Wi-Fi өнөөдөр бидний өдөр тутмын амьдралын салшгүй хэсэг болсон. Гэр, оффис, кафе, нисэх буудал гээд хаа сайгүй router ажиллаж, smartphone, laptop зэрэг төхөөрөмжүүд дохио солилцдог. Гэвч энэ энгийн мэт технологи зөвхөн интернэтэд холбогдох хэрэгсэл биш байж магадгүйг шинэ судалгаа харуулжээ.
Германы Karlsruhe Institute of Technology-ийн судлаачид ердийн Wi-Fi дохиог ашиглан хүнийг таних боломжтойг тогтоосон байна. Хамгийн сонирхолтой нь үүнд камер, тусгай sensor, тэр ч байтугай тухайн хүний халаасанд smartphone байх шаардлагагүй аж. Туршилтын үеэр систем хүмүүсийг бараг 100 хувийн нарийвчлалтай таньж чаджээ.
Wi-Fi-ийн радио долгион өрөөн дотор тархахдаа хана, тавилга, бусад эд зүйлээс ойж, орчныг “мэдэрдэг”. Харин хүн тэр долгионы замд орж ирэхэд биеийн хэлбэр, өндөр, гарын байрлал, зогсолт, хөдөлгөөн зэрэг нь дохионы тархалтыг өөрчилдөг байна.
Хүнд эдгээр өөрчлөлт мэдэгдэхгүй. Гэвч машин сургалтын систем ийм жижиг ялгаанаас тодорхой хэв шинж олж чаддаг. Ийм байдлаар тухайн хүний нэг төрлийн “радио ул мөр” бүрэлддэг гэж судлаачид тайлбарлажээ.
Судлаачид 197 оролцогчийн өгөгдөл дээр алгоритмаа сургасан байна. Үүний дараа систем хүнийг Wi-Fi ямар өнцгөөс “харж” байгаагаас үл хамааран таних чадвартай болжээ. Мөн тухайн хүн хэрхэн алхаж байгаагаас үл шалтгаалан хэдхэн секундийн дотор таних боломжтой байсан аж.
Энэ технологийн гол түлхүүр нь beamforming буюу Wi-Fi дохиог чиглүүлэн дамжуулах арга юм. Орчин үеийн төхөөрөмжүүд router-т дохиог хэрхэн хүлээн авч байгаагаа байнга мэдээлдэг. Ингэснээр router холболтыг илүү тогтвортой байлгахын тулд дохионы чиглэлийг тохируулдаг.
Энэ мэдээллийг Beamforming Feedback Information буюу BFI гэж нэрлэдэг. Судлаачдын анхаарлыг татсан зүйл нь яг энэ BFI байжээ. Учир нь радио долгион хүний биетэй харилцан үйлчлэх үед дохионы шинж өөрчлөгдөж, хангалттай их өгөгдөл цуглуулбал алгоритм түүнийг тодорхой хүнтэй холбож сурдаг байна.
Ингэхийн тулд тухайн хүн өөрөө Wi-Fi сүлжээнд холбогдсон байх албагүй. Тэр хүн төхөөрөмжгүй, зүгээр л өрөөн дундуур алхаж байсан ч түүний бие радио орчинд ул мөр үлдээж болно.
Хамгийн анхаарал татах эрсдэл нь энэ процесс бараг үл үзэгдэх байдалтай холбоотой. Судлаачдын тайлбарласнаар, BFI өгөгдөл шифрлэгдэлгүй дамждаг тул дохионы хүрээнд байгаа төхөөрөмж түүнийг идэвхгүйгээр бичиж авах боломжтой байж магадгүй. Өөрөөр хэлбэл, хүн тухайн Wi-Fi сүлжээг ашиглаж байх шаардлагагүй.
Жишээ нь кафе дотор router нэг үйлчлүүлэгчийн laptop-той мэдээлэл солилцож байна гэж төсөөлье. Харин өөр нэг хүн зүгээр л хажуугаар нь өнгөрөхөд түүний бие радио орчныг өөрчилнө. Энэ өөрчлөлт системийн шинжилж буй өгөгдөлд тусах боломжтой. Иймээс “радио ул мөр” үүсгэхийн тулд заавал Wi-Fi-д холбогдох шаардлагагүй гэсэн үг юм.
