация и процессы контроля.

F6 ASM TRY позволяет специалистам по ИБ проверять устойчивость инфраструктуры ко внешним атакам на практике: проводить брутфорс-проверки протоколов, сканировать порты, искать открытые директории, а также тестировать эксплуатацию найденных уязвимостей, в том числе с использованием собственного кода.

По заявлению разработчика, сканирование проводится в контролируемом режиме, не нарушает работу исследуемых ресурсов и выполняется только с согласия организации.

В F6 отмечают, что сочетание пассивного мониторинга и активного тестирования даёт более полное понимание состояния внешнего периметра. Сервис уже зарегистрирован в Едином реестре российского ПО как часть решения F6 Attack Surface Management.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru