WhoFi : une nouvelle technologie de surveillance permet de suivre les personnes en fonction de la façon dont elles perturbent les signaux Wi-Fi
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Présentation du cadre proposé. Le système prend un signal d'entrée (par exemple, une personne percevant des données) et le traite via un encodeur qui extrait des représentations latentes significatives. Ces caractéristiques sont transmises à un modèle de signature qui calcule un vecteur de signature compact 𝑠. Pour garantir la cohérence et la comparabilité, la signature de sortie est normalisée par la normalisation 𝑙 2. La signature obtenue sert d'identifiant unique pour l'individu, basé sur les caractéristiques du signal d'entrée. Crédit : arXiv (2025). DOI : 10.48550/arxiv.2507.12869
Les technologies de surveillance de pointe sont à double tranchant. D'un côté, il faut des dispositifs sophistiqués pour détecter les comportements suspects et alerter les autorités. De l'autre, il faut protéger la vie privée des individus. Trouver l'équilibre entre sécurité publique et libertés individuelles est un défi permanent pour les innovateurs et les décideurs politiques.
Ce débat devrait être relancé avec l'annonce que des chercheurs de l'Université La Sapienza de Rome ont développé un système capable d'identifier les individus simplement par la façon dont ils perturbent les signaux Wi-Fi.
Les scientifiques ont baptisé cette nouvelle technologie « WhoFi ». Contrairement aux systèmes biométriques traditionnels tels que les lecteurs d'empreintes digitales et la reconnaissance faciale , elle ne nécessite ni contact physique direct ni flux visuel. WhoFi peut également suivre des individus dans une zone plus large qu'une caméra fixe, à condition de disposer d'un réseau Wi-Fi.
Les chercheurs Danilo Avalo, Daniele Pannone, Dario Montagnini et Emad Emam décrivent leur technologie dans un article publié sur le serveur de prépublications arXiv . Leur approche s'appuie sur une technique existante appelée Channel State Information (CSI), qui capture l'évolution des signaux Wi-Fi lorsqu'ils rencontrent des personnes et des objets. Ces altérations peuvent être exploitées pour créer des informations biométriques riches, affirment les chercheurs.
L'équipe a entraîné un réseau neuronal profond à interpréter ces perturbations Wi-Fi uniques comme des « empreintes digitales » propres à chaque personne. Le système peut apprendre et distinguer les individus en fonction de la façon dont ils modifient le signal, même dans des environnements différents. Et il y parvient avec une précision de 95,5 %, selon les chercheurs.
Ce n'est pas la première incursion de l'équipe dans ce domaine. En 2020, ils ont proposé une technique similaire appelée « EyeFi », mais ils affirment que leur nouvelle approche est beaucoup plus précise.
Préoccupations relatives à la confidentialité
Bien que WhoFi offre des performances de surveillance supérieures à celles des systèmes actuels, il soulève d'importantes préoccupations en matière de confidentialité. Par exemple, des personnes peuvent être suivies à leur insu et suivre leurs déplacements peut révéler des informations sensibles sur leurs habitudes.
L'équipe reconnaît les problèmes et le potentiel d'utilisation abusive, mais déclare que son système de réidentification (Re-ID) ne capture pas l'identité ou les données personnelles d'une personne.
« En exploitant les fonctionnalités biométriques non visuelles intégrées au CSI Wi-Fi, cette étude offre une approche robuste et respectueuse de la confidentialité pour la Re-ID basée sur le Wi-Fi, et elle jette les bases des travaux futurs sur la détection biométrique sans fil », ont écrit les chercheurs.
WhoFi était un projet académique, et il n'existe actuellement aucun projet commercial ou gouvernemental pour le mettre en œuvre. Cependant, il est possible que nous voyions bientôt une application similaire, car ses avantages pour la surveillance sont convaincants. La détection Wi-Fi peut fonctionner dans l'obscurité, à travers les murs et dans des zones obstruées ou cachées. Elle est également moins sensible aux facteurs tels que le brouillard ou la fumée et plus discrète que les caméras traditionnelles.