NIEUWS

Samenvatting: Duitse onderzoekers van het Karlsruhe Institute of Technology (KIT) lieten zien dat gewone wifi mensen kan identificeren. Het gaat om beamforming-feedback die wifi-apparaten onversleuteld uitzenden. Een passieve luisteraar kan die data opvangen. Daarmee herkende het onderzoek personen met 99,5 procent nauwkeurigheid. De persoon hoeft geen apparaat bij zich te hebben. De test vond plaats onder gecontroleerde omstandigheden. De onderzoekers pleiten voor versleuteling van deze feedback.

Wat hebben de onderzoekers ontdekt?

Het onderzoek heet BFId: Identity Inference Attacks Utilizing Beamforming Feedback Information. Julian Todt, Felix Morsbach en Thorsten Strufe schreven het. Ze werken bij de KASTEL Security Research Labs van het KIT. Ze presenteerden het op de ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS) 2025 in Taipei.

De kern is eenvoudig. Wifi-apparaten sturen technische feedback naar de router. Die feedback is onversleuteld. Ze verraadt hoe radiogolven zich door de ruimte verplaatsen. Een persoon in die ruimte verandert dat beeld. Een luisteraar kan dat gebruiken om hem te herkennen.

De aanval vraagt weinig:

Geen speciale hardware

Geen toegang tot het wifi-netwerk

Geen apparaat bij het doelwit

Alleen een wifi-adapter in monitormodus

Wat is beamforming-feedback?

Beamforming is een techniek uit Wi-Fi 5 (802.11ac). De router richt zijn signaal op een apparaat. Zo wordt de verbinding sterker en sneller.

Daarvoor moet de router weten hoe het kanaal eruitziet. Verbonden apparaten meten dat regelmatig. Ze sturen een samengeperste samenvatting terug. Dat heet beamforming feedback information (BFI). Het zijn samengeperste hoeken die het signaalpad beschrijven.

Die feedback gaat onversleuteld over de lucht, op het MAC-niveau. Iedere adapter in monitormodus kan haar passief opvangen. Dat bevestigt ook eerder onderzoek, onder meer over wifi-sensing voor ademhaling en activiteiten.

De bewering dat dit meerdere keren per seconde gebeurt, kon ik in de bronnen niet verifiëren. Ze spreken van regelmatige feedback.

Hoe werkt het technisch, globaal?

Een persoon die door de ruimte loopt, verstoort de radiogolven. Elk lichaam doet dat op een eigen manier. Het gaat om vorm, grootte en beweging. Een model voor machine learning leert die patronen herkennen. Prof. Strufe vergelijkt het met een beeld van de omgeving en van de aanwezige personen.

Wat zijn de beperkingen?

De resultaten zijn indrukwekkend. De kanttekeningen zijn belangrijk:

Gecontroleerde omstandigheden. De test vond plaats in een onderzoeksopstelling. Drukke, rommelige ruimtes zijn lastiger.

Aantal deelnemers. Honderdzevenennegentig personen is veel voor een studie. Het is weinig voor een stad.

Voorbereiding. Het is niet duidelijk hoe goed het werkt voor onbekende mensen. Het model heeft trainingsdata nodig. De bronnen zijn daarover niet helder.

Nabijheid. De aanvaller moet binnen bereik zijn van het wifi-netwerk.

Geen bewijs van gebruik. De bronnen melden geen misbruik in de praktijk.

Het is dus een bewezen risico. Het is geen bewezen epidemie.

Waarom is dit belangrijk?

Dit raakt aan drie zaken.

1. Gevoel van anonimiteit. Wie een café passeert met wifi, kan in theorie herkend worden. Dat geldt ook zonder telefoon. De onderzoekers noemen het expliciet een privacyaanval.

2. Wifi-sensing wordt standaard. De standaard IEEE 802.11bf bouwt wifi-sensing in. Dat is bedoeld voor nuttige toepassingen, zoals aanwezigheidsdetectie. De technologie die helpt, kan ook identificeren.

3. Een ontwerpfout. De feedback was bedoeld als technisch signaal tussen router en apparaat. Niemand dacht aan afluisteren. Het is een bekende fout. Functionaliteit krijgt voorrang boven vertrouwelijkheid.

Wat is de oplossing?

De onderzoekers willen dat de BFI wordt versleuteld. Dat voorkomt passief afluisteren. Het vraagt aanpassing van de standaard en van apparaten. Dat duurt jaren.

Wat kunnen gebruikers nu doen? Weinig. Je kunt beamforming meestal niet uitzetten. Dit zijn redactionele overwegingen:

Houd firmware van routers bij. Fabrikanten kunnen mitigaties toevoegen.

Vraag leveranciers naar plannen voor versleutelde beamforming.

Weet dat fysieke privacy niet stopt bij een muur.

Bij gevoelige ruimtes: overweeg de wifi-infrastructuur en de afscherming.

Volg de ontwikkeling van wifi-sensing en 6G.

Welke juridische vragen spelen mee?

Is het herkennen van personen via wifi verwerking van persoonsgegevens onder de AVG?

Wie is verantwoordelijk, de netwerkeigenaar of de luisteraar?

Mag een winkel of kantoor dit gebruiken voor bezoekersanalyse?

Is toestemming mogelijk als niemand weet dat het gebeurt?

Veelgestelde vragen

Kan wifi mensen identificeren zonder telefoon?
Ja, in een studie van het KIT. De nauwkeurigheid was 99,5 procent bij 197 deelnemers.

Wat is beamforming feedback?
Technische feedback die apparaten naar de router sturen. Ze beschrijft het signaalpad. Ze gaat onversleuteld over de lucht.

Moet de aanvaller op mijn netwerk zitten?
Nee. Hij hoeft alleen binnen bereik te zijn en passief mee te luisteren.

Hoe lost de industrie dit op?
De onderzoekers willen versleuteling van de feedback. Dat vraagt aanpassingen in de standaard.