德國科學家利用無線網路訊號和人工智慧來追蹤人

德國研究人員已經證明，傳統的無線網路設備能夠高精度地識別和追蹤室內的個人。電腦系統透過嚴格分析路由器發射的無線電波如何與人體碰撞來運作。撞擊後，訊號返回接收器並產生物理數據。這項科學發現使得公民不再需要攜帶智慧型手機、平板電腦或任何其他連接到本地網路的電子設備來進行定位。

該技術專門使用家庭、辦公室和商業機構中已安裝的連接基礎設施來創建實體空間的三維地圖。這種類型的連續監測不需要特殊的追蹤感測器或昂貴的設備。技术的进步对数据保护提出了严厉的警告，因为信息的收集对于每天经常光顾这些地方的用户来说是完全看不见的。

人體測繪如何透過無線電頻率進行運作

該技術機制以與傳統數位相機的操作非常相似的方式映射無線電頻率在空間中的傳播。根本區別在於系統處理無線電波而不是捕捉環境中的可見光束。發射訊號的不斷反射產生一組原始資料。這些資訊勾勒出了房間裡每個人的準確輪廓。

人工智慧在收集這些空間數據後立即開始行動，以解釋每個公民的特定身體模式。身體的形狀、採取的姿勢和行走方式直接影響網路訊號在整個房間的傳播方式。透過這種方式，計算演算法可以快速學習區分個體。該軟體為每個被追蹤的人建立一個唯一的身份簽名。

將智慧型手機放在口袋裡或完全關閉並不會阻止基於射頻的監控工具的運作。現代路由器與飯店內的其他固定智慧型裝置（例如電視和燈具）保持持續通信，在周邊產生持續的電磁活動。這些殘留資料流量提供了人體測繪持續即時不間斷運作所需的大量資訊。

實現隱形監控的技術因素

空間監控利用了目前網路設備中已在工廠配置的標準技術資源。實驗的基礎放棄了需要傳輸通道狀態詳細資料的舊方法。新方法著重於波束成形回饋數據，這是一種用於將網路訊號直接引導到接收設備所在位置的技術。使系統能夠正常運作的要點是：

• 主路由器和連接到本地網路的設備之間不斷交換路由資訊；
• 指示電子設備準確實體位置的回傳資料缺乏加密；
• 無線網路在人流密集的城市環境中無所不在，例如自助餐廳、廣場和交通樞紐；
• 系統能夠從房間內不同角度捕捉同一人體的多次反射；
• 使用能夠處理捕獲的無線電頻率中的細微失真的機器學習演算法。

由於這些波束形成響應在沒有安全編碼的情況下在大氣中傳播，因此攔截變得可行。任何配置和放置在附近的接收器都可以擷取傳輸中的資料包。在這種特定層級的無線通訊中不存在加密障礙，使得身體分析演算法的工作變得更加容易。

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對城市空間隱私的直接影響

無線網路的全球擴散將城市連接基礎設施轉變為技術史上前所未有的潛在大規模監控網路。數位安全專家指出，經常經過擁有活躍網路的商業機構會讓公民遭受無聲追蹤。公共機構或私人公司可以繪製一個人的流通習慣。所有這一切都會在個人沒有對收集其位置資料給予任何類型的正式同意的情況下發生。

這一過程的不可見性加劇了與資訊安全和城市中心人口基本公民權利相關的風險。安裝在街道上的安全攝影機和連接到網路的門鈴是網路犯罪分子攻擊或持續狀態監控的常見目標。然而，這些實體設備是可見的，人們在日常生活中經過它們時就知道它們正在被拍攝。

反過來，無線網路訊號是人類感官完全察覺不到的。這種無形的特徵可以防止被追蹤個體的任何防禦反應或行為改變。被監控的人無法知道購物中心或機場的哪些區域正在處理來自無線電波的生物辨識數據。

未來資料保護的結構性挑戰

德國科學家進行的這項研究凸顯了目前網路設備製造標準的巨大差距。科技公司開發的路由器專注於優化連接速度和擴大訊號覆蓋範圍。保護網路流量產生的空間資料通常不是製造商安全優先事項的一部分。這種對資料傳輸效率的追求無意中創造了一種用於物理監測的高精度工具。

實施空間回饋資料加密協定對電信業來說是一項複雜的技術挑戰。更新全球數百萬台活動路由器的軟體需要時間、投資以及不同品牌之間的協調。只要製造標準沒有結構性變化，人工智慧系統就仍然可以讀取物理環境。先進演算法和無線電頻率的結合在互聯社會中建立了新的行為分析向量。