Connect with us

Künstliche Intelligenz

Biometrie per WLAN: Signalstörungen erlauben Personenerkennung und Überwachung


Wissenschaftler der Universität La Sapienza in Rom haben eine Technologie entwickelt, die Menschen heimlich allein durch die Analyse von WLAN-Signalen identifizieren kann – ganz ohne Kameras oder aktive Beteiligung von Betroffenen. Dieses Verfahren, das große Gefahren für die Privatsphäre mit sich bringt, macht sich die Tatsache zunutze, dass jeder menschliche Körper WLAN-Signale auf eine einzigartige Weise stört. Die Forscher haben die anfangs nach dystopischer Science Fiction klingende Technik WhoFi getauft, in Anlehnung an die internationale WLAN-Bezeichnung WiFi.

Hintergrund ist: Jeder Mensch hinterlässt eine Art unsichtbaren WLAN-Fingerabdruck. Die Forscher haben ein spezielles Modell mit Künstlicher Intelligenz entwickelt, das diese minimalen Signalveränderungen in Form von Kanalzustandsinformationen auswertet.

Biometrische Merkmale wie Körperform, Größe und Bewegung werden dazu „aus Channel State Information (CSI) extrahiert und durch ein modulares Deep Neural Network (DNN)“ mit einem speziellen Encoder verarbeitet, schreibt das Team in einem noch nicht von unabhängigen Experten geprüften Aufsatz. Das neuronale Netzwerk werde mithilfe einer Funktion des kontrastiven Lernens trainiert, um robuste und generalisierbare biometrische Signaturen auszumachen. Diese Herangehensweise helfe dem Modell zu lernen, welche Datenpunkte ähnlich („positiv“) und welche unähnlich („negativ“) sind.

CSI bezieht sich im Zusammenhang mit WLAN-Geräten unter auderem auf Informationen über die Amplitude und Phase elektromagnetischer Übertragungen. Diese Messungen interagieren laut der Studie mit dem menschlichen Körper auf eine Weise, die zu personenspezifischen Verzerrungen führt.

Erkennungsgenauigkeit über 95 Prozent

Das Netzwerk, das im Grunde wie ein kleines Computergehirn funktioniert, fütterten die Wissenschaftler mit Informationen aus dem NTU-Fi-Datensatz. Dieser wird standardmäßig verwendet, um die Anwesenheit von Menschen über WLAN-Signale zu erkennen. Die eigenen Experimente damit zeigen der Untersuchung zufolge, dass der Ansatz „im Vergleich zu modernsten Methoden konkurrenzfähige Ergebnisse erzielt und seine Wirksamkeit bei der Identifizierung von Personen über WLAN-Signale bestätigt“.Das System kann demnach mit einer Genauigkeit von bis zu 95,5 Prozent erkennen, ob sich jemand in einem Raum befindet und um welche Person es sich handelt.

Die Technologie kommt ohne sichtbare Überwachung und ohne das Wissen der Betroffenen aus. Überall, wo WLAN verfügbar ist – ob in Wohnungen, Büros oder öffentlichen Gebäuden – könnte dieses System theoretisch zur Personenidentifikation zum Einsatz kommen.

Gesichtserkennung: unzuverlässig

Die Methode beschreiben die Forscher als Alternative zur herkömmlichen biometrischen Erkennung, die bisher hauptsächlich auf Kamerabildern basiert. Auch diese läuft prinzipiell so ab, dass sie einzigartige biologische oder verhaltensbezogene Merkmale einer Person misst und diese mit gespeicherten Daten abgleicht. Automatisierte biometrische Überwachungssysteme wie die Gesichts- und Gangerkennung nutzen Kameras und spezielle Software, um Personen in Echtzeit in einem größeren Umfeld zu identifizieren, ohne dass diese mit dem System interagieren müssen.

Visuelle Gesichts- oder Gangerkennungssysteme sind jedoch anfällig für äußere Einflüsse. Schlechte Lichtverhältnisse, verdeckte Gesichter, wechselnde Blickwinkel oder niedrige Bildqualität können die Genauigkeit stark beeinträchtigen. Traditionelle biometrische Verfahren seien daher „unzuverlässig“, meint das Team. Die neue drahtlose Biometrie sei robuster, da sie die einzigartigen Signalverzerrungen verwende. Diese entstünden nicht nur durch äußere Merkmale, sondern auch durch innere Strukturen wie Knochen und Organe. Es komme zu Störungen, die als individuelle Signatur dienen könnten. Diese biometrischen Merkmale würden im nächsten Schritt mit bekannten Referenzdaten abgeglichen, um Personen möglichst genau zu identifizieren.

