卡尔斯鲁厄理工学院的研究人员已经演示了一种新的监控方法,该方法使用普通的、未加密的 Wi-Fi 网络来识别和跟踪个人,而无需摄像头或专用传感器。该团队由包括 Thorsten Strufe 教授和 Julian Todt 在内的网络安全专家领导,他们表明,可以分析本地路由器和附近设备之间常规交换的标准无线信号,以创建基于无线电的图像。在涉及 197 名人类参与者的测试中,机器学习驱动的系统在几秒钟内就能以近乎完美的准确度识别出特定对象,而无论其行走姿势如何。该技术利用了本地网络中发送的未加密波束成形反馈信息 (BFI)。由于该系统依赖于环境中活动设备产生的环境无线电波,因此目标无需携带智能手机或有源电子设备即可进行识别。研究人员公布了这些发现,以警告无处不在的无线基础设施日益增长的隐私漏洞。
Prepared by Jonathan Pierce and reviewed by editorial team.
左:框架强调企业和政府的过度干预威胁公民隐私权。 中:框架客观地关注技术机制和学术研究成果。 右:框架重点关注监管挑战和企业潜在的安全漏洞。
卡尔斯鲁厄理工学院于 2026 年 8 月 12 日发布了研究成果。 直接链接到原始触发源,如果可用,仅限 1 个: http://www.sciencedaily.com/releases/2026/08/260811052857.htm
普通 Wi-Fi 网络可近乎完美地跟踪人员,无需摄像头
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