Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

Copy Fail в Linux: локальная уязвимость позволяла получить root-доступ

Разработчики популярных Linux-дистрибутивов начали выпускать патчи, закрывающие уязвимость Copy Fail. Брешь получила идентификатор CVE-2026-31431 и позволяет локальному пользователю повысить права до root. Проблеме присвоили высокий уровень опасности — 7,8 балла по CVSS.

Уязвимость связана с логической ошибкой в криптографическом компоненте ядра Linux — authencesn / algif_aead.

По данным исследователей Theori, обычный пользователь без повышенных прав может записать четыре контролируемых байта в кеш страницы любого читаемого файла, а затем использовать это для получения root-доступа.

Опасность в том, что ядро использует кеш страницы при запуске бинарных файлов. Если изменить кешированную копию, можно вмешаться в процесс выполнения программы, при этом обычные механизмы контроля файловых событий вроде inotify такую активность не заметят.

Исследователи подготовили proof-of-concept: эксплойт помещается в Python-скрипт на 10 строк и может модифицировать setuid-бинарник, чтобы получить root на большинстве Linux-дистрибутивов, выпущенных с 2017 года. По словам Theori, Copy Fail напоминает Dirty Cow и Dirty Pipe, но не требует гонку состояний (race condition).

Удалённо сама по себе уязвимость не эксплуатируется, атакующему нужен локальный доступ к системе. Но её можно использовать в цепочке атак, например после компрометации через web-RCE, SSH-доступ или вредоносный CI-runner. Особенно внимательно к патчам стоит отнестись тем, кто использует многопользовательские Linux-системы, контейнеры с общим ядром и CI-среды, где запускается недоверенный код.

Theori также считает, что Copy Fail можно использовать для побега из контейнера, поскольку кеш общий для хоста. Патчи уже выпустили разработчики Debian, Ubuntu, SUSE и Red Hat.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru