Che una normale rete WiFi possa trasformarsi in uno strumento capace di riconoscere chi si trova in una stanza, anche senza smartphone addosso o con il telefono completamente spento, sembra quasi fantascienza. Eppure è esattamente quello che emerge da una ricerca condotta dal Karlsruhe Institute of Technology (KIT), in Germania. I segnali radio del WiFi, combinati con algoritmi di machine learning, riescono a identificare una persona con una precisione definita quasi perfetta, a patto che il sistema abbia già appreso il suo cosiddetto profilo radio.
Lo studio arriva dal KASTEL, l’Institute of Information Security and Dependability del KIT, e solleva questioni di privacy che non hanno nulla di teorico. Il WiFi ormai è dappertutto: case, uffici, ristoranti, aeroporti, spazi pubblici. Ed è proprio questa diffusione capillare a renderlo potenzialmente pericoloso, perché può trasformarsi in uno strumento di osservazione invisibile. Niente telecamere, niente microfoni, nessun apparato riconoscibile. Il sistema si basa esclusivamente sulla comunicazione radio tra un router e i dispositivi collegati.
Il principio, almeno a livello concettuale, ricorda quello di una fotocamera. Solo che qui non si usa la luce, bensì le onde radio. Analizzando il modo in cui questi segnali si propagano, rimbalzano sulle superfici e interagiscono con i corpi, diventa possibile ricostruire una specie di immagine radio dell’ambiente coperto dal WiFi. Il sistema non riconosce volti o tratti somatici: lavora sulle variazioni che la presenza umana produce nel campo radio.
Come funziona il riconoscimento tramite WiFi
Ed è qui che la faccenda si fa davvero inquietante. La persona identificata non deve portare con sé alcun dispositivo connesso. Secondo i ricercatori, è sufficiente che altri apparati nelle vicinanze stiano comunicando tramite WiFi. Spegnere il telefono, insomma, non basta a sottrarsi al rilevamento, perché il sistema può sfruttare il traffico generato da quei dispositivi già presenti nell’area.
Rispetto ad altre tecniche basate sul WiFi già sperimentate in passato, questo metodo ha una caratteristica che lo rende particolarmente rilevante: non richiede hardware speciale. Alcune soluzioni precedenti si affidavano ai dati CSI (Channel State Information), cioè informazioni che descrivono come cambia un segnale radio quando incontra pareti, mobili o persone. In questo caso, invece, i ricercatori sfruttano dati che vengono già prodotti naturalmente nello scambio tra router e dispositivi collegati.
La chiave è la beamforming feedback information
La tecnica si basa su quella che viene chiamata beamforming feedback information, o BFI. Per capirci, si tratta di informazioni di ritorno che i dispositivi inviano regolarmente al router per aiutarlo a orientare meglio il segnale WiFi. Secondo il gruppo di ricerca, queste informazioni viaggiano senza alcuna cifratura e possono quindi essere lette da chiunque intercetti il segnale nell’area coperta.
Una volta raccolte, queste informazioni permettono di ottenere più prospettive radio di una stessa persona. E a quel punto entrano in gioco i modelli di machine learning, che le utilizzano per costruire un profilo e procedere al riconoscimento. Il fatto che il WiFi sia così diffuso e che questi dati circolino in chiaro rende il tutto ancora più delicato dal punto di vista della privacy, perché nessuno si aspetterebbe di essere identificato semplicemente camminando in una stanza dove qualcun altro sta navigando su internet.
