研究核心发现 - 一种新型监控威胁可利用环境中已有的Wi-Fi信号，通过被动监听无线电波的传播变化，准确推断出在场人员的身份，而无需任何特殊硬件 [1] - 该技术的关键在于截获并分析Wi-Fi设备向路由器发送的未加密波束成形反馈信息，结合机器学习模型构建人体运动特征以识别特定个体 [2] - 在一项涉及197名参与者的实验中，仅通过几秒钟的信号分析，身份识别准确率就接近100% [3] 技术原理与特点 - 通过观察Wi-Fi无线电波信号如何被人体反射和扰动，可以“看到”周围环境和其中的人，用户是否携带或开启Wi-Fi设备并不重要 [1] - 每个Wi-Fi路由器都可能变成一个“观察者”，记录人们的行走姿态和身体特征用于后续识别，即使从未连接其网络 [2] - 与依赖激光雷达或专用传感器的技术不同，此方法无需昂贵设备，攻击者只需普通Wi-Fi接收装置即可利用合法通信进行监听，且不受物理视线限制 [2] 潜在影响与行业意义 - 该技术凸显了强大的技术潜力，但同时也揭示了严重的隐私风险，网络犯罪分子可利用其实现长期跟踪 [2][3] - Wi-Fi网络渗透到每一个生活角落，未来制定的Wi-Fi标准可能支持Wi-Fi感知功能，有必要从一开始就嵌入隐私保护机制 [4]