Über WLAN-Signale lassen sich Menschen erkennen und identifizieren. Das haben Forschende des Karlsruher Instituts für Technologie herausgefunden. Sie warnen jetzt vor Risiken für die Privatsphäre.
Die Forschenden aus Karlsruhe zeigen, wie handelsübliche WLAN-Router Signale liefern, aus denen sich digitale Muster ableiten lassen. Diese sind präzise genug, um Personen mithilfe von KI wiederzuerkennen - und bergen somit erhebliche Risiken.
Wie das Verfahren funktioniert
WLAN-Router tauschen ständig Signale mit verbundenen Geräten aus. Wer sich durch dieses "Feld" bewegt, verändert diese Signale messbar. Professor Thorsten Strufe vom KIT veranschaulicht das Prinzip mit einem Bild aus dem Alltag:
Bei den WLAN-Wellen können Sie sich das dann eher so vorstellen, als ob Sie einen Stein in den Ententeich werfen: Dann sehen Sie die Wellenausbreitung auf dem Ententeich. Und wenn jetzt beispielsweise irgendwo eine Ente auf dem Ententeich schwimmt, dann reflektiert die Ente auf eine gewisse Art und Weise die Wellen.
Die dabei entstehenden Muster sind also kein sichtbares Bild wie bei einer Kamera. Vielmehr handelt es sich um digitale Signaturen. Thorsten Strufe vergleicht den Prozess mit einer Art unsichtbaren Kamera, aber mit einer, die anstelle von Lichtwellen eben Radiowellen aufnimmt. Diese Signaturen sind aber genau genug, dass eine KI diese auswerten und zuverlässig einer Person zuordnen kann.
Dazu muss man selbst kein Handy in der Tasche tragen. Entscheidend für das Verfahren ist die sogenannte Beamforming Feedback Information. Das sind Rückmeldesignale, die verbundene Geräte in der Umgebung wie Smartphones regelmäßig an einen Router schicken. Sie sind unverschlüsselt und man kann sie auslesen.
Einmal trainiert, immer wieder erkannt
Damit die Personenerkennung funktioniert, muss die KI ein erstes Mal auf die betreffende Person trainiert werden, wie Strufe erklärt: "In dem Experiment, was wir gemacht haben, haben wir knapp 200 Personen durch unsere Räume laufen lassen und haben damit die KI trainiert. Und diese KI kann dann anschließend, wenn jemand wieder vorbeiläuft, diese Muster wieder erkennen."
Die Trefferquote lag nahezu bei 100 Prozent. Und das unabhängig davon, wie sich die Personen bewegten oder aus welcher Richtung sie erfasst wurden. Strufe weist allerdings darauf hin, dass bestimmte Faktoren die Fehlerquote leicht erhöhen können: "Wenn Leute dann tatsächlich eine Bierkiste oder ähnliches tragen oder stark veränderte Gehweisen aufzeigen, dann würde die Fehlerquote ein kleines bisschen höher." Insgesamt bleibe die Erkennung jedoch stabil.
Privatsphäre in Gefahr
Die Forschenden am KIT betonen, dass dieses technisch faszinierende Verfahren nicht zur Überwachung gedacht sei. Vielmehr wolle man auf Sicherheitslücken hinweisen. Die relevanten Rückmeldesignale könnten nämlich auch verschlüsselt werden.
Gleichzeitig ist zu erwarten, dass Überwachungsfirmen und Geheimdienste - insbesondere aus autoritären Staaten - solche Verfahren aufmerksam beobachten und weiterentwickeln. "Wenn man sich anguckt, was große asiatische Staaten in der Vergangenheit mit Videoüberwachung, Gesichtserkennung und Gangerkennung gemacht haben, ist eigentlich zu erwarten, dass sowas mit großer Wahrscheinlichkeit kommen wird", so Thorsten Strufe.
Ein Vorteil aus Sicht von Überwachern: WLAN ist unsichtbar.
https://www.tagesschau.de/wissen/technologie/w-lan-ueberwachung-100.html"FON Wireless Router" by nrkbeta is licensed under CC BY-SA 2.0.