Onderzoekers van de universiteit La Sapienza in Rome hebben een techniek ontwikkeld waarmee mensen herkend kunnen worden door alleen naar Wi-Fi-signalen te kijken. De methode heet WhoFi en maakt gebruik van subtiele verstoringen die ontstaan wanneer ons lichaam door een draadloos signaal wordt geraakt.
Normaal gesproken gebruiken camera’s of apps onze gezichten, stemmen of telefoons om ons te identificeren. WhoFi doet dit op een veel onzichtbaardere manier. Het systeem leest zogeheten Channel State Information (CSI): technische data die beschrijft hoe sterk en hoe snel een radiosignaal onderweg verandert. Omdat ieder lichaam op een net iets andere manier signalen reflecteert, breekt of absorbeert, ontstaat er een soort persoonlijke “radio-vingerafdruk”.
Om al die ingewikkelde patronen te begrijpen, gebruiken de onderzoekers kunstmatige intelligentie. Ze zetten hiervoor een transformer-encoder in. Dat is een type algoritme dat speciaal ontworpen is om grote hoeveelheden data in verbanden en patronen uiteen te rafelen. Het wordt bijvoorbeeld ook gebruikt bij taalmodellen zoals ChatGPT, maar hier dus om menselijke lichamen te onderscheiden.
De eerste tests zijn opvallend succesvol. In een gecontroleerde omgeving wist WhoFi met meer dan 90 procent nauwkeurigheid personen te herkennen. Het werkt bovendien zonder zichtlijnen of camera’s. Wi-Fi gaat immers gewoon door muren en werkt ook in het donker.
Die kracht maakt de techniek meteen ook zorgelijk. Als je mensen kunt volgen zonder dat ze het weten of toestemming geven, ligt misbruik voor de hand. Denk aan surveillance in woningen, kantoren of openbare gebouwen. Het idee dat een gewone router in theorie kan worden omgebouwd tot een herkenningssysteem, laat zien hoe kwetsbaar onze privacy is.
Het onderzoek bewijst vooral dat onze omgeving vol onzichtbare datastromen zit die veel meer over ons verraden dan we denken. De vraag is niet alleen of dit technisch kan, maar vooral of we dit als samenleving ook moeten willen.