Router und Smartphones tauschen ständig Informationen aus, um ihre Funkverbindungen zu optimieren. Was nach harmloser Netzpflege klingt, entpuppt sich als potenzieller Albtraum für die Privatsphäre. Forschende am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) haben gezeigt, dass die sogenannten Beamforming Feedback Information (BFI) - unverschlüsselte Rückmeldedaten im WLAN - mehr verraten, als sie sollten.
Diese Daten, frei für jedes Gerät in Reichweite lesbar, lassen sich mit Machine Learning in eine Art Funk-Schattenspiel verwandeln. Statt Licht nutzen die Algorithmen Radiowellen, um zu erkennen, wie sich Körper im Raum bewegen. Das Ergebnis: ein unsichtbares „Bild“, das Personen eindeutig unterscheidet - auch wenn sie gar kein eigenes Gerät bei sich tragen.
In Versuchen mit 197 Teilnehmern gelang es dem KIT-Team, Menschen nahezu fehlerfrei zu identifizieren. Laut Professor Thorsten Strufe „spielt es keine Rolle, ob jemand ein WLAN-Gerät bei sich trägt oder nicht - es genügt, dass andere Geräte in der Umgebung aktiv sind.“ Mit anderen Worten: Jeder handelsübliche Router kann potenziell zum stillen Beobachter werden.
Besonders beunruhigend: Die Technik funktioniert mit Standard-Hardware. Kein teurer Sensor, keine Spezialmessung - ein normaler Laptop genügt, um aus den WLAN-Rückmeldungen eine Art Funkkamera zu bauen. Weil BFIs bislang unverschlüsselt übertragen werden, ist nicht zu erkennen, ob jemand in der Nähe „mitliest“.
Das KIT fordert deshalb, künftige WLAN-Standards wie IEEE 802.11bf um Schutzmechanismen zu erweitern. Verschlüsselung oder Einschränkung der Rückmeldedaten könnten verhindern, dass Router ungewollt zum Überwachungstool werden. Klar ist: Privatsphäre endet nicht bei Kameras oder Mikrofonen. Auch Funkwellen haben Augen - und sie sehen mehr, als uns lieb ist.
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