Các nhà nghiên cứu tại Italy đã khám phá ra một phương pháp mới để tận dụng sự biến dạng tín hiệu Wi-Fi, cho phép tạo ra một loại nhận dạng sinh trắc học độc đáo. Công nghệ này, được gọi là ‘WhoFi’, hoạt động như một loại dấu vân tay kỹ thuật số, sử dụng mạng Wi-Fi để theo dõi và nhận diện cá nhân dựa trên cách cơ thể người tương tác với tín hiệu Wi-Fi xung quanh.
Nhóm nghiên cứu từ Đại học La Sapienza ở Rome đã phát triển hệ thống này, có thể tạo ra nhận dạng sinh trắc học độc đáo dựa trên biến dạng tín hiệu do cơ thể con người gây ra khi di chuyển qua không gian phủ sóng bởi các mạng Wi-Fi khác nhau. Theo nghiên cứu, hệ thống WhoFi có thể tìm đúng người với độ chính xác lên đến 95,5% sử dụng bộ dữ liệu công khai NTU-Fi.
Phương pháp của họ dựa trên kỹ thuật gọi là Thông tin trạng thái kênh (CSI), ghi lại cách tín hiệu Wi-Fi thay đổi khi chúng truyền qua môi trường vật lý. CSI bao gồm dữ liệu về cả biên độ và pha truyền tải điện từ. Những thay đổi tín hiệu này đủ đặc trưng để phục vụ như một loại dấu vân tay kỹ thuật số, đặc biệt khi được phân tích bởi mạng neuron sâu.
WhoFi không phụ thuộc vào điện thoại hay thiết bị đeo trên người. Thay vào đó, cơ thể người có thể tạo ra một mẫu đặc trưng trong tín hiệu Wi-Fi đủ để nhận diện. Công nghệ này hứa hẹn thay thế công cụ giám sát truyền thống như camera và có thể được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Trước những tiềm năng của công nghệ này, nhiều chuyên gia đánh giá cao và cho rằng nó là một bước tiến mới trong lĩnh vực nhận dạng sinh trắc học và giám sát. Tuy nhiên, cũng có nhiều vấn đề liên quan đến quyền riêng tư và bảo mật cần được xem xét kỹ lưỡng khi triển khai công nghệ này trên quy mô lớn.
Hiện tại, nhóm nghiên cứu đang tiếp tục hoàn thiện và cải tiến công nghệ WhoFi. Họ hy vọng rằng trong tương lai, công nghệ này sẽ được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ bảo vệ an ninh cho đến các dịch vụ khách hàng, và mang lại nhiều lợi ích cho xã hội.
Thông tin thêm về công nghệ WhoFi có thể được tìm thấy tại trang web của nhóm nghiên cứu. Để tìm hiểu thêm về các ứng dụng và tiềm năng của công nghệ này, bạn có thể tham khảo các bài báo và nghiên cứu liên quan trên ScienceDaily và MIT Technology Review.