2026/02/07 10:16
**Wi-Fi が目に見えない大規模監視システムになる可能性**
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要約▶
日本語訳：
研究者はカールスルーエ工科大学（KIT）において、一般的なWi‑Fi信号が暗黙のカメラとして機能し、個人デバイスを持たない場合でも人物を特定できることを示しました。この手法はビームフォーミングフィードバック情報（BFI）のパッシブ記録のみを利用します。BFI は暗号化されておらず、日常的なWi‑Fiネットワークで公開されています。機械学習モデルで電波伝搬パターンを解析することで、197人の被験者に対してほぼ100 % の精度を達成しました。この成功は人物の視点や歩行様式に関係なく成立します。重要なのは、自分自身のデバイスをオフにしても保護にはならないことです。近隣のデバイスの活動だけで監視が可能だからです。
LIDAR のような特殊ハードウェアは不要で、カフェ・オフィス・レストランなど公共空間での標準的なネットワーク通信が「静かな観測者」として機能します。この研究はCCS ’25（2025年11月22日）で発表され、DOI 10.1145/3719027.3765062 が付与されました。Helmholtz の「Engineering Secure Systems」イニシアチブから資金提供を受けています。著者は、この手法が抑圧的な政権によるデモ参加者の監視など、広範な暗黙の監視を可能にする恐れがあると警告し、将来予定されている IEEE 802.11bf Wi‑Fi 標準に強化されたプライバシー保護策を組み込むことを呼びかけています。対処がなされない場合、日常的な環境のルータは静かに通行人を特定し、消費者信頼を損ね、規制や業界の対応を促す可能性があります。
本文
研究者らは、通常のWi‑Fi信号を用いて、人が周囲にいる際の「カメラ映像」のような画像を生成できることを示しました。
（出典：Shutterstock）
彼らは、新しい技術によりWi‑Fiデバイスを持っていない人でも、無線ネットワーク内で受信されるパッシブ信号から個人を特定できると主張し、重大なプライバシー懸念が生じることを指摘しています。
「Wi‑Fiネットワークを有効にしているカフェを通り過ぎるだけで、携帯電話を持っていなくてもあなたの身元が判明する可能性があります」と、カールスruhe工科大学（KIT）の研究者は警告します。
この手法は個人が電子機器を携帯している必要も、特殊なハードウェアも要求しません。
代わりに、近隣で相互に通信している通常のWi‑Fiデバイスを利用します。無線波が空間内を伝搬し、人と接触すると独特のパターンが生成されます。このパターンはカメラで撮影した画像と類似していますが、光ではなく電磁波によって形成される点に違いがあります。研究チームは、この新たな能力が個人情報保護の緊急性を示唆すると主張します。
「無線波の伝搬を観測することで、周囲や存在する人物の画像を作成できます」と、KIT情報セキュリティ・信頼性研究所（KASTEL）のストルフェ教授は語ります。
「これは通常のカメラと似た仕組みですが、光ではなく無線波が認識に使われます。」
「したがって、Wi‑Fiデバイスを携帯しているかどうかは関係ありません。」
自身のデバイスをオフにしても保護されないと彼は付け加えます。なぜなら「周囲にある他のWi‑Fiデバイスが有効であれば十分だからです」。
Wi‑Fiルーターが“静かなる観測者”
「この技術はすべてのルーターを監視手段へと変える」と、KASTEL のトッド氏は警告します。
「Wi‑Fiネットワークを稼働させるカフェを頻繁に通過するだけで、無意識のうちに身元が特定され、後に公共機関や企業によって認識される可能性があります。」
モルスバッハ氏は、諜報機関やサイバー犯罪者は既にCCTVシステムやビデオドアベルを介して人を監視する簡易手段を持つと指摘します。「しかし、至る所に存在するワイヤレスネットワークは、見えないまま疑いもなくほぼ総合的な監視インフラとなり得ます。」現在、Wi‑Fiネットワークは家庭・オフィス・レストラン・公共スペースのほとんどで普及しています。
特殊ハードウェア不要
LIDARセンサーや以前のWi‑Fiベース手法（壁・家具・人に反射する際のチャネル状態情報CSIを測定）とは異なり、このアプローチは特殊装置を必要としません。
標準的なWi‑Fiデバイスで実施可能です。
この方法は、接続されたデバイスとルーター間で行われる通常のネットワーク通信を活用します。これらのデバイスは定期的に「ビームフォーミングフィードバック情報（BFI）」という暗号化されていないフィードバック信号を送信し、範囲内の誰でも読み取ることができます。このデータを収集することで、多角的な視点から人間の画像を生成し、個人を特定できるようになります。機械学習モデルが訓練されれば、識別プロセスは数秒で完了します。
ほぼ100％の精度 ― プライバシーリスクを伴う技術
197名の被験者を対象とした研究で、チームは視点や歩行速度に関係なく、ほぼ100％の精度で個人を推定できました。
「この技術は強力ですが、同時にプライバシーという基本的権利に対するリスクも伴います」とストルフェ教授は強調します。
研究者らは、この技術が抑圧的な国家で抗議者の監視に利用される可能性を特に懸念し、IEEE 802.11bf Wi‑Fi標準策定時には保護措置とプライバシー対策を急務として訴えています。
参考文献：
「BFId: Identity Inference Attacks Utilizing Beamforming Feedback Information」Julian Todt, Felix Morsbach & Thorsten Strufe、2025年11月22日、CCS ’25：ACM SIGSAC コンピュータ・通信セキュリティ会議 Proceedings。DOI: 10.1145/3719027.3765062
プロジェクトはヘルムホルツ「Engineering Secure Systems」トピックの資金提供を受けています。
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