Rohdaten sollen anonym sein

Während die Forschung auf diesem Gebiet noch am Anfang steht, wirft die Entwicklung doch bereits ernsthafte Fragen zum Datenschutz auf: Wo liegt die Grenze zwischen technologischem Fortschritt und dem Recht auf Privatsphäre, wenn selbst die unsichtbaren Signale in und um Menschen herum zur Überwachung genutzt werden können? Aktivisten warnen schon bei automatisierter Gesichtserkennung vor einem massenhaften Ausspähen von Bürgern, das künftig noch ganz andere Dimensionen annehmen könnte.

Die Wissenschaftler selbst betonen aber auch, dass die rohen WLAN-Daten, die zur Personenerkennung gesammelt werden, von Natur aus anonym seien. Das bedeute: Falls sie in falsche Hände gerieten, seien sie für Angreifer nutzlos. Ohne das speziell entwickelte KI-Modell und das dazugehörige System ließen sich keine Personen identifizieren.

Im Laufe der Jahre haben Wissenschaftler bereits herausgefunden, dass WLAN-Signale für eine Vielzahl von Sensoranwendungen genutzt werden können. Sie sind demnach etwa fähig, um durch Wände zu sehen, Stürze zu erkennen, die Anwesenheit von Menschen wahrzunehmen und Gesten auszumachen, einschließlich Gebärdensprache.


(nen)



Source link

Verwandte Themen:
Weiterlesen

Künstliche Intelligenz

Facebook und Messenger ab sofort auch mit Teenager-Konten


Meta erweitert seine Schutzfunktionen für Teenager im EU-Gebiet auf Facebook und den zugehörigen Messenger. Wie das Unternehmen bekannt gab, können Eltern diese Möglichkeit ab sofort unter anderem auch in Deutschland nutzen. Sie ist hier bereits bei Instagram eingeführt und werde weltweit von hunderten Millionen Jugendlichen genutzt, wie Meta mitteilte.

Im September 2024 kamen erstmals die Instagram-Teen-Konten. Der Schutz greift automatisch für alle Nutzer unter 16 Jahren. Diese benötigen eine Erlaubnis eines Elternteils, um bestimmte Einstellungen zu verändern. Dazu zählt, dass Teenager-Konten standardmäßig private Konten sind. Neue Follower müssen sie erst annehmen und Personen, die nicht folgen, können die Inhalte der Heranwachsenden nicht sehen oder mit ihnen interagieren.

Überall mit höchster Schutzstufe

Weitere Einschränkungen betreffen Chats. Meta versetzt Jugendliche in die strengsten Einstellungen, sodass sie nur Nachrichten von Personen erhalten können, denen sie folgen oder mit denen sie bereits verbunden sind. In den Sektionen Erkunden und Reels erscheinen standardmäßig keine sensiblen Inhalte. Dazu zählen etwa Kampfhandlungen.

Jugendliche können auch nur von Personen, denen sie folgen, markiert oder erwähnt werden. In den Teen-Accounts ist zudem die Funktion Hidden Words aktiviert, die beleidigende Wörter und Phrasen aus den Kommentaren und Chatanfragen an Teenager herausfiltern.

Eltern erhalten Aufsichtsfunktionen

Weitere Teenager-Funktionen betreffen den Konsum. Jugendliche erhalten jeden Tag eine Nachricht, die sie auffordert, die App nach 60 Minuten zu verlassen. Zwischen 22 und 7 Uhr ist zudem ein Schlafmodus aktiviert, der Benachrichtigungen über Nacht stummschaltet und Privatnachrichten automatisch beantwortet.

Für Eltern gibt es Funktionen, mit denen sie einsehen können, mit wem ihre Kinder in den letzten sieben Tagen Nachrichten ausgetauscht haben. Sie können außerdem Zeitlimits für den Gebrauch setzen oder etwa die Verwendung nachts sperren.


(mki)



Source link

Weiterlesen

Künstliche Intelligenz

Spotify geht gegen KI-Spam vor


Mit mehreren Maßnahmen will Spotify seine Nutzer und seine Künstler vor KI-Musik schützen: Unter anderem sollen Musiker künftig offenlegen, ob und in welcher Form Künstliche Intelligenz bei der Produktion zum Einsatz kommt. Neue Filter sollen derweil dafür sorgen, dass KI-Musik echten Künstlern nicht ihre Jahreseinnahmen wegfrisst.

Den Maßnahmenkatalog hat Spotify am Donnerstag in einem Blog-Eintrag angekündigt. Darin beschreibt der schwedische Musikdienst drei Schritte, die konkrete und bereits auftretende Probleme auf der Plattform in Angriff nehmen sollen. Um Künstler vor Nachahmung und KI-Stimmkopien zu schützen, hat Spotify etwa ein Beschwerdeformular eingeführt. Darüber können sich Musiker an Spotify wenden, wenn ihre Stimme illegal von KI kopiert wurde. Künstler müssen über diesen Weg jeden KI-Song einzeln beanstanden.

