Wetenschappers ontwikkelen revolutionaire technologie die mensen kan identificeren met alleen Wi-Fi-signalen, zonder camera’s

Stel je een wereld voor waarin jouw thuisrouter je kan herkennen zonder je te zien. Waar beveiligingscamera’s overbodig worden en waar identificatie volledig onzichtbaar en onopgemerkt plaatsvindt. Deze toekomst is niet langer sciencefiction.

Een team van onderzoekers van de Universiteit La Sapienza in Rome heeft WhoFi ontwikkeld, een revolutionair systeem dat gebruik maakt van Wi-Fi-golven om mensen met een nauwkeurigheid van 95,5% te identificeren, wat zelfs vele traditionele gezichtsherkenningssystemen overtreft.

De Onzichtbare Magie van Golven

“Het is alsof elke persoon een unieke elektromagnetische vingerafdruk heeft,” zegt het team onder leiding van Danilo Avola. Wanneer een Wi-Fi-signaal zich door een omgeving verspreidt, wordt de golflengte vervormd door de aanwezigheid en fysieke kenmerken van de objecten en mensen in zijn pad.

Maar hier komt het echt fascinerende: in tegenstelling tot optische systemen die alleen het uiterlijk van een persoon waarnemen, interageren Wi-Fi-signalen met interne structuren zoals botten, organen en lichaamssamenstelling. Dit resulteert in signaalvervormingen die specifiek zijn voor elke persoon en fungeren als een unieke handtekening.

Voorbij de Beperkingen van Camera’s

Traditionele bewakingssystemen hebben constant te maken met uitdagingen: slechte verlichting, obstakels die het zicht blokkeren, ongunstige hoeken en veranderingen in het uiterlijk van mensen. WhoFi elimineert deze problemen ineens.

“Wi-Fi-signalen worden niet beïnvloed door verlichting, kunnen door muren en obstakels dringen en bieden, het belangrijkste, een detectiemechanisme dat de privacy beschermt,” benadrukken de onderzoekers.

De Wetenschap Achter het Wonder

Het systeem werkt door iets te analyseren dat Channel State Information (CSI) wordt genoemd, dat eigenlijk de “echo” is die ons lichaam achterlaat wanneer Wi-Fi-golven erdoorheen gaan. De CSI verschaft metingen op subdragersniveau via meerdere antennes en frequenties, waardoor een gedetailleerd en temporeel opgelost beeld ontstaat van hoe radio-signalen interageren met het menselijke lichaam en de omringende omgeving.

De wetenschappers testten drie verschillende soorten neurale netwerken:

• LSTM: Gespecialiseerd in het onthouden van temporele patronen.
• Bi-LSTM: Analyseert de gegevens in beide temporele richtingen.
• Transformer: Dezelfde technologie die ChatGPT aandrijft, aangepast voor Wi-Fi-signalen.

De winnaar was de Transformer, die een score van 95,5% behaalde voor de Rank-1-metriek en een mAP-score van 88,4%. Simpel gezegd, het kan in 95,5% van de gevallen de juiste persoon correct identificeren.

Getest in de Echte Wereld

De onderzoekers hebben niet alleen op theorieën vertrouwd. Ze gebruikten de NTU-Fi-dataset, die metingen bevat van 14 verschillende mensen die liepen terwijl ze verschillende combinaties van kleding droegen: alleen een T-shirt, een T-shirt en een jas, en een T-shirt, jas en rugzak.

De resultaten waren consistent, zelfs wanneer mensen hun kleding veranderden, wat aantoont dat het systeem werkelijk unieke interne biologische kenmerken vastlegt, niet alleen het externe uiterlijk.

Een Toekomst zonder Camera’s

De implicaties van deze technologie zijn enorm:

Discrete Beveiliging: Stel je luchthavens, treinstations of overheidsgebouwen voor die personen van belang kunnen identificeren zonder dat iemand zich ervan bewust is dat hij wordt gescand.

