Le Wi-Fi ordinaire peut identifier les personnes avec une précision de près de 100 %.
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« Mieux vaut un diable connu… » C’est une vision pessimiste. Le mieux serait d’avoir un ange gardien. Mais que se passerait-il si cet ange était en réalité un diable depuis le début ? Des chercheurs ont démontré que la technologie Wi-Fi ordinaire peut servir d’outil de surveillance puissant.
Des chercheurs de l'Institut de technologie de Karlsruhe (KIT) en Allemagne ont démontré que le trafic Wi-Fi ordinaire permet d'identifier des individus avec une précision de près de 100 %, sans caméra, sans matériel de détection dédié et sans que la personne surveillée ait besoin de porter un téléphone ou tout autre appareil.
Le système mis au point par les chercheurs utilise l'apprentissage automatique pour analyser les informations que les appareils Wi-Fi renvoient déjà à leurs routeurs. Lorsqu'une personne se déplace dans une pièce, son corps modifie physiquement les ondes radio qui la traversent. Ces modifications contiennent suffisamment d'informations biométriques pour que le système puisse « apprendre » à connaître une personne et la distinguer ultérieurement de toutes les autres, à la manière d'une empreinte digitale radio.
Dans une étude menée auprès de 197 participants, le système a correctement identifié les individus, quel que soit l'angle de vue ou leur démarche. Une fois le modèle d'apprentissage automatique sous-jacent entraîné, l'identification d'une personne ne prend que quelques secondes.
Comment un routeur peut-il se transformer en capteur de surveillance ? La clé réside dans les informations de retour d'information de formation de faisceau (BFI: Beamforming Feedback Information). Pour maintenir une connexion stable, votre téléphone ou ordinateur portable communique en permanence avec le routeur la manière dont il reçoit le signal, ce qui permet à ce dernier d'orienter ses transmissions avec plus de précision. Les appareils Wi-Fi produisent ces informations BFI en continu.
Les ondes radio se réfléchissent dans une pièce et imprègnent tout ce qui s'y trouve, y compris vous. Votre corps, de par sa forme, sa taille et sa posture particulières, déforme ces ondes d'une manière qui vous est propre. Si un modèle d'IA recueille suffisamment de ces déformations, il apprend votre signature radio, un peu comme un système de reconnaissance faciale apprend à reconnaître un visage.
Malheureusement, le BFI ne transmet pas de données chiffrées.
Un dispositif malveillant n'a pas besoin de s'introduire dans le réseau Wi-Fi pour collecter ces données. Les rapports de formation de faisceau étant transmis en clair au point d'accès, une carte Wi-Fi à portée peut les enregistrer passivement en mode surveillance. La personne identifiée n'a pas non plus besoin de posséder les appareils concernés. Le trafic entre le routeur et l'ordinateur portable d'une autre personne, par exemple dans un café ou un aéroport, peut fournir le champ radio que votre corps perturbe pour créer votre signature spécifique.
Un autre aspect troublant est son insensibilité aux contournements les plus évidents. Un système qui vous reconnaîtrait à votre démarche pourrait être trompé par une démarche différente, et un système fonctionnant uniquement de face pourrait être contourné par une approche latérale. Une signature testée a conservé sa précision quel que soit l'angle de vue et la démarche, offrant une identification plus fiable qu'une caméra.
Une précision importante s'impose. Le système est comparable à un lecteur d'empreintes digitales. S'il peut capturer votre signature, il ne vous identifie pas automatiquement. Il a d'abord besoin d'enregistrements de référence. Dans l'expérience principale des chercheurs, le modèle d'apprentissage automatique a été entraîné sur des enregistrements de chaque participant, puis chargé de déterminer quel participant connu avait produit de nouveaux enregistrements. Toutefois, cette précision ne répond guère aux préoccupations relatives au respect de la vie privée.
Avec les empreintes digitales, il faut généralement qu'une personne les recueille et les associe à votre identité. De plus, vous êtes généralement conscient lorsque vous posez votre doigt sur un scanner. Une empreinte digitale radio peut potentiellement être collectée simplement en traversant un espace couvert par un réseau Wi-Fi, sans que vous ne touchiez rien, sans rien porter, ni même que vous sachiez que des informations biométriques sont collectées.
Ce qui est encore plus inquiétant, c'est que les appareils Wi-Fi sont littéralement omniprésents. Les réseaux Wi-Fi sont déjà actifs dans les foyers, les bureaux, les aéroports, les cafés et les magasins du monde entier, offrant à une technique comme celle-ci une portée potentielle énorme. Les caméras, aussi inquiétantes soient-elles, ont au moins le mérite d'être visibles. On peut en apercevoir une, éviter son objectif ou le pointer du doigt lors d'une réunion.
Un système de surveillance utilisant le Wi-Fi intégré aux murs ne suscite aucun soupçon. Les chercheurs avertissent que c'est précisément ce qui le rend dangereux. Ils pointent du doigt en particulier les contextes autoritaires, où la même technique pourrait être employée contre des manifestants sans aucun dispositif matériel identifiable permettant habituellement de les repérer.
Plutôt que de simplement tirer la sonnette d'alarme, l'équipe milite pour une correction au niveau de la norme elle-même.
Ils souhaitent que des mesures de protection de la vie privée soient intégrées directement à la norme IEEE 802.11bf, la future norme Wi-Fi qui officialise la détection sans fil. Ils y voient l'une des dernières occasions d'intégrer clairement cette protection au protocole avant la généralisation de cette technologie. Ces travaux ont été financés par le programme Helmholtz « Ingénierie des systèmes sécurisés », et l'ensemble de données, portant sur 197 personnes, a été mis à disposition pour la recherche non commerciale, permettant ainsi à d'autres équipes d'étudier l'attaque et les moyens de s'en prémunir.
L'équipe a présenté ses travaux, intitulés « BFId: Identity Inference Attacks Utilizing Beamforming Feedback Information » ou « BFId : Attaques d'inférence d'identité utilisant les informations de retour d'information de formation de faisceaux », lors de la conférence ACM sur la sécurité informatique et des communications (CCS) à Taipei.