Судалгааны өөр нэг сонирхолтой тал нь систем зөвхөн алхалтын хэв маягийг таних төдий биш байв. Хэрэв алгоритм зөвхөн алхалтын хэмнэлээр хүн таньдаг бол үүнийг алхалтаа өөрчлөх замаар төөрөгдүүлэх боломжтой байж болох юм. Гэвч туршилтаар хүн өөр өнцгөөс харагдсан, алхах хэв маяг нь өөрчлөгдсөн үед ч систем өндөр нарийвчлалаа хадгалжээ.
Гэхдээ Wi-Fi хүний нэрийг өөрөө мэддэг гэсэн үг биш. Систем тухайн хүнийг шууд “энэ бол тийм хүн” гэж танихын тулд эхлээд сургалт шаардлагатай. Судлаачид хэн болох нь мэдэгдэж буй оролцогчдын дохионы бичлэгийг ашиглаж, дараа нь шинэ өгөгдлийг өмнөх загвартай харьцуулсан байна.
Энэ нь хурууны хээ танихтай төстэй. Систем биеийн өвөрмөц хэв шинжийг ялгаж чадна, гэхдээ хэнийх болохыг тогтоохын тулд өмнөх мэдээлэлтэй харьцуулах хэрэгтэй. Гэвч хувийн нууцын талаас авч үзвэл энэ нь асуудлыг бүрэн арилгахгүй.
Камерыг хүн харж чаддаг. Дэлгүүр, нисэх буудал, оффис зэрэг газарт камер байвал бид ядаж хяналт байгааг мэднэ. Харин Wi-Fi-ийн хувьд байдал өөр. Router болон access point-ууд аль хэдийн гэр, оффис, кафе, худалдааны төв, нисэх буудал зэрэг газарт байрлаж байдаг.
Ийм технологи ашиглахын тулд өрөөнд шинэ камер суулгах шаардлагагүй. Тиймээс судлаачид үүнийг далд хяналтын ноцтой эрсдэл гэж үзэж байна. Ялангуяа авторитар дэглэмтэй улс орнуудад ийм аргыг олон нийтийн арга хэмжээ, эсэргүүцлийн цуглаан зэрэг газарт хүмүүсийг нууцаар хянахад ашиглаж болзошгүй гэж анхааруулжээ.
Судлаачид асуудлыг зөвхөн илрүүлээд зогсохгүй хамгаалалтын механизмыг ирээдүйн Wi-Fi стандартуудад шууд тусгахыг уриалж байна. Тэд IEEE 802.11bf стандартад онцгой анхаарал хандуулж байгаа бөгөөд энэ стандарт нь Wi-Fi-г утасгүй мэдрэгчийн технологи болгон хөгжүүлэх чиглэлтэй юм.
Гол санаа нь технологи өргөн тархсаны дараа хохирлыг нь засах гэж оролдох бус, protocol-ийн түвшинд хувийн нууцыг хамгаалах боломжийг урьдчилан суулгах явдал аж. Мөн судлаачид 197 оролцогчийн өгөгдлийн багцыг арилжааны бус шинжлэх ухааны судалгаанд зориулан нийтэлсэн байна. Ингэснээр бусад баг үр дүнг шалгаж, сул талыг нь олж, хамгаалах арга боловсруулж чадна.
Энэхүү судалгаа Wi-Fi цаашид зөвхөн интернэт дамжуулах хэрэгсэл байхаа больж, орчныг “мэдэрдэг” технологи болж хувирч байгааг харуулж байна. Радио долгион өмнө нь ч өрөө, барилга дундуур тархдаг байсан. Харин одоо машин сургалтын алгоритмууд тэдгээр дохионоос өмнө нь хэн ч таних арга гэж харж байгаагүй мэдээллийг уншиж сурчээ.
Гол асуулт нь Wi-Fi биднийг таньж чадах эсэх биш болж байна. Судлаачид тодорхой нөхцөлд чадна гэдгийг харуулсан. Харин илүү чухал асуулт бол хүн өөрийнх нь “радио ул мөр”-ийг хэзээ цуглуулж, шинжилж байгааг мэдэх эрхтэй юу гэдэг юм.
Энэ асуултын хариунаас уг технологи ухаалаг гэр, аюулгүй байдлын системд хэрэгтэй шийдэл болох уу, эсвэл олон нийтэд үл мэдэгдэх далд хяналтын шинэ хэрэгсэл болох уу гэдэг ихээхэн шалтгаалах бололтой.
