Люди, живущие в городах, сами того не осознавая, весь день находятся в зоне действия сетей Wi-Fi: домашних и городских, на работе и в метро, в торговом центре и в ресторане — они везде. Вывод один: если вы живете в мегаполисе, от Wi-Fi вам не скрыться.
Только московская городская сеть Wi-Fi охватывает 24 открытые территории: Московский зоопарк, ВДНХ, парки и пешеходные улицы, 14 общественных пространств (библиотеки и культурные центры), 150 зданий студенческих общежитий. Всего в столице действует более 8,5 тыс. точек доступа (хот-спотов). Бесплатный Wi-Fi доступен в метро и наземном общественном транспорте(1).
Производители персональных портативных устройств (смартфонов, планшетов) уже давно научились использовать широкое распространение Wi-Fi в своих целях как вспомогательный инструмент в помощь сервису геолокации для определения местоположения устройства.
Изначально служба геолокации смартфонов применяет для определения местоположения модуль GPS, технологию A-GPS, которая ускоряет «холодный старт» GPS-приемника посредством получения альманаха и эфемерид через сеть Интернет (то есть через 3G/LTE/Wi-Fi), а также трилатерацию по сотовым вышкам GSM. Если позиция успешно вычислена, устройство сканирует Wi-Fi-эфир и отправляет через тот же Интернет данные о географическом положении близлежащих точек доступа Wi-Fi, которые собираются в общую базу данных производителя системы геолокации операционной системы (ОС):
— для смартфонов Android — в базу данных Google;
— для смартфонов iPhone — в базу данных Apple2 (2).
Эта информация используется как приложениями Google и Apple, так и другими, установленными на смартфоне (фитнес-трекерами и др.).
У производителя ОС смартфона формируется и поддерживается в актуальном состоянии глобальная база данных о месторасположении всех точек доступа Wi-Fi. Она помогает определять местоположение персонального портативного устройства в случае, когда рядом есть Wi-Fi, но нет GPS-сигнала. Смартфон отправляет через Интернет данные о близлежащих точках доступа Wi-Fi и получает в ответ данные о своем местоположении. Польза для владельца смартфона в этом случае очевидна: смартфон быстро и точно определяет местоположение в любой точке Земли.
Производитель ОС собирает и хранит историю перемещения каждого устройства. Сохраняются не только географические точки, но и детализированные маршруты. Передачу данных о местоположении можно отключить, но в этом случае маршруты перестанут сохраняться, а вот географические точки все равно отображаются. Можно зайти на сайт производителя ОС и посмотреть(3)
История перемещения не является обезличенной, а может быть привязана к номеру телефона, которого достаточно для идентификации личности. Потенциально к истории перемещения имеет доступ оператор GSM на основе трилатерации по сотовым вышкам (независимо от типа телефона), а также производители ОС смартфона, служба геолокации которого максимально детально отслеживает местоположение и сохраняет в базе данных.
Внутри зданий и на метрополитенах недоступен GPS, но трилатерация по GSM будет отрабатывать, пусть и не с такой высокой точностью (ведь сигнал сотового оператора есть как в зданиях, так и в метро). Информация о точках Wi-Fi будет собираться в базу данных производителей ОС.
Во многих зданиях полноценно функционируют корпоративные и общественные Wi-Fi-сети. Производители Wi-Fi-инфраструктуры и провайдеры Wi-Fi-услуг уже давно научились позиционировать персональные Wi-Fi-устройства в реальном времени с точностью вплоть до 1 м.
Системы Wi-Fi-позиционирования используются владельцами торговый центров, аэропортов, стадионов и метрополитенов для сбора и анализа. Эта информация может применяться городскими Wi-Fi-сетями, которые в Москве, к примеру, охватывают почти все общественное пространство города.
Если человек один-единственный раз аутентифицировался в Wi-Fi-сети, а это чаще всего происходит посредством получения пароля по SMS, с этого момента появляется привязка адреса его Wi-Fi-адаптера к номеру телефона, то есть происходит идентификация личности. Даже если он больше никогда не подключался к сети, информация о его перемещении все равно будет собираться, так как привязка остается, а Wi-Fi-адаптер даже в спящем режиме с определенной периодичностью выполняет активное сканирование, при котором передает свой адрес. Тут стоит упомянуть, что в последних версиях iPhone при активном сканировании указывается случайный адрес Wi-Fi-адаптера, что усложняет задачу отслеживания перемещения определенного устройства.