Slimme Huizen: Jouw huis zou je automatisch kunnen herkennen wanneer je binnenkomt, de temperatuur, verlichting en muziek aanpassen aan jouw persoonlijke voorkeuren, zonder invasieve camera’s.

Commerciële Ruimtes: Winkels zouden directe gepersonaliseerde ervaringen kunnen bieden, frequente klanten herkennen zonder gezichtsherkenningssystemen die controverses over privacy veroorzaken.

Gezondheid en Welzijn: Bejaardentehuizen of ziekenhuizen zouden patiënten continu en discreet kunnen monitoren, valincidenten of afwijkend gedrag detecteren zonder hun visuele privacy te schenden.

Technische Uitdagingen Overwonnen

Het ontwikkelen van WhoFi was geen gemakkelijke taak. De onderzoekers moesten complexe problemen oplossen, zoals:

• Geluidsoverdracht filteren: Wi-Fi-signalen zitten vol interferenties die verwijderd moesten worden zonder waardevolle informatie te verliezen.
• Synchronisatie: De zender en ontvanger moeten perfect gecoördineerd zijn.
• Realtime verwerking: Het systeem moet onmiddellijk functioneren, niet na lange berekeningen.

“Vreemd genoeg ontdekten we dat minder filteren beter was,” zeggen de onderzoekers. De modellen die waren getraind zonder de stap van amplitude-filtering presteerden beter. Dit suggereert dat het filterproces mogelijk per ongeluk nuttige variaties in het signaal heeft verwijderd, die essentieel zijn om zeer onderscheidende biometrische handtekeningen te leren.

Privacy: De Olifant in de Kamer

Een van de belangrijkste voordelen van WhoFi is dat het geen beelden vastlegt. Geen foto’s, geen video’s, alleen elektromagnetische patronen. Dit betekent dat mensen niet visueel kunnen worden geïdentificeerd via de verzamelde gegevens.

“Het is alsof je een vingerafdruk hebt die niet onthult hoe je eruitziet,” verklaren de wetenschappers. “Het systeem weet dat jij het bent, maar kan anderen niet vertellen hoe je eruitziet of wat je specifiek doet.”

Wat Nu?

De onderzoekers werken al aan de volgende fase: het laten werken van het systeem met gewone Wi-Fi-apparaten die je al thuis hebt. Momenteel vereist WhoFi gespecialiseerde hardware, maar het doel is dat elke moderne router deze technologie kan uitvoeren.

Ze onderzoeken ook medische toepassingen. “We zouden veranderingen in de lichaamssamenstelling, houding of zelfs bepaalde gezondheidsproblemen kunnen detecteren door te analyseren hoe de elektromagnetische handtekeningen van een persoon in de loop van de tijd veranderen,” suggereren ze.

De Toekomst is Hier

WhoFi vertegenwoordigt een kwantumsprong in identificatietechnologie. Terwijl andere landen steeds intrusieve gezichtsherkenningssystemen ontwikkelen, biedt deze Italiaanse technologie een alternatief dat beveiliging en privacy in balans brengt.

De bemoedigende resultaten bevestigen de haalbaarheid van Wi-Fi-signalen als een robuuste biometrische modaliteit die de privacy beschermt, concluderen de onderzoekers.

In een wereld waar privacy en veiligheid voortdurend in conflict lijken te zijn, zou WhoFi de technologie kunnen zijn die ons eindelijk in staat stelt om beiden te hebben. Jouw router verbindt je niet alleen met internet; nu weet het ook wie je bent, zonder je ooit te bekijken.

De volgende keer dat je verbinding maakt met je thuis-Wi-Fi, bedenk: de onzichtbare golven die je omringen weten al meer van jou dan je denkt. En dat kan, paradoxaal genoeg, precies zijn wat we nodig hebben voor een veiligere en privacyvriendelijke toekomst.