KI-Spamfilter kommt

Ein zweites Problem, das Spotify identifiziert hat: Zwar steigen die jährlichen Auszahlungen insgesamt, aber Teile davon landen bei KI-Spammern. Solche Nutzer laden massenhaft Song-Kopien und kurze KI-Tracks hoch, um den Algorithmus auszutricksen und möglichst viele Wiedergaben zu bekommen. Ab Herbst soll daher ein Filter dafür sorgen, dass solche Uploads und die Nutzer dahinter automatisch erkannt werden. Der Algorithmus soll diese Inhalte dann noch mehr empfehlen. Um damit nicht die falschen zu erwischen, will Spotify anfangs noch behutsam vorgehen, während das Erkennungssystem verfeinert wird.

Schließlich arbeitet Spotify an einer Kennzeichnung, mit der Künstler den KI-Einsatz bei der Produktion ihrer Songs offenlegen können. Denn grundsätzlich sei an KI-Unterstützung nichts auszusetzen, schreibt Spotify im Blog-Eintrag. Es fehle aber ein System, um den Nutzern darüber Auskunft zu geben. Einen solchen Metadata-Standard erarbeitet Spotify aktuell mit der Organisation DDEX.

„Diese Änderung dient dazu, das Vertrauen in die Plattform zu stärken“, schreibt Spotify. „Es geht nicht darum, Künstler zu bestrafen, die KI verantwortungsbewusst einsetzen, oder Titel herabzustufen, weil sie Informationen über ihre Entstehung offenlegen.“


(dahe)



Source link

Weiterlesen

Künstliche Intelligenz

macOS Tahoe: Was Nutzer wegen fehlendem iPhone-Mirroring verpassen


Seit iOS 18 und macOS 15 aus dem Herbst 2025 verfügen Apple Betriebssysteme über eine praktische Fernsteuerungsfunktion für iPhones: Mit dem iPhone-Mirroring alias iPhone-Synchronisierung kann man ein Apple-Handy vom Mac-Desktop aus steuern, ohne zum Gerät greifen zu müssen. Das erleichtert den Arbeitsalltag sehr, weil man etwa auf Benachrichtigungen auf dem iPhone direkt vom großen Bildschirm aus reagieren kann – oder Apps nutzen, die es bislang nicht auf dem Mac gibt. Das Problem: Das Feature ist aufgrund regulatorischer Probleme, die Apple sieht, in der EU weiterhin nicht freigegeben. Mit iOS 26 und macOS 26 hat Apple nun sogar weitere Features nachgelegt, während hiesige User in die Röhre schauen.

Jetzt auch vom Mac: Wo ist mein Futter?

So werden nun nicht nur auf Wunsch auch Benachrichtigungen vom iPhone auf den Mac umgeleitet, sondern auch Live-Aktivitäten. Dabei handelt es sich um Hintergrundprozesse, mit denen User gerade laufende Vorgänge beobachten können – sei es nun eine Essensbestellung, die Anfahrt eines Taxis oder der Ablauf einer Flugreise. Auf dem iPhone landen die Infos auf dem Sperrbildschirm beziehungsweise in der Dynamic Island, auf dem Mac sind sie ab macOS 26 alias Tahoe nun in der Menüleiste zu finden.

Dort kann man entweder eine Miniversion (ähnlich dem, was man von der Dynamic Island kennt) oder auch eine Großvariante der Live-Aktivität einsehen. Diese ist nahtlos integriert: Klickt man doppelt, landet man auch gleich in der App auf dem gespiegelten iPhone. Da das iPhone-Mirroring keinen offiziellen Sperrbildschirm kennt, werden nur auf diese Art aktuelle Vorgänge durchgeleitet. Was leider nach wie vor fehlt, ist eine Mitteilungszentrale auf dem gespiegelten iPhone: Diese lässt sich – im Gegensatz zu nahezu allen anderen iPhone-Funktionen – nicht aufrufen, weil Apple die Smartphone-Benachrichtigungen fakultativ in die Mitteilungszentrale des Macs weiterleitet. Hier wäre eine Trennung zumindest auf Wunsch sehr sinnvoll.

EU-Umsetzung weiter unklar

Apple hat weitere Details zur Umsetzung der Live-Aktivitäten auf dem Mac in einem eigenen Hilfsdokument zusammengefasst. Hier ist auch erklärt, wie man die Live-Aktivitäten wieder loswird, falls sie in der Praxis dann doch stören.

Das iPhone-Mirroring taucht nur dann auf dem Mac auf, wenn man keinen EU-Account verwendet. Dies ist an den „Medien & App Store“-Zugang geknüpft, nicht jedoch den iCloud-Zugang. Ob Apple den Dienst in der EU auf absehbare Zeit freigibt, bleibt unklar. Zuletzt hatte der Hersteller das EU-Gesetz DMA, das die Regulierung erzwingt, massiv kritisiert.


(bsc)



Source link

Weiterlesen

Beliebt