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.

ИИ заполонил хакерские форумы и начал раздражать самих киберпреступников

Форумы «чёрных» хакеров и киберпреступников заполонил контент, сгенерированный нейросетями. Его активно продвигают владельцы площадок, нередко на платной основе. Однако самих пользователей таких форумов всё сильнее раздражают большие объёмы низкокачественного ИИ-контента.

К такому выводу пришли исследователи из Эдинбургского университета. Они проанализировали почти 100 тыс. переписок с хакерских форумов, посвящённых искусственному интеллекту, за период с ноября 2022 года — момента выхода первой публично доступной версии ChatGPT — до конца 2025 года.

Как оказалось, пользователей раздражает вмешательство ИИ-ассистентов, которых продвигают владельцы площадок, а также большое количество контента, созданного нейросетями. Кроме того, появление ИИ-резюме в поисковых системах привело к снижению посещаемости форумов.

Между тем такие форумы выстраивали свою репутацию годами. Эти площадки стали не только местом поиска заказов, обмена инструментами и торговли массивами украденных данных, но и пространством для обычного общения. Однако всё чаще пользователи не пишут посты сами, а делегируют это ИИ-ассистентам. Это раздражает тех, кто приходит на такие форумы именно за живым взаимодействием.

Злоумышленники также пытаются использовать искусственный интеллект в атаках. В некоторых сценариях это действительно даёт заметный эффект — например, при автоматизации операций социальной инженерии или генерации фишинговых сообщений. В таких случаях ИИ позволяет даже в массовых атаках повысить конверсию до уровня, который раньше был характерен скорее для целевого фишинга.

Авторы исследования также указывают на активное применение ИИ в схемах с ботами в мессенджерах и мошенничестве на сайтах знакомств, где используются дипфейки и образы несуществующих людей.

Однако при написании вредоносного кода с помощью ИИ результаты, как правило, не впечатляют — примерно так же, как и при создании легитимного кода. Качество обычно остаётся низким. А в случае хакерских инструментов ошибки и уязвимости, характерные для ИИ-сгенерированного кода, могут даже раскрывать инфраструктуру их авторов.

Пока исследователи не видят радикального эффекта от использования ИИ в киберпреступной среде. Особенно это касается заметного снижения порога входа. Также не зафиксировано существенного влияния ИИ на бизнес-модели и другие процессы таких сообществ — ни в положительную, ни в отрицательную сторону.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru