Sinais WiFi identificam pessoas com quase 100% de precisão

Usando as redes WiFi já existentes, é possível identificar pessoas com quase 100% de precisão - incluindo aquilo que estão a fazer.

Investigadores do Karlsruhe Institute of Technology (KIT), na Alemanha, desenvolveram uma técnica capaz de identificar pessoas através de routers WiFi convencionais com atinge uma impressionante precisão de até 99.5%. O método, chamado BFId, não requer que essas pessoas transportem qualquer dispositivo ligado à rede, aproveitando os dados de beamforming emitidos pelos routers WiFi para distinguir indivíduos apenas pela forma como o seu corpo interfere com os sinais.

A tecnologia não exige hardware especial, acesso à rede WiFi da vítima nem alterações ao router utilizado. O sistema funciona através da recolha de informação de beamforming feedback (BFI), um mecanismo introduzido com o WiFi 5 que ajuda os routers a direccionar o sinal para os equipamentos ligados. O problema é que esses dados são transmitidos sem encriptação, permitindo que um dispositivo próximo os capture e analise.

Os investigadores testaram a técnica com 197 participantes e conseguiram atingir uma taxa de identificação de 99.5%, superando métodos anteriores baseados em Channel State Information (CSI), que normalmente exigem hardware modificado e apresentam menor precisão. Segundo o estudo, a técnica BFId consegue extrair mais informação útil do ambiente e reduzir interferências, permitindo distinguir pessoas com grande eficácia apenas através do sinal WiFi.

A descoberta levanta novas preocupações relacionadas com privacidade e vigilância digital. Os investigadores alertam que futuras tecnologias de detecção baseada em Wi-Fi, já previstas em novos padrões da indústria, precisam de incluir protecções adicionais antes de serem implementadas em larga escala. Caso contrário, as redes sem fios poderão transformar-se involuntariamente numa vasta rede que permite monitorizar presença e movimentos humanos de forma altamente detalhada - e que fica exposta ao mundo.