Хорошим примером, демонстрирующим возможности Wi-Fi-аналитики, служит интерактивная карта(4) перемещения Wi-Fi-пользователей в Московском метрополитене (рис. 1). Эту Wi-Fi-сеть построила компания «МаксимаТелеком».
Рис. 1. Интерактивная карта перемещения Wi-Fi-пользователей в Московском метрополитене
В целом можно говорить об очень широких возможностях со стороны сотовых операторов, производителей ОС смартфонов и провайдеров Wi-Fi-услуг по сбору и анализу истории перемещения пользователей с возможностью идентификации личности.
Сбор истории перемещения человека в реальном времени может рассматриваться не только как цель, но и средство для других инструментов аналитики.
W-Fi работает в диапазоне 2,4 и 5 ГГц, волны с такой частотой очень хорошо поглощаются человеческим телом, которое на 70% состоит из воды. Это создает существенные проблемы с точки зрения передачи информации, но открывает обширные возможности для мониторинга перемещений человека(5).
В августе 2016 г. группа исследователей из Северо-Западного политехнического университета Китая разместила в архиве научных исследований(6) статью(7) с описанием системы FreeSense, которая может идентифицировать человека (в группе из 6 людей), проходящего через воображаемую линию между Wi-Fi-точкой и Wi-Fi-клиентом с точностью 89% (рис. 2).
Рис. 2. Схема китайской системы FreeSense для идентификации человека
Система должна быть предварительно обучена: она должна изучить форму человеческого тела и составить Wi-Fi-шаблон, чтобы идентифицировать его в дальнейшем.
Другая группа исследователей из Австралии и Великобритании в марте 2016 г. презентовала схожую систему под названием Wi-Fi ID(8). Wi-Fi ID использует ту же закономерность: каждый человек имеет как индивидуальную походку, так и индивидуальный Wi-Fi-шаблон. Эта система с точностью 93% идентифицирует человека в группе из 2 людей и с точностью 77% — в группы из 6 людей.
Системы идентификации по Wi-Fi требуют предварительного обучения, и тут как раз могут помочь данные о перемещении человека в реальном времени. Идентифицируя человека при пересечении воображаемой линии, потенциально можно сформировать для него уникальный Wi-Fi-шаблон в автоматическом режиме. В дальнейшем для определения его местоположения не понадобится наличие у него работающего смартфона. Таким образом, идентификация по Wi-Fi начинает походить на систему видеонаблюдения.
Пара исследователей из Массачусетского технологического института в 2013 г. опубликовали работу(9), где они используют обычный Wi-Fi-роутер, находящийся за стеной, для определения числа людей в комнате, детектирования некоторых основных жестов и даже распознавания текста, написанного в воздухе рукой.
Используя более чувствительные сенсоры, те же исследователи разработали систему, которая может различать между собой двух людей, стоящих за стеной(10), и удаленно отслеживать дыхание и сердцебиение человека с точностью 99%(11).
Рис. 3. Определения числа людей в комнате, распознавание жестов, отслеживание дыхания и сердцебиения по Wi-Fi
Устройство Emerald(12) ориентировано на пожилых людей, оно устанавливается в центре квартиры или дома и, изучая физическую активность человека, может определить его падение. Прибор не только распознает, но и пытается предсказать падение до того, как оно произошло, исследуя модель движения.
Рис. 4. Устройство Emerald, распознающее падение человека
Wi-Fi сигнал может использоваться, чтобы различать гораздо более мелкие движения.
Система WiKey(13) определяет, какие клавиши пользователь нажимает на клавиатуре, и отслеживает движения пальцев. Обучившись, эта система распознает написанный текст с точностью 93,5%, используя исключительно общедоступный Wi-Fi-роутер и специальный программный код.
Группа исследователей из Шэньчжэньского университета Китая в 2014 г. представила технологию(14), которая «слышит», что говорят люди, анализируя искажения в Wi-Fi-сигнале, создаваемые движением рта. Система определяет слова из словаря распознаваемых слов с точностью 91%, если говорит один человек, и с точностью 74%, если говорящих двое.
Рис. 5. Технология, распознающая речь по Wi-Fi
Все эти исследования переворачивают представление о Wi-Fi как исключительно о транспорте для передачи информации. Данные системы работают пока только при предварительном обучении, но если удастся его автоматизировать, используя, к примеру, информацию, полученную по GPS/GSM/Wi-Fi, то открываются очень серьезные возможности по мониторингу действий человека.
Можно начать с добавления к данным о человеке его персонального Wi-Fi-шаблона. Потом перейти к обучению распознавания его жестов, дыхания, сердцебиения и позы. Далее — к обучению движения пальцев и рта для различения написанного текста и произносимых слов.
Прелесть данной технологии заключается в том, что все это потенциально возможно при использовании обычного домашнего Wi-Fi-роутера. Такие методы, вероятно, принесут большую пользу: обеспечат дополнительную безопасность детей и пожилых людей, сделают умный дом еще более умным, а возможно, в будущем системы видеонаблюдения будут построены на Wi-Fi-роутерах.
Однако если данный инструмент попадет в руки злоумышленников, то они получат доступ к колоссальному объему информации. Будет достаточно незаметно установить вредоносный код на домашнем Wi-Fi-роутере и отправлять собранные данные через Интернет, и владелец об этом никогда не узнает.
Только московская городская сеть Wi-Fi охватывает 24 открытые территории: Московский зоопарк, ВДНХ, парки и пешеходные улицы, 14 общественных пространств (библиотеки и культурные центры), 150 зданий студенческих общежитий. Всего в столице действует более 8,5 тыс. точек доступа (хот-спотов). Бесплатный Wi-Fi доступен в метро и наземном общественном транспорте(1).
Глобальная база местоположения всех точек доступа Wi-Fi
Производители персональных портативных устройств (смартфонов, планшетов) уже давно научились использовать широкое распространение Wi-Fi в своих целях как вспомогательный инструмент в помощь сервису геолокации для определения местоположения устройства.
Изначально служба геолокации смартфонов применяет для определения местоположения модуль GPS, технологию A-GPS, которая ускоряет «холодный старт» GPS-приемника посредством получения альманаха и эфемерид через сеть Интернет (то есть через 3G/LTE/Wi-Fi), а также трилатерацию по сотовым вышкам GSM. Если позиция успешно вычислена, устройство сканирует Wi-Fi-эфир и отправляет через тот же Интернет данные о географическом положении близлежащих точек доступа Wi-Fi, которые собираются в общую базу данных производителя системы геолокации операционной системы (ОС):
— для смартфонов Android — в базу данных Google;
— для смартфонов iPhone — в базу данных Apple2 (2).
Эта информация используется как приложениями Google и Apple, так и другими, установленными на смартфоне (фитнес-трекерами и др.).
Зачем службе геолокации с модулем GPS нужен Wi-Fi-модуль?
У производителя ОС смартфона формируется и поддерживается в актуальном состоянии глобальная база данных о месторасположении всех точек доступа Wi-Fi. Она помогает определять местоположение персонального портативного устройства в случае, когда рядом есть Wi-Fi, но нет GPS-сигнала. Смартфон отправляет через Интернет данные о близлежащих точках доступа Wi-Fi и получает в ответ данные о своем местоположении. Польза для владельца смартфона в этом случае очевидна: смартфон быстро и точно определяет местоположение в любой точке Земли.
Могут ли Google и Apple сохранять историю перемещения?
Производитель ОС собирает и хранит историю перемещения каждого устройства. Сохраняются не только географические точки, но и детализированные маршруты. Передачу данных о местоположении можно отключить, но в этом случае маршруты перестанут сохраняться, а вот географические точки все равно отображаются. Можно зайти на сайт производителя ОС и посмотреть(3)
Идентификация личности по номеру телефона
История перемещения не является обезличенной, а может быть привязана к номеру телефона, которого достаточно для идентификации личности. Потенциально к истории перемещения имеет доступ оператор GSM на основе трилатерации по сотовым вышкам (независимо от типа телефона), а также производители ОС смартфона, служба геолокации которого максимально детально отслеживает местоположение и сохраняет в базе данных.
Геолокация внутри зданий и метро
Внутри зданий и на метрополитенах недоступен GPS, но трилатерация по GSM будет отрабатывать, пусть и не с такой высокой точностью (ведь сигнал сотового оператора есть как в зданиях, так и в метро). Информация о точках Wi-Fi будет собираться в базу данных производителей ОС.
Wi-Fi-позиционирование
Во многих зданиях полноценно функционируют корпоративные и общественные Wi-Fi-сети. Производители Wi-Fi-инфраструктуры и провайдеры Wi-Fi-услуг уже давно научились позиционировать персональные Wi-Fi-устройства в реальном времени с точностью вплоть до 1 м.
Системы Wi-Fi-позиционирования используются владельцами торговый центров, аэропортов, стадионов и метрополитенов для сбора и анализа. Эта информация может применяться городскими Wi-Fi-сетями, которые в Москве, к примеру, охватывают почти все общественное пространство города.
Стоит один раз подключиться, и вас уже не забудут
Если человек один-единственный раз аутентифицировался в Wi-Fi-сети, а это чаще всего происходит посредством получения пароля по SMS, с этого момента появляется привязка адреса его Wi-Fi-адаптера к номеру телефона, то есть происходит идентификация личности. Даже если он больше никогда не подключался к сети, информация о его перемещении все равно будет собираться, так как привязка остается, а Wi-Fi-адаптер даже в спящем режиме с определенной периодичностью выполняет активное сканирование, при котором передает свой адрес. Тут стоит упомянуть, что в последних версиях iPhone при активном сканировании указывается случайный адрес Wi-Fi-адаптера, что усложняет задачу отслеживания перемещения определенного устройства.
Примеры Wi-Fi-аналитики
Хорошим примером, демонстрирующим возможности Wi-Fi-аналитики, служит интерактивная карта(4) перемещения Wi-Fi-пользователей в Московском метрополитене (рис. 1). Эту Wi-Fi-сеть построила компания «МаксимаТелеком».
Рис. 1. Интерактивная карта перемещения Wi-Fi-пользователей в Московском метрополитене
В целом можно говорить об очень широких возможностях со стороны сотовых операторов, производителей ОС смартфонов и провайдеров Wi-Fi-услуг по сбору и анализу истории перемещения пользователей с возможностью идентификации личности.
Сбор истории перемещения человека в реальном времени может рассматриваться не только как цель, но и средство для других инструментов аналитики.
W-Fi работает в диапазоне 2,4 и 5 ГГц, волны с такой частотой очень хорошо поглощаются человеческим телом, которое на 70% состоит из воды. Это создает существенные проблемы с точки зрения передачи информации, но открывает обширные возможности для мониторинга перемещений человека(5).
Идентификация личности по Wi-Fi
В августе 2016 г. группа исследователей из Северо-Западного политехнического университета Китая разместила в архиве научных исследований(6) статью(7) с описанием системы FreeSense, которая может идентифицировать человека (в группе из 6 людей), проходящего через воображаемую линию между Wi-Fi-точкой и Wi-Fi-клиентом с точностью 89% (рис. 2).
Рис. 2. Схема китайской системы FreeSense для идентификации человека
Система должна быть предварительно обучена: она должна изучить форму человеческого тела и составить Wi-Fi-шаблон, чтобы идентифицировать его в дальнейшем.
Другая группа исследователей из Австралии и Великобритании в марте 2016 г. презентовала схожую систему под названием Wi-Fi ID(8). Wi-Fi ID использует ту же закономерность: каждый человек имеет как индивидуальную походку, так и индивидуальный Wi-Fi-шаблон. Эта система с точностью 93% идентифицирует человека в группе из 2 людей и с точностью 77% — в группы из 6 людей.
Системы идентификации по Wi-Fi требуют предварительного обучения, и тут как раз могут помочь данные о перемещении человека в реальном времени. Идентифицируя человека при пересечении воображаемой линии, потенциально можно сформировать для него уникальный Wi-Fi-шаблон в автоматическом режиме. В дальнейшем для определения его местоположения не понадобится наличие у него работающего смартфона. Таким образом, идентификация по Wi-Fi начинает походить на систему видеонаблюдения.
Распознавание жестов, отслеживание дыхания и сердцебиения по Wi-Fi
Пара исследователей из Массачусетского технологического института в 2013 г. опубликовали работу(9), где они используют обычный Wi-Fi-роутер, находящийся за стеной, для определения числа людей в комнате, детектирования некоторых основных жестов и даже распознавания текста, написанного в воздухе рукой.
Используя более чувствительные сенсоры, те же исследователи разработали систему, которая может различать между собой двух людей, стоящих за стеной(10), и удаленно отслеживать дыхание и сердцебиение человека с точностью 99%(11).
Рис. 3. Определения числа людей в комнате, распознавание жестов, отслеживание дыхания и сердцебиения по Wi-Fi
Распознавание падения по Wi-Fi
Устройство Emerald(12) ориентировано на пожилых людей, оно устанавливается в центре квартиры или дома и, изучая физическую активность человека, может определить его падение. Прибор не только распознает, но и пытается предсказать падение до того, как оно произошло, исследуя модель движения.
Рис. 4. Устройство Emerald, распознающее падение человека
Различение мелких движений
Wi-Fi сигнал может использоваться, чтобы различать гораздо более мелкие движения.
Распознавание написанного текста
Система WiKey(13) определяет, какие клавиши пользователь нажимает на клавиатуре, и отслеживает движения пальцев. Обучившись, эта система распознает написанный текст с точностью 93,5%, используя исключительно общедоступный Wi-Fi-роутер и специальный программный код.
Распознавание речи
Группа исследователей из Шэньчжэньского университета Китая в 2014 г. представила технологию(14), которая «слышит», что говорят люди, анализируя искажения в Wi-Fi-сигнале, создаваемые движением рта. Система определяет слова из словаря распознаваемых слов с точностью 91%, если говорит один человек, и с точностью 74%, если говорящих двое.
Рис. 5. Технология, распознающая речь по Wi-Fi
Wi-Fi как система мониторинга
Все эти исследования переворачивают представление о Wi-Fi как исключительно о транспорте для передачи информации. Данные системы работают пока только при предварительном обучении, но если удастся его автоматизировать, используя, к примеру, информацию, полученную по GPS/GSM/Wi-Fi, то открываются очень серьезные возможности по мониторингу действий человека.
Можно начать с добавления к данным о человеке его персонального Wi-Fi-шаблона. Потом перейти к обучению распознавания его жестов, дыхания, сердцебиения и позы. Далее — к обучению движения пальцев и рта для различения написанного текста и произносимых слов.
Прелесть данной технологии заключается в том, что все это потенциально возможно при использовании обычного домашнего Wi-Fi-роутера. Такие методы, вероятно, принесут большую пользу: обеспечат дополнительную безопасность детей и пожилых людей, сделают умный дом еще более умным, а возможно, в будущем системы видеонаблюдения будут построены на Wi-Fi-роутерах.
Однако если данный инструмент попадет в руки злоумышленников, то они получат доступ к колоссальному объему информации. Будет достаточно незаметно установить вредоносный код на домашнем Wi-Fi-роутере и отправлять собранные данные через Интернет, и владелец об этом никогда не узнает.
Источники
1 По данным официального сайта мэра Москвы www.mos.ru/news/item/14867073.
2 По данным службы поддержки Apple support.apple.com/ru-ru/HT203033.
3 maps.google.com/locationhistory.
4 map.maximatelecom.ru.
5 С использованием материала www.theatlantic.com/technology/archive/2016/08/wi-fi-surveillance/497132.
6 arxiv.org/abs/1608.03430.
7 arxiv.org/pdf/1608.03430v1.
8 ieeexplore.ieee.org/document/7457075.
9 people.csail.mit.edu/fadel/wivi.
10 rfcapture.csail.mit.edu.
11 witrack.csail.mit.edu/vitalradio.
12 www.emeraldforhome.com.
13 dl.acm.org/citation.cfm?id=2790109.
14 ieeexplore.ieee.org/document/7384744
Статья опубликована в журнале «Системы безопасности» № 5/2016 компании «Гротек»
secuteck.ru/imag/ss-5-2016
2 По данным службы поддержки Apple support.apple.com/ru-ru/HT203033.
3 maps.google.com/locationhistory.
4 map.maximatelecom.ru.
5 С использованием материала www.theatlantic.com/technology/archive/2016/08/wi-fi-surveillance/497132.
6 arxiv.org/abs/1608.03430.
7 arxiv.org/pdf/1608.03430v1.
8 ieeexplore.ieee.org/document/7457075.
9 people.csail.mit.edu/fadel/wivi.
10 rfcapture.csail.mit.edu.
11 witrack.csail.mit.edu/vitalradio.
12 www.emeraldforhome.com.
13 dl.acm.org/citation.cfm?id=2790109.
14 ieeexplore.ieee.org/document/7384744
Статья опубликована в журнале «Системы безопасности» № 5/2016 компании «Гротек»
secuteck.ru/imag/ss-5-2016