Камеры больше не нужны: как Wi-Fi и радиоволны научились следить за человеком

Представьте: вы заходите в незнакомую квартиру и первым делом проверяете, нет ли где-нибудь подозрительной камеры. Ничего. На столе лежит обычный роутер, к которому вы даже не подключались. Кажется, волноваться не о чем.

Но именно роутера исследователям уже достаточно, чтобы получить о человеке гораздо больше информации, чем можно было бы ожидать.

Wi-Fi давно перестал быть только способом раздать интернет. Радиоволны постоянно отражаются от стен, мебели и людей, а любое движение немного меняет картину сигнала. Если научиться замечать эти изменения, можно определить, пустая ли комната, идет ли по ней человек или стоит на месте. В марте 2026 года исследователи представили систему WiAR, которая различала ходьбу, бег, неподвижного человека и пустое помещение с точностью около 91%. Причем для наблюдения ей не понадобилась ни одна камера.

Но определить, что кто-то прошел мимо, — еще не самое удивительное. Современные эксперименты показывают, что по радиосигналу можно попытаться понять и кто именно это был.

Ваше тело оставляет след в Wi-Fi

Когда мы подключаем ноутбук к домашней сети, может показаться, что сигнал просто летит от роутера к устройству. В реальности все гораздо сложнее. Радиоволны расходятся по помещению, отражаются от предметов и стен, проходят разными маршрутами и только потом достигают приемника. Человек для них — это еще одно препятствие.

Наше тело частично поглощает и отражает радиоволны. Стоит пройти по комнате, поднять руку или сесть на диван — и условия распространения сигнала немного изменятся. Мы ничего не заметим, но для системы эти колебания становятся данными.

Один из способов их анализировать — использовать CSI, или информацию о состоянии беспроводного канала. Она показывает, что произошло с Wi-Fi-сигналом по дороге от передатчика к приемнику.

В случае WiAR исследователи превращали такие данные в изображения, похожие на спектрограммы, а затем передавали их нейросети. Она училась отличать характерные изменения сигнала при разных действиях человека. В итоге ходьба оставляла один радиочастотный «рисунок», бег — другой, а пустая комната выглядела иначе.

Подобные системы интересны для умных домов. Например, можно определить, что человек вошел в комнату или упал, не устанавливая внутри видеокамеру. Радиосигналу к тому же не нужен свет, поэтому технология работает и ночью.

До определенного момента это даже выглядит как более приватная альтернатива обычному видеонаблюдению. Система не знает, во что вы одеты и какое у вас выражение лица. Она просто видит изменения радиосигнала.

Проблема в том, что современные алгоритмы постепенно научились извлекать из этих изменений слишком много информации.

Роутер узнал вас

В 2025 году исследователи Технологического института Карлсруэ Джулиан Тодт, Феликс Морсбах и Торстен Штруфе решили изучить другой тип данных, который появляется при работе современных Wi-Fi-сетей. Их система получила название BFId.

В центре эксперимента оказалась технология beamforming, или формирование луча, которая используется начиная с Wi-Fi 5. Она помогает роутеру эффективнее передавать данные конкретному устройству: вместо того чтобы просто распространять сигнал во все стороны, система учитывает состояние канала и подстраивает передачу.

Для этого устройства обмениваются специальной информацией — Beamforming Feedback Information, сокращенно BFI. Она нужна для нормальной работы сети и передается по беспроводному каналу. Исследователи обнаружили, что в этих данных остается своеобразный отпечаток окружающего пространства. В том числе — находящегося рядом человека.

Его тело снова отражает и изменяет радиоволны. Только на этот раз ученые пошли дальше обычного распознавания движения. Из перехваченных данных они восстанавливали представления человека с разных ракурсов, а затем обучали модель отличать одного участника эксперимента от другого.

В исследовании участвовали 197 человек. Система смогла идентифицировать их с точностью, близкой к 100%, причем результат сохранялся при разных ракурсах и вариантах походки. После того как модель была обучена, само распознавание занимало несколько секунд.

И здесь появляется самая неприятная деталь эксперимента. Чтобы оказаться заметным для такой системы, человеку не нужно самому пользоваться Wi-Fi. Необязательно подключаться к чужой сети, вводить пароль или даже носить с собой смартфон. Метод использует обмен данными между другими Wi-Fi-устройствами поблизости. Человек просто оказывается на пути радиоволн и своим присутствием меняет их. Получается довольно непривычная форма наблюдения. Камера хотя бы должна вас увидеть. Здесь же достаточно пройти через пространство, в котором уже работает беспроводная сеть.

Конечно, BFId пока остается исследовательской системой, испытанной в контролируемых условиях. Речь не идет о том, что любой домашний роутер сегодня автоматически узнает всех проходящих мимо людей. Но эксперимент показывает, сколько информации потенциально можно извлечь из сигналов, которые и без того постоянно окружают нас.

И Wi-Fi — далеко не единственный способ сделать это. В 2026 году другая команда исследователей решила проверить еще более узнаваемый человеческий признак. Оказалось, что для идентификации человека системе может не понадобиться ни лицо, ни голос, ни отпечаток пальца. Иногда достаточно посмотреть, как он ходит.

Когда лица уже не нужно

Узнать человека можно не только по лицу, голосу или отпечаткам пальцев. У каждого из нас есть еще один довольно устойчивый признак — походка.

