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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Gartner: к 2030 году половину ИБ-бюджетов составят превентивные ИИ-решения

По оценке Gartner, в 2024 году компании потратили 5% ИБ-бюджета на СЗИ, реализующие проактивный подход к кибербезопасности за счет использования ИИ. К 2030 году доля этой статьи расходов возрастет до 50%.

Традиционные решения по выявлению инцидентов и оперативному реагированию не способны обеспечить достойную защиту от атак с использованием ИИ. Новая, растущая угроза требует от защитников адекватного ответа.

В таких условиях больший эффект, по мнению аналитиков, можно ожидать от инструментов превентивной кибербезопасности на основе ИИ и ML. Применение таких технологий позволяет не только ускорить реакцию на инциденты, но также реализовать упреждающий подход к ИБ.

Подобного ИИ-помощника можно использовать для автоматизации Threat Hunting. Результаты прогностического анализа на основе собранных данных помогут специалистам по ИБ заранее подготовиться к отражению потенциальных угроз, смоделировать сценарии развития атаки, принять проактивные меры защиты.

Согласно Gartner, возможности превентивных ИБ-решений позволяют лишить злоумышленников шанса инициировать атаку и добраться до целевых ресурсов, пресечь начавшуюся атаку, а также отвлечь внимание атакующих от критически важных активов.

 

Прогнозируемый постепенный отказ от универсальных защитных платформ в пользу превентивных решений на базе агентских ИИ либо специализированных языковых моделей откроет новые возможности для ИБ-вендоров, позволив им сосредоточиться на конкретных нишах:

  • вертикалях (здравоохранение, финансы, промышленное производство);
  • типах приложений (АСУ, облако);
  • техниках и тактиках злоумышленников (вымогательство, атаки на цепочку поставок).

Подобная специализация должна усилить партнерские связи в экосистеме ИБ и расширить возможность интеграции разрозненных решений: никакой вендор не сможет в одиночку прикрыть стремительно растущую и многослойную глобальную площадь атаки (global attack surface grid, GASG).

Так, по прогнозу Gartner, число задокументированных уязвимостей (CVE) к 2030 году перевалит за 1 млн, более чем в три раза превысив объем 2025 года (примерно 277 тыс.).

В ответ на новые вызовы индустрии ИБ придется сплотиться, разработать стратегии взаимодействия, поработать над стандартизацией API и форматов данных, чтобы обеспечить бесшовную интеграцию специализированных продуктов. Венцом эволюции превентивных ИБ-решений, по мнению аналитиков, должна стать автономная кибериммунная система — Autonomous Cyber Immune System (ACIS).

«Неуклонное расширение и растущая сложность GASG заставляют традиционные, реактивные меры кибербезопасности выйти в тираж, — комментирует исполнительный вице-президент Gartner Карл Мэнион (Carl Manion). — ACIS пока находится на ранних этапах развития, однако ее проактивный характер и возможности адаптации — это, несомненно, будущее цифровой обороны. Разработка и развертывание интеллектуальных, децентрализованных, тактических фреймворков ACIS — не просто амбициозная цель, но также важнейшая задача в деле обеспечения безопасности нашего все более связного мира».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru