Güvenlik araştırmacıları, sıradan Wi-Fi yönlendiricilerinden yayılan şifrelenmemiş veri paketlerini kullanarak bir odayı geçen insanları %99,5 gibi yüksek bir doğrulukla tespit edebilen bir teknik geliştirdi. Bu yöntem, söz konusu kişilerin yanlarında herhangi bir kablosuz cihaz taşıyıp taşımadıklarına bakılmaksızın çalışıyor.
Karlsruhe Teknoloji Enstitüsü'nde (KIT) görevli araştırmacılar tarafından yayımlanan bir makale, Wi-Fi cihazlarının normal çalışma sırasında yaydığı şifrelenmemiş beamforming verilerinin, bir odayı geçen kişileri tanımlamak için kullanılabileceğini ortaya koyuyor. Bu teknoloji, mevcut Wi-Fi yönlendiricileriyle uyumlu olarak çalışabiliyor ve özel bir donanım gerektirmiyor.
BFId adı verilen bu sistemin en dikkat çekici yanlarından biri, hedef Wi-Fi ağına erişim gerektirmemesi ve takip edilen kişinin kablosuz bir cihaza sahip olmaması durumunda bile işe yaraması. Ekip, bu yöntemi 197 katılımcı üzerinde test ederek Wi-Fi tabanlı kimlik belirleme alanında şimdiye kadarki en büyük veri kümesini oluşturdu. Bulgular, ACM Bilgisayar ve İletişim Güvenliği Konferansı'nda (CCS) sunulacak.
Daha önceki Wi-Fi tabanlı kimlik belirleme sistemleri, radyo sinyallerinin vericiden alıcıya nasıl bozulduğunu ölçen 'kanal durumu bilgisi'ni (CSI) kullanıyordu. Ancak CSI verilerini çıkarmak, günümüzde yaygın olmayan özel yazılımlar gerektiriyordu. BFId ise farklı bir veri kaynağı olan 'beamforming geri bildirim bilgisi'ni (BFI) kullanıyor. Wi-Fi 5 (802.11ac) ile hayatımıza giren beamforming teknolojisi, erişim noktalarının sinyalleri belirli cihazlara yönlendirmesini sağlıyor. Bu süreçte bağlı cihazlar, kablosuz kanalı ölçer ve sıkıştırılmış geri bildirimleri yönlendiriciye gönderir. Bu veriler, MAC katmanında şifrelenmemiş olarak yayınlandığı için, izleme modundaki herhangi bir Wi-Fi adaptörü tarafından pasif olarak yakalanabiliyor.
Tek bir dinleyici cihaz, bir ağdaki tüm istemcilerden gelen BFI'yi aynı anda kaydederek, bölgedeki herhangi bir kişiye ait birden fazla perspektifi yakalayabiliyor. Araştırmacılar, BFI'nin CSI verilerine göre daha düşük çözünürlüklü olmasına rağmen, kimlik belirleme doğruluğunda önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini tespit etti. BFI, %99,5 doğruluk sağlarken, CSI %82,4'te kaldı. Bunun nedeni olarak BFI'deki sıkıştırmanın bir tür gürültü filtresi görevi görmesi ve daha yüksek uzamsal çözünürlük sunması gösteriliyor.
Ekip, beamforming raporlarının sıklığını azaltmak gibi olası hafifletme yöntemlerini test etti, ancak bu önlemlerin BFI doğruluğu üzerinde çok az etkisi olduğu görüldü. BFI iletimlerini şifrelemek, Wi-Fi standardında değişiklikler gerektirecek ve mevcut cihazlarla geriye dönük uyumluluğu bozabilir.
Araştırmacılar, 2025'te standartlaştırılması beklenen Wi-Fi sensing teknolojisinin (IEEE 802.11bf) varlık tespiti ve çevre izleme gibi uygulamalar için kullanılacağını belirtiyor. Ancak mevcut standardın yeterli gizlilik koruması sunmadığını ve Wi-Fi sensing yaygınlaşmadan önce ek güvenlik önlemlerinin alınması gerektiğini savunuyorlar.
