Utilizar la red Wi-Fi para el reconocimiento biométrico. Esa es la idea detrás de WhoFi, un sistema de la Universidad de La Sapienza de Roma que convierte las señales Wi-Fi comunes en un método de identificación no invasivo y respetuoso con la privacidad. El sistema no utiliza imágenes ni datos sensibles, pues funciona específicamente con la distorsión que genera la interacción del cuerpo con las ondas de radio, lo que permite una biometría que puede operar a través de paredes y obstáculos.
Los científicos afirman que su método permite rastrear a los seres humanos por la forma en que el cuerpo interfiere y bloquea las señales Wi-Fi, incluso si la persona no lleva un dispositivo que las emita, como un smartphone.
Según los investigadores, los sistemas actuales de reidentificación de personas se basan en datos visuales, pero enfrentan problemas como la mala iluminación y los ángulos deficientes. En contraste, este nuevo método aprovecha las señales Wi-Fi. La información se extrae del Estado del Canal (CSI) entre el transmisor y el receptor.
El cuerpo humano genera distorsiones únicas en la amplitud y fase de estas señales según su forma, postura o movimiento. Estas distorsiones son procesadas por una Red Neuronal Profunda para obtener una firma de datos única para cada individuo.
La red neuronal se entrena para distinguir estas alteraciones y aprender a identificar las señales biométricas. Según sus experimentos, el método logra resultados competitivos en comparación con las técnicas más avanzadas. Incluso permite confirmar si un sujeto capturado en video es la misma persona grabada en otro momento o lugar.
Lo interesante de la reidentificación que proponen los investigadores es que no necesita revelar la identidad de una persona; solo confirma si el mismo sujeto aparece en múltiples entornos. Esto es algo que los métodos tradicionales, como las cámaras de vigilancia, logran al comparar la ropa de un sujeto o sus rasgos distintivos en distintas grabaciones.
El funcionamiento y capacidades de WhoFi
Para lograr este objetivo, se utiliza un método que aprovecha las señales Wi-Fi. Los científicos indican que estas ofrecen un potencial de vigilancia superior en comparación con las cámaras, ya que su efectividad no se ve afectada por las condiciones de luz, pueden atravesar paredes y otros obstáculos, y ofrecen mayor privacidad que las imágenes visuales.
A medida que una señal Wi-Fi se propaga, su forma de onda se altera por la presencia y las características físicas de los objetos y personas en su trayectoria. Esta información, capturada en el Estado del Canal, permite obtener datos biométricos valiosos.
Esto permite reconocer a las personas incluso en condiciones donde otros sistemas biométricos fallan, como en entornos oscuros, a través de paredes o con obstáculos visuales. Además, como WhoFi se basa en propiedades físicas, su firma es extremadamente difícil de evadir, replicar o falsificar.
Al cuidar la privacidad visual, esta biometría sin imágenes se puede usar en entornos donde los sensores de imagen y los escáneres ópticos son ineficaces o se busca proteger la identidad de los individuos, como en hospitales, centros de rehabilitación u hogares.
Según edunews 24, también se puede utilizar en empresas que manejan datos confidenciales, como laboratorios de investigación o sitios industriales. En estos lugares se debe minimizar la visibilidad de la identidad de las personas para evitar fugas de información. Otro uso es en escuelas, para monitorear la asistencia a clase sin capturar imágenes de los estudiantes.
Los retos por solucionar
Por ahora, existen detalles por abordar. El equipo de La Sapienza apunta a que la tecnología debe desarrollarse sobre un enfoque basado en el consentimiento informado del usuario, la claridad sobre el propósito de la recolección de datos y la anonimización garantizada.
Además, la tecnología todavía presenta algunas limitaciones, como la necesidad de calibrar constantemente los sistemas Wi-Fi y los posibles problemas de escalabilidad en entornos de alta afluencia o saturados de dispositivos.
Cortesía de Xataka
Dejanos un comentario: