I sistemi tradizionali di re-identificazione si basano su filmati, rendendoli vulnerabili alle maschere, alla scarsa illuminazione o ai cambiamenti di angolazione. Al contrario, la tecnologia WhoFi sviluppata dai ricercatori dell'Università La Sapienza di Roma utilizza le informazioni sullo stato del canale (CSI). Questi dati, incorporati nei segnali radio dei moderni router Wi-Fi, forniscono misurazioni altamente precise della forza del segnale e del comportamento. Quando una persona si muove in un'area Wi-Fi, altera sottilmente questi segnali in modo unico e riconoscibile.
Per generare modelli affidabili, WhoFi filtra le anomalie, corregge i problemi di sincronizzazione e migliora i dati con variazioni mirate. Un modello di apprendimento profondo analizza poi i modelli di segnale e produce una firma vettoriale unica per ogni individuo.
Preciso fino al 95,5% - anche attraverso i muri
Nello studio pubblicato su https://arxiv.org/html/2507.12869v1whoFi è stato testato su 14 partecipanti in vari scenari di abbigliamento e ha raggiunto un tasso di precisione del 95,5%. Il sistema ha dimostrato di non essere influenzato da fattori esterni come l'abbigliamento o la linea visiva. Anche i muri non hanno rappresentato una barriera, poiché il metodo non si basa sul contatto visivo, ma sul modo in cui le onde radio interagiscono con le strutture interne del corpo, come le ossa.
A differenza delle telecamere, WhoFi non cattura né elabora alcun dato visivo, rendendolo teoricamente più efficiente dal punto di vista dei dati. Tuttavia, solleva anche nuove preoccupazioni. Chiunque trasmetta segnali Wi-Fi potrebbe condividere inconsapevolmente informazioni sulle persone vicine, anche se queste non hanno con sé alcun dispositivo.
Utile, ma con rischi di sorveglianza indesiderata
In pratica, WhoFi può essere molto utile, ad esempio per monitorare aree sensibili o critiche per la sicurezza. Allo stesso tempo, la tecnologia comporta rischi di sorveglianza invisibile, indesiderata o addirittura illegale.
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