Мы по-разному ставим ноги, двигаем руками, держим корпус, выбираем длину и скорость шага. Обычно эти особенности почти незаметны, но для алгоритма они складываются в характерный рисунок движения. И чтобы его увидеть, камера тоже необязательна.

В 2026 году исследователи из Университета Антверпена и исследовательского центра imec проверили, можно ли идентифицировать людей с помощью миллиметрового Wi-Fi — радиоволн более высокой частоты, чем у привычных домашних сетей. В эксперименте участвовали 20 человек, а система анализировала изменения сигнала во время их ходьбы. Результат — 91,2% точности распознавания.

Принцип здесь похож на тот, о котором мы уже говорили, но более высокая частота позволяет получить больше деталей. Когда человек идет, разные части его тела движутся с разной скоростью и по-разному отражают радиоволны. Ноги совершают один набор движений, руки — другой, корпус — третий. Алгоритм собирает эти изменения и ищет комбинацию, характерную для конкретного человека.

Похожие возможности есть у миллиметровых радаров. В августе 2026 года команда Университета Аризоны описала систему, которая по радарным данным восстанавливает своеобразный скелет движущегося человека и определяет длину и время шага, скорость ходьбы и другие параметры. Для проверки исследователи привлекли 78 участников и провели испытания в четырех разных условиях.

Вместо фотографии получается набор точек и отражений. Лица на нем нет. Цвета волос, татуировки или надписи на футболке — тоже. Зато хорошо видно движение.

И это создает новый парадокс для приватности. Спрятать лицо от камеры относительно просто. Но перестать двигаться характерным для себя образом значительно сложнее.

Причем радары уже умеют замечать гораздо больше, чем просто походку. В исследованиях 2026 года их используют для определения присутствия людей, подсчета находящихся в помещении, распознавания движений и поз. Экспериментальные системы способны различать, идет человек или остается неподвижным, а некоторые — отслеживать его положение в комнате.

Все это звучит довольно тревожно. Но самое интересное заключается в том, что многие такие технологии создавались совсем не для слежки.

Камеру убрали ради приватности. Что пошло не так?

Представьте спальню пожилого человека, которому требуется постоянное наблюдение из-за риска падения. Камера справится с задачей, но мало кому понравится круглосуточная видеозапись собственного дома.

Радар предлагает более деликатный вариант. Он может заметить движение или падение, но не снимает привычного видео. Ему не нужен свет, поэтому датчик работает ночью, а изображение комнаты с лицами и личными вещами вообще не появляется.

Именно поэтому подобные системы активно исследуют для больниц, домов престарелых и обычных квартир. Например, в одной из работ 2026 года миллиметровый радар использовали для непрерывного домашнего мониторинга: система различала отсутствие человека, неподвижное состояние и ходьбу, одновременно определяя его положение.

В другом исследовании радар научили восстанавливать положение человеческого тела без обычной камеры. Вместо видеозаписи система получает облако точек и по нему определяет положение суставов. Разработчики прямо рассматривают такой подход для пространств, где видеонаблюдение нежелательно, например медицинских учреждений и умных домов.

Получается почти идеальный компромисс: система знает достаточно, чтобы понять, что с человеком происходит, но недостаточно, чтобы его рассматривать.

По крайней мере, так предполагалось.

Чем лучше становятся алгоритмы, тем тоньше оказывается эта граница. Сначала радиосигнал позволял определить, есть ли кто-нибудь в комнате. Потом — что этот человек делает. Затем — как он ходит. А исследования вроде BFId показали, что при определенных условиях из беспроводных сигналов можно извлечь достаточно информации уже для идентификации личности.

И здесь понятие «приватный датчик» становится гораздо сложнее.

Камера собирает много очевидной информации: лицо, одежду, интерьер, людей вокруг. Радиосенсор этого не видит. Но если по его данным можно восстановить движения, распознать действия или отличить одного человека от другого, отсутствие фотографии еще не означает отсутствие персональных данных.

Невидимое наблюдение

Пока превращать каждый домашний роутер в шпионское устройство рано. Многие описанные системы остаются лабораторными прототипами, работают в определенных условиях и требуют предварительного обучения. Результат эксперимента на 20 или 197 добровольцах нельзя автоматически переносить на миллионы людей в реальном городе.

Но исследователи из Карлсруэ обращают внимание на другую проблему. Для BFId не понадобилось создавать специальный радар или тайно устанавливать камеру. Использовалась информация, которая появляется при обычной работе современных Wi-Fi-сетей. Именно поэтому авторы исследования призывают предусмотреть защиту от подобных способов наблюдения в будущих стандартах Wi-Fi.

Мы привыкли узнавать устройства слежения глазами. Камера выглядит как камера. Микрофон нужно где-то спрятать. Датчик движения можно заметить на стене. С радиоволнами эта логика перестает работать. Они уже находятся вокруг нас, потому что нужны совсем для другого — подключить ноутбук к интернету, открыть приложение на телевизоре или передать данные между устройствами.

Теперь выясняется, что эти же сигналы способны рассказать о пространстве, через которое проходят.

Еще недавно, чтобы понять, наблюдают ли за вами, достаточно было поискать объектив. В мире беспроводных сенсоров этот способ постепенно устаревает. Система может не видеть вашего лица и вообще не создавать привычного изображения, но при этом замечать, что вы вошли в комнату, следить за движением и даже пытаться определить, кто именно перед ней находится.

Похоже, вопрос «где камера?» скоро будет далеко не самым важным.