En Allemagne, des chercheurs montrent qu’un simple réseau Wi-Fi domestique peut servir d’outil de surveillance discret, sans téléphone ni connexion.
Des travaux menés au Karlsruhe Institute of Technology (KIT) en Allemagne, rapportés par un média scientifique anglophone, décrivent une méthode capable de reconnaître des personnes grâce aux signaux radio de leur box Wi-Fi. Cette identification fonctionnerait même si les smartphones sont éteints et hors réseau, soulevant des questions lourdes pour la vie privée, en Allemagne comme en France.
Un Wi-Fi qui « voit » les personnes dans une pièce
Les chercheurs du KIT expliquent que chaque mouvement humain modifie très légèrement les ondes radio d’un réseau sans fil. Ce phénomène est connu depuis longtemps : murs, meubles et corps perturbent le signal. La nouveauté tient au fait que ces perturbations peuvent désormais servir à reconnaître un individu donné, avec une précision impressionnante.
Dans leur principal test, le système a identifié les personnes avec une précision de 99,5 % lors d’une marche « normale » à travers le champ Wi-Fi.
Autrement dit, la manière dont une personne se déplace dans une pièce, telle qu’elle « dessine » les ondes radio, suffit à l’identifier presque à coup sûr dans les conditions de l’expérience.
Les expériences ont été menées en Allemagne, dans l’institut KASTEL, rattaché au KIT et spécialisé en cybersécurité. Elles ne nécessitent pas d’appareils exotiques : les chercheurs ont travaillé à partir de fonctionnalités présentes dans les standards Wi-Fi modernes.
Le rôle clé du beamforming à partir du Wi-Fi 5
Le cœur de la méthode repose sur une fonction intégrée aux normes récentes : le « beamforming », apparu avec le Wi-Fi 5 (introduit en 2013). Plutôt que d’émettre de façon uniforme dans toutes les directions, la box oriente finement le signal vers un appareil précis, pour améliorer la qualité de la connexion.
Pour y parvenir, les appareils connectés renvoient régulièrement à la box des informations sur le trajet du signal dans la pièce. Ces messages, appelés « beamforming feedback information » (BFI), décrivent en quelque sorte la façon dont les ondes ont été perturbées par l’environnement.
Ces résumés du canal radio sont envoyés « en clair », sans chiffrement, indiquent les chercheurs, ce qui les rend accessibles à un simple dispositif à portée, même non connecté au réseau.
Le système mis au point, baptisé BFId par l’équipe, exploite précisément ces informations de retour. Contrairement à d’anciennes approches basées sur la « channel state information » (CSI), plus difficiles à obtenir sur du matériel grand public, le BFI est largement disponible sur les routeurs et équipements Wi-Fi modernes.
Un modèle d’attaque volontairement simple
L’équipe du KIT a délibérément choisi une chaîne de traitement en « machine learning » relativement simple. L’objectif : évaluer l’effort réellement nécessaire pour monter ce type d’attaque sans expertise très poussée.
Les résultats donnent une idée de la facilité potentielle du procédé : même sans algorithmes sophistiqués, la reconnaissance reste très fiable. Cette accessibilité technique inquiète les chercheurs.
Une expérience sur 197 personnes et plusieurs types de marche
Pour tester la robustesse de BFId, les scientifiques ont enregistré 197 volontaires traversant un champ Wi-Fi dans différentes conditions. Cinq styles de marche ont été étudiés :
- marche normale ;
- marche avec un sac à dos ;
- marche en portant une caisse ;
- passage par un tourniquet ;
- marche plus rapide.
Le dispositif observait les participants selon quatre points de vue, dont un où la personne ne traversait pas directement le chemin principal du signal (cas « non ligne de vue »).
Le système devait non seulement identifier les individus, mais continuer à les reconnaître lorsque la manière de marcher ou l’angle de passage changeaient.
Les chercheurs notent que BFId reste fiable même lorsque les conditions varient. Là où la méthode CSI perd rapidement en précision, notamment en marche rapide ou en passage par un tourniquet, BFId conserve un taux de reconnaissance élevé, avec seulement une baisse modérée dans les scénarios les plus complexes.
« Chaque routeur devient un moyen potentiel de surveillance »
Au-delà des chiffres, les propos des chercheurs du KIT illustrent l’ampleur du problème. Julian Todt, du centre KASTEL, alerte sur les usages possibles :
« Cette technologie transforme chaque routeur en moyen potentiel de surveillance. Si vous passez régulièrement devant un café qui dispose d’un réseau Wi-Fi, vous pourriez y être identifié sans vous en rendre compte puis reconnu plus tard — par exemple par des autorités publiques ou des entreprises. »
Le professeur Thorsten Strufe, spécialiste de cybersécurité à KASTEL, compare cette technique à la vision par caméra :
« En observant la propagation des ondes radio, nous pouvons créer une image de l’environnement et des personnes présentes. Cela fonctionne de manière comparable à une caméra classique, la différence étant qu’ici, nous utilisons des ondes radio plutôt que des ondes lumineuses. Ainsi, peu importe que vous transportiez ou non un appareil Wi-Fi. »
L’expérience montre que même un smartphone éteint ne suffit pas à se soustraire à ce type de surveillance : c’est la simple présence corporelle dans le champ des ondes qui produit la « signature » exploitée.
Pas de mot de passe, pas de connexion : un espionnage passif
L’un des aspects les plus sensibles est la nature totalement passive de l’attaque. L’observateur n’a pas besoin :
- du mot de passe du réseau ;
- d’être connecté à la box ;
- de contrôler le routeur ou les appareils environnants.
