• Складной iPhone Fold будет дешевле, чем ожидалось — Apple нашла способ сэкономить

    Согласно прогнозам аналитиков, Apple выпустит свой первый складной смартфон с предварительным названием iPhone Fold во второй половине 2026 года. Ожидается, что это будет самый дорогой iPhone в истории компании, но, как утверждает авторитетный аналитик Мин-Чи Куо, его стоимость будет немного ниже, чем предполагалось ранее, благодаря зн...
    Читать дальше
  • В США появилась школа с ИИ вместо учителей

    В частной школе Alpha в Остине, штат Техас, дети учатся без учителей в привычном смысле, поскольку занятия ведёт искусственный интеллект. Новый эксперимент уже вызвал интерес Министерства образования США.
    Читать дальше
  • Запрет установки Windows 11 с локальным аккаунтом не сработал — пользователи нашли новые обходные пути (3 фото)

    Компания Microsoft продолжает бороться с обходными путями, с помощью которых пользователи могут создать локальную учётную запись в Windows 11 и установить операционную систему без подключения к интернету. В новых бета-версиях ОС разработчики заблокировали один из таких способов.
    Читать дальше
  • Google Pixel 10 Pro Fold сгорел во время испытаний на прочность (видео)

    Ожидалось, что смартфон Google Pixel 10 Pro Fold станет новой вехой в развитии складных устройств: первый в истории смартфон с полной защитой от пыли по стандарту IP68, обновлённый дизайн шарнирного механизма и более ёмкая батарея с поддержкой технологии зарядки Qi2. Однако недавний тест Pixel 10 Pro Fold на прочность, проведённый YouT...
    Читать дальше
  • Valve запустила массовое производство VR-гарнитуры Steam Frame — анонс ожидается до конца года

    Компания Valve приступила к массовому производству гарнитуры виртуальной реальности Valve Index 2, которая, по утверждению аналитиков, будет выпущена на рынок в текущем году. Старт продаж запланирован на праздничный сезон, а ориентировочный годовой объём производства составит от 400 000 до 600 000 единиц.
    Читать дальше

Итальянские учёные научились идентифицировать людей по воздействию тела на сигнал Wi-Fi

24 июля 2025 | Просмотров: 1 578 | Гаджет новости

Учёные Римского университета Ла Сапиенца разработали технологию WhoFi, которая позволяет первично и повторно идентифицировать человека, исходя из особенностей того, как его тело искажает сигнал Wi-Fi.

В 2020 году организация Wi-Fi Alliance утвердила стандарт IEEE 802.11bf для технологии Wi-Fi Sensing, указав, что Wi-Fi — это не просто механизм передачи данных: беспроводные сети могут использоваться для детекции движения и даже биометрической идентификации. Повторная идентификация — хорошо известная задача в сфере видеонаблюдения, подчёркивают итальянские учёные: не всегда можно с уверенностью утверждать, что попавший на видео объект — тот же человек, что был зафиксирован в другое время и в другом месте. При этом повторная идентификация не обязательно раскрывает личность — это лишь утверждение, что один и тот же наблюдаемый объект появлялся в разных условиях. В системах видеонаблюдения для такой задачи, как правило, сравниваются предметы одежды или другие отличительные признаки, но это не всегда возможно.

Wi-Fi, отмечают исследователи, обладает рядом преимуществ по сравнению с видеокамерами: радиосигнал не зависит от уровня освещённости, способен проходить сквозь стены и препятствия, а также обеспечивает более высокий уровень конфиденциальности, чем визуальное изображение. «Суть в том, что по мере распространения сигнала Wi-Fi в пространстве форма его волны меняется в зависимости от наличия и физических характеристик объектов и людей на его пути. Эти изменения, фиксируемые в виде информации о состоянии канала (Channel State Information — CSI), содержат обширные биометрические данные», — говорится в исследовании. В контексте устройств с поддержкой Wi-Fi термин CSI обозначает набор данных об амплитуде и фазе электромагнитных волн. При взаимодействии с телом человека сигнал искажается — искажения носят характер, уникальный для конкретного человека. Дальнейшая обработка этих данных с помощью глубокой нейросети позволяет получить индивидуальную сигнатуру.

Предложенная итальянскими учёными технология WhoFi, по их утверждению, продемонстрировала точность сопоставления объектов в общедоступном наборе данных NTU-Fi до 95,5 % в тех случаях, когда для обработки сигналов Wi-Fi применялась глубокая нейросеть с архитектурой трансформера. «Полученные обнадёживающие результаты подтверждают жизнеспособность Wi-Fi-сигналов в качестве надёжного и обеспечивающего конфиденциальность биометрического метода, а также свидетельствуют о том, что данное исследование является значительным шагом вперёд в разработке систем повторной идентификации на основе радиосигналов», — заключают авторы.


Комментарии: 0

В Вашем браузере отключен JavaScript. Для корректной работы сайта настоятельно рекомендуется его включить.