{"id":333951,"date":"2025-08-10T13:37:18","date_gmt":"2025-08-10T13:37:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/de\/333951\/"},"modified":"2025-08-10T13:37:18","modified_gmt":"2025-08-10T13:37:18","slug":"biometrie-per-wlan-signalstoerungen-erlauben-personenerkennung-und-ueberwachung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/de\/333951\/","title":{"rendered":"Biometrie per WLAN: Signalst\u00f6rungen erlauben Personenerkennung und \u00dcberwachung"},"content":{"rendered":"
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    Biometrie per WLAN: Signalst\u00f6rungen erlauben Personenerkennung und \u00dcberwachung<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    Wissenschaftler der Universit\u00e4t La Sapienza in Rom haben eine Technologie entwickelt, die Menschen heimlich allein durch die Analyse von WLAN-Signalen identifizieren kann \u2013 ganz ohne Kameras oder aktive Beteiligung von Betroffenen. Dieses Verfahren, das gro\u00dfe Gefahren f\u00fcr die Privatsph\u00e4re mit sich bringt, macht sich die Tatsache zunutze, dass jeder menschliche K\u00f6rper WLAN-Signale auf eine einzigartige Weise st\u00f6rt. Die Forscher haben die anfangs nach dystopischer Science Fiction klingende Technik WhoFi getauft, in Anlehnung an die internationale WLAN-Bezeichnung WiFi.<\/p>\n

    Hintergrund ist: Jeder Mensch hinterl\u00e4sst eine Art unsichtbaren WLAN-Fingerabdruck. Die Forscher haben ein spezielles Modell mit K\u00fcnstlicher Intelligenz entwickelt, das diese minimalen Signalver\u00e4nderungen in Form von Kanalzustandsinformationen auswertet.<\/p>\n

    Biometrische Merkmale wie K\u00f6rperform, Gr\u00f6\u00dfe und Bewegung werden dazu „aus Channel State Information (CSI) extrahiert und durch ein modulares Deep Neural Network (DNN)“ mit einem speziellen Encoder verarbeitet, schreibt das Team in einem noch nicht von unabh\u00e4ngigen Experten gepr\u00fcften Aufsatz<\/a>. Das neuronale Netzwerk werde mithilfe einer Funktion des kontrastiven Lernens trainiert, um robuste und generalisierbare biometrische Signaturen auszumachen. Diese Herangehensweise helfe dem Modell zu lernen, welche Datenpunkte \u00e4hnlich („positiv“) und welche un\u00e4hnlich („negativ“) sind.<\/p>\n

    CSI bezieht sich im Zusammenhang mit WLAN-Ger\u00e4ten unter auderem auf Informationen \u00fcber die Amplitude und Phase elektromagnetischer \u00dcbertragungen. Diese Messungen interagieren laut der Studie mit dem menschlichen K\u00f6rper auf eine Weise, die zu personenspezifischen Verzerrungen f\u00fchrt.<\/p>\n

    Erkennungsgenauigkeit \u00fcber 95 Prozent<\/p>\n

    Das Netzwerk, das im Grunde wie ein kleines Computergehirn funktioniert, f\u00fctterten die Wissenschaftler mit Informationen aus dem NTU-Fi-Datensatz. Dieser wird standardm\u00e4\u00dfig verwendet, um die Anwesenheit von Menschen \u00fcber WLAN-Signale zu erkennen. Die eigenen Experimente damit zeigen der Untersuchung zufolge, dass der Ansatz „im Vergleich zu modernsten Methoden konkurrenzf\u00e4hige Ergebnisse erzielt und seine Wirksamkeit bei der Identifizierung von Personen \u00fcber WLAN-Signale best\u00e4tigt“.Das System kann demnach mit einer Genauigkeit von bis zu 95,5 Prozent erkennen, ob sich jemand in einem Raum befindet und um welche Person es sich handelt.<\/p>\n

