罗马大学（La Sapienza University）的研究人员开发了“WhoFi”系统，该系统利用人体对Wi-Fi信号的扭曲方式，在不同位置重新识别身份——即使用户没有携带手机。通过训练深度神经网络来捕捉这些细微的信号扭曲，研究人员声称WhoFi的准确率高达95.5%。《The Register》报道称：“其核心洞察在于，当Wi-Fi信号在环境中传播时，其波形会受到沿途物体和人体的存在及其物理特性的影响。” 作者在论文中指出：“这些变化以信道状态信息（CSI）的形式被捕获，包含丰富的生物特征信息。” 在Wi-Fi设备中，CSI指的是电磁传输的幅度和相位信息。研究人员表示，这些测量值会与人体相互作用，导致个体特有的扭曲。经过深度神经网络处理后，结果将形成独特的数据签名。研究人员于2020年提出了一项类似的技术，名为EyeFi，并声称其准确率约为75%。提出WhoFi的罗马研究人员声称，当深度神经网络使用Transformer编码架构时，他们的技术在公共NTU-Fi数据集上的匹配准确率高达95.5%。作者表示：“这些令人鼓舞的结果证实了Wi-Fi信号作为一种稳健且保护隐私的生物识别方式的可行性，并将这项研究定位为基于信号的Re-ID系统开发中迈出的重要一步。”
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