🎙️ เรื่องเล่าจากคลื่นที่มองไม่เห็น: เมื่อ Wi-Fi กลายเป็นเครื่องมือระบุตัวตนโดยไม่ต้องเห็นหน้า เทคโนโลยี WhoFi ใช้หลักการว่า: - เมื่อสัญญาณ Wi-Fi เดินทางผ่านพื้นที่ มันจะถูกเปลี่ยนแปลงโดยวัตถุและร่างกายมนุษย์ - การเปลี่ยนแปลงของคลื่น (amplitude และ phase) มีลักษณะเฉพาะของแต่ละบุคคล - ระบบ deep learning สามารถเรียนรู้ “ลายเซ็น” ของแต่ละคนจากการรบกวนสัญญาณ นักวิจัยฝึกโมเดล transformer-based neural network บนชุดข้อมูล NTU-Fi ซึ่งใช้ในการวิจัยด้าน human sensing ด้วย Wi-Fi และได้ผลแม่นยำถึง 95.5% ในการระบุตัวบุคคล แม้จะเปลี่ยนสถานที่หรือสภาพแวดล้อม เทคโนโลยีนี้ถือว่าก้าวหน้ากว่า EyeFi ที่เคยเปิดตัวในปี 2020 ซึ่งมีความแม่นยำเพียง 75% และยังสามารถใช้งานได้ในพื้นที่ที่ไม่มีอุปกรณ์หรือกล้องติดตั้งไว้ แม้จะยังอยู่ในขั้นวิจัย แต่ WhoFi เปิดประเด็นด้านจริยธรรมอย่างหนัก เพราะ: - Wi-Fi เป็นสัญญาณที่ “มองไม่เห็น” และผู้ใช้ไม่รู้ว่ากำลังถูกติดตาม - การระบุตัวตนโดยไม่ต้องขออนุญาตอาจนำไปสู่การสอดแนมแบบลับ - นักวิจัยยืนยันว่า WhoFi ไม่เก็บข้อมูลส่วนตัว แต่ก็ยอมรับว่ามีความเสี่ยงหากถูกนำไปใช้โดยไม่มีมาตรการควบคุม ✅ นักวิจัยจาก La Sapienza University พัฒนาเทคโนโลยี WhoFi เพื่อระบุตัวบุคคลจากการรบกวนสัญญาณ Wi-Fi ➡️ ไม่ต้องใช้กล้อง, อุปกรณ์สวมใส่ หรือข้อมูลส่วนตัว ✅ ใช้การเปลี่ยนแปลงของคลื่น Wi-Fi (amplitude และ phase) เป็น “ลายเซ็นชีวภาพ” ➡️ ระบบ deep learning เรียนรู้จากการรบกวนที่เป็นเอกลักษณ์ของแต่ละคน ✅ ทดสอบบนชุดข้อมูล NTU-Fi ได้ความแม่นยำถึง 95.5% ➡️ ใช้โมเดล transformer-based deep neural network ✅ เทคโนโลยีนี้สามารถใช้งานได้ในพื้นที่ที่ไม่มีอุปกรณ์หรือกล้อง ➡️ เหมาะสำหรับการติดตามในพื้นที่เปิดหรือระบบอัตโนมัติ ✅ WhoFi ถือว่าก้าวหน้ากว่า EyeFi ที่เปิดตัวในปี 2020 ซึ่งมีความแม่นยำ 75% ➡️ และสามารถใช้งานข้ามสถานที่ได้อย่างเสถียร ✅ นักวิจัยยืนยันว่า WhoFi ไม่เก็บข้อมูลส่วนตัวหรือภาพ ➡️ แต่ยอมรับว่ามีความเสี่ยงหากไม่มีมาตรการควบคุม https://www.techspot.com/news/108775-scientists-develop-method-identify-people-how-their-bodies.html