    Die Technologie kommt ohne sichtbare \u00dcberwachung und ohne das Wissen der Betroffenen aus. \u00dcberall, wo WLAN verf\u00fcgbar ist \u2013 ob in Wohnungen, B\u00fcros oder \u00f6ffentlichen Geb\u00e4uden \u2013 k\u00f6nnte dieses System theoretisch zur Personenidentifikation zum Einsatz kommen.<\/p>\n

    Gesichtserkennung: unzuverl\u00e4ssig<\/p>\n

    Die Methode beschreiben die Forscher als Alternative zur herk\u00f6mmlichen biometrischen Erkennung, die bisher haupts\u00e4chlich auf Kamerabildern basiert. Auch diese l\u00e4uft prinzipiell so ab, dass sie einzigartige biologische oder verhaltensbezogene Merkmale einer Person misst und diese mit gespeicherten Daten abgleicht. Automatisierte biometrische \u00dcberwachungssysteme wie die Gesichts- und Gangerkennung nutzen Kameras und spezielle Software, um Personen in Echtzeit in einem gr\u00f6\u00dferen Umfeld zu identifizieren, ohne dass diese mit dem System interagieren m\u00fcssen.<\/p>\n

    Visuelle Gesichts- oder Gangerkennungssysteme sind jedoch anf\u00e4llig f\u00fcr \u00e4u\u00dfere Einfl\u00fcsse. Schlechte Lichtverh\u00e4ltnisse, verdeckte Gesichter, wechselnde Blickwinkel oder niedrige Bildqualit\u00e4t k\u00f6nnen die Genauigkeit stark beeintr\u00e4chtigen. Traditionelle biometrische Verfahren seien daher „unzuverl\u00e4ssig“, meint das Team. Die neue drahtlose Biometrie sei robuster, da sie die einzigartigen Signalverzerrungen verwende. Diese entst\u00fcnden nicht nur durch \u00e4u\u00dfere Merkmale, sondern auch durch innere Strukturen wie Knochen und Organe. Es komme zu St\u00f6rungen, die als individuelle Signatur dienen k\u00f6nnten. Diese biometrischen Merkmale w\u00fcrden im n\u00e4chsten Schritt mit bekannten Referenzdaten abgeglichen, um Personen m\u00f6glichst genau zu identifizieren.<\/p>\n

    Rohdaten sollen anonym sein<\/p>\n

    W\u00e4hrend die Forschung auf diesem Gebiet noch am Anfang steht, wirft die Entwicklung doch bereits ernsthafte Fragen zum Datenschutz auf: Wo liegt die Grenze zwischen technologischem Fortschritt und dem Recht auf Privatsph\u00e4re, wenn selbst die unsichtbaren Signale in und um Menschen herum zur \u00dcberwachung genutzt werden k\u00f6nnen? Aktivisten warnen schon bei automatisierter Gesichtserkennung vor einem massenhaften Aussp\u00e4hen von B\u00fcrgern<\/a>, das k\u00fcnftig noch ganz andere Dimensionen annehmen k\u00f6nnte.<\/p>\n

    Die Wissenschaftler selbst betonen aber auch, dass die rohen WLAN-Daten, die zur Personenerkennung gesammelt werden, von Natur aus anonym seien. Das bedeute: Falls sie in falsche H\u00e4nde gerieten, seien sie f\u00fcr Angreifer nutzlos. Ohne das speziell entwickelte KI-Modell und das dazugeh\u00f6rige System lie\u00dfen sich keine Personen identifizieren.<\/p>\n

    Im Laufe der Jahre haben Wissenschaftler bereits herausgefunden, dass WLAN-Signale f\u00fcr eine Vielzahl von Sensoranwendungen genutzt werden k\u00f6nnen. Sie sind demnach etwa f\u00e4hig, um durch W\u00e4nde zu sehen<\/a>, St\u00fcrze zu erkennen, die Anwesenheit von Menschen wahrzunehmen und Gesten auszumachen, einschlie\u00dflich Geb\u00e4rdensprache.<\/p>\n

    (nen<\/a>)<\/p>\n

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