Investigadores han desarrollado un sistema que puede identificarte usando únicamente el modo en que tu cuerpo perturba una señal Wi-Fi: sin dispositivo, sin imagen, sin consentimiento necesario.
Su sistema, acertadamente llamado WhoFi, sólo necesita la interrupción de la señal que tu cuerpo causa al caminar por una habitación con Wi-Fi. Y funciona asombrosamente bien.
“La idea principal es que, a medida que una señal Wi-Fi se propaga por un entorno, su forma de onda se altera por la presencia y las características físicas de los objetos y las personas a lo largo de su trayectoria”, escribieron los investigadores en su estudio, publicado en arXiv. “Estas alteraciones… contienen información biométrica valiosa”.
Nuestra privacidad está disminuyendo
Nuestra sensación de privacidad ya estaba erosionada. Desde el reconocimiento facial en espacios públicos hasta las aplicaciones que rastrean cada uno de nuestros movimientos, las herramientas que nos vigilan se han vuelto más avanzadas y difíciles de detectar. Pero mientras que la mayoría de los sistemas de seguridad usan tu teléfono, rostro o contraseña para identificarte, la detección de Wi-Fi utiliza cómo te mueves por el aire.
Cada vez que una señal wifi viaja por una habitación, rebota en paredes, muebles y, sí, en cuerpos humanos. El resultado es una cascada de pequeñas alteraciones en la amplitud y fase de la señal, conocidas como Información del Estado del Canal (CSI). Estos datos se suelen utilizar para solucionar problemas de conexión inalámbrica. Pero, en las manos adecuadas, se convierten en una firma personal.
El sistema WhoFi toma estas perturbaciones invisibles y las introduce en una red neuronal profunda, entrenada para reconocer y recordar cómo cada cuerpo altera una señal de forma única. No necesita interactuar con una persona de ninguna manera. Solo necesita que pase cerca. Utilizando un conjunto de datos públicos llamado NTU-Fi, que registra cómo 14 voluntarios alteraron las señales de Wi-Fi mientras caminaban con diferentes configuraciones de ropa (con y sin mochilas, chaquetas y abrigos), los investigadores descubrieron que su sistema podía identificar correctamente a las personas con hasta un 95,5% de precisión.
¿“Preservación de la privacidad” o amenaza la privacidad?
A primera vista, los creadores de WhoFi presentan su invento como una alternativa más consciente de la privacidad a los sistemas basados en cámaras.
“Al aprovechar las características biométricas no visuales integradas en la CSI de Wi-Fi”, escriben, “este estudio ofrece un enfoque sólido y que preserva la privacidad para la reidentificación basada en Wi-Fi”.
Argumentan que las señales de Wi-Fi no capturan imágenes, graban conversaciones ni detectan lo que llevas puesto. Simplemente captan la sutil forma en que tu cuerpo desvía las ondas de radio. Y, a diferencia de las cámaras, la detección de Wi-Fi funciona en la oscuridad, a través de paredes y en condiciones de poca visibilidad. Pero esta misma fuerza levanta inmediatamente señales de alerta.
El potencial de mal uso es tan amplio como el panorama inalámbrico moderno. Las redes Wi-Fi están prácticamente en todas partes y, a medida que más dispositivos adoptan Wi-Fi 6, 7 y 8 (que admiten mediciones de CSI más precisas), este tipo de seguimiento se vuelve aún más fácil.
A diferencia de una cámara en la pared o un guardia de seguridad en la puerta, la vigilancia por Wi-Fi puede ser invisible. Puede que nunca sepas que está ahí y, aun así, podría rastrearte.
Vigilancia sin contacto
Para comprender qué hace que WhoFi sea revolucionario, conviene analizar sus predecesores. En 2020, el mismo equipo presentó EyeFi, un intento previo de identificación basada en Wi-Fi. Ese sistema alcanzó una precisión máxima de aproximadamente el 75%. WhoFi lo mejora drásticamente, superando el 95% con modelos Transformer y técnicas de entrenamiento personalizadas como la “pérdida negativa por lotes”, que ayuda a distinguir entre muchos individuos simultáneamente.
El equipo también probó métodos más antiguos, como los modelos LSTM (Memoria a Largo Plazo y Corto Plazo) y Bi-LSTM, pero el Transformer los superó consistentemente, especialmente al analizar secuencias más largas de datos de señales. Un mayor entrenamiento no solo hizo al modelo más inteligente, sino también más perspicaz.
“El modelo basado en Transformer ofrece el mejor rendimiento general”, escriben, citando su mecanismo de autoatención, que lo ayuda a detectar patrones de largo alcance en cómo el movimiento de una persona altera una señal a lo largo del tiempo.
Fundamentalmente, su modelo no requirió imágenes visuales preetiquetadas ni sensores portátiles. Simplemente aprendió de la forma única en que el cuerpo de cada participante interrumpía la conexión Wi-Fi.
¿Y entonces qué sigue?
Por ahora, los investigadores enfatizan que su trabajo es académico. No hay planes comerciales ni implementaciones gubernamentales. Todavía.
Pero la detección Wi-Fi es un campo en expansión. Ya se está explorando para aplicaciones de detección de caídas, reconocimiento de gestos, detección de presencia e incluso medición de la frecuencia cardíaca. El IEEE ha ratificado estándares para la detección Wi-Fi bajo la especificación 802.11bf, lo que significa que la industria se está preparando para una adopción más amplia.
Esto significa que el salto del laboratorio a la sala de estar (o al aeropuerto, o a la escuela) podría ser breve. Los alentadores resultados obtenidos confirman la viabilidad de las señales wifi como una modalidad biométrica robusta y que preserva la privacidad, concluyen los autores. Y posicionan este estudio como un avance significativo en el desarrollo de sistemas de reidentificación basados en señales.
Pero también plantea una pregunta sencilla: si el Wi-Fi puede reconocerte sin tu conocimiento, ¿es aún posible el anonimato?
Fuente: ZME Science.