Il lui suffit d’un équipement radio à portée, capable d’écouter les échanges entre les appareils et le point d’accès. Dans un environnement urbain saturé de réseaux domestiques, de bornes publiques ou de hotspots de commerces, ce type de dispositif pourrait théoriquement suivre les déplacements d’une même personne entre plusieurs lieux équipés.
Les chercheurs précisent que BFId ne révèle pas spontanément un nom ou une identité civile. La technique permet surtout la reconnaissance : relier un enregistrement à un autre et savoir qu’il s’agit de la même personne. Associer ensuite ce « profil radio » à une identité réelle reste une étape supplémentaire, mais pas hors de portée dans certains contextes, par exemple avec des caméras classiques ou des données d’accès réseau.
Des défenses compliquées à mettre en place
Dans la plupart des scénarios de cybersécurité, les bonnes pratiques sont relativement claires : mots de passe solides, authentification renforcée, mises à jour. Ici, la situation se révèle bien plus délicate.
Les réseaux Wi-Fi sont omniprésents : logements, bureaux, écoles, commerces, rue. Beaucoup d’équipements connectés bas de gamme — caméras, ampoules connectées, prises, objets de domotique — reçoivent peu ou pas de mises à jour. Dans cet environnement, une attaque qui se contente d’écouter des signaux radio non chiffrés devient particulièrement tentante.
Les chercheurs mentionnent qu’un chiffrement des informations de beamforming pourrait limiter ce type d’usage, mais cela supposerait de modifier la norme Wi-Fi elle-même, un processus lent et complexe.
Pour l’instant, il n’existe pas de mesure simple pour un particulier qui souhaite se protéger spécifiquement contre cette forme de détection. Couper complètement le Wi-Fi réduit le risque dans un lieu donné, mais ne change rien aux autres réseaux autour : ceux des voisins, des cafés ou des entreprises.
Ce que cela implique pour les internautes en France
Les travaux ont été menés en Allemagne, mais les normes Wi-Fi utilisées — Wi-Fi 5 et suivantes — sont les mêmes qu’en France. Les box Internet fournies par les opérateurs français, les routeurs de bureaux ou les bornes publiques reposent sur ces standards internationaux, y compris les fonctions de beamforming.
En France, la protection de la vie privée et des données personnelles est encadrée par la Commission nationale de l’informatique et des libertés (CNIL) et par le règlement européen (RGPD). Ces cadres concernent surtout les données identifiables et les traitements mis en œuvre par les entreprises et les administrations. Des usages de type BFId poseraient probablement de sérieuses questions juridiques, puisqu’il s’agirait de suivre des personnes à leur insu à partir de signaux radio ambiants.
Les dispositifs de vidéosurveillance, par exemple, sont soumis à encadrement, déclarations et parfois autorisations spécifiques. Une technologie qui produit une « image radio » des personnes, surtout si elle permet la reconnaissance, pourrait être considérée de façon proche par les autorités françaises, même si aucun cadre précis n’existe encore pour ce type exact de capteur.
Un autre enjeu concerne les objets connectés très bon marché, nombreux dans les foyers français. Bien que l’attaque décrite n’ait pas besoin de contrôler ces objets, la présence massive de matériels sans mises à jour, combinée à des réseaux Wi-Fi puissants, augmente la surface d’exposition. Le maillage dense de signaux dans un immeuble ou une rue facilite, en théorie, l’observation passive depuis l’extérieur.
Comment fonctionne concrètement cette « signature radio » ?
Sur le plan technique, l’idée est proche de la biométrie comportementale. En marchant, chaque personne impose aux ondes radio un motif de perturbation qui dépend de sa taille, de sa posture, de son rythme de pas et de ses mouvements. Ces subtilités modifient la façon dont le signal revient au routeur et se traduisent dans les données de beamforming.
Un algorithme de machine learning apprend à repérer ces motifs dans le flot de données. Une fois entraîné sur un ensemble d’enregistrements, il peut comparer une nouvelle séquence avec ce qu’il connaît déjà et décider s’il s’agit d’une personne vue auparavant.
La robustesse observée avec un sac à dos, une caisse ou un tourniquet laisse penser que la « signature radio » ne se limite pas à un seul détail, mais résulte d’un ensemble de caractéristiques de la marche, un peu comme la reconnaissance faciale ne se contente pas de la forme du nez ou des yeux, mais de leur agencement global.
Vers quelles utilisations possibles de ce type de technologie ?
Les chercheurs insistent sur le caractère problématique de ces usages pour la vie privée, mais la même technologie pourrait aussi être détournée vers des applications plus positives. Des systèmes similaires sont parfois envisagés pour :
- détecter une présence dans une pièce sans caméra, par exemple pour l’économie d’énergie ;
- repérer une chute chez une personne âgée, comme alternative aux bracelets connectés ;
- compter des flux de personnes dans un magasin sans filmer directement les visages.
La frontière entre assistance et surveillance reste toutefois mince. Une solution domestique d’aide aux personnes dépendantes reposerait sur un consentement explicite, dans un environnement contrôlé. Un usage discret dans un café, un centre commercial ou un lieu public se rapprocherait au contraire d’un suivi non consenti.
Les travaux du KIT montrent surtout que la capacité de « voir » par les ondes radio progresse rapidement, sans nécessiter de matériel exotique ni de modèles d’IA extrêmes. Pour un lecteur français, l’enjeu dépasse largement la simple configuration de sa box : il touche à la manière dont les normes techniques du quotidien peuvent, petit à petit, transformer un outil banal comme le Wi-Fi en infrastructure de surveillance potentielle.
