KARLSRUHE / LONDON (IT BOLTWISE) – Forschende zeigen, dass gewöhnliche WLAN-Verbindungen wie ein passives Biometrie-Interface wirken können. Mit einem Angriff (BFId) lassen sich Personen anhand von Beamforming-Feedback erkennen, ohne dass Kameras nötig sind oder ein Ziel ein Smartphone mitführen muss. Für Startups im Bereich Physical AI verschiebt sich damit das Risikoprofil: Technisch eröffnen sich neue Use-Cases, rechtlich und vertrauensseitig entsteht jedoch ein neuer Compliance-Block. Der nächste Marktschritt hängt stark davon ab, ob Infrastrukturhersteller und Produktteams Privatsphäre als Sicherheitsanforderung von Anfang an einplanen.
Wer in Startups heute in „Physical AI“ investiert, plant oft mit einem klaren Sensor-Stack: Kameras für Sichtbarkeit, Mikrofone für Audio, eigene Geräte für Kontext. Doch WLAN-Sensing kippt diese Annahme gerade spürbar. Hintergrund ist, dass Funkwellen in typischen Umgebungen bereits genug Struktur tragen, um menschliche Merkmale indirekt zu „profilen“ – ganz ohne sichtbare Aufzeichnung. In der Praxis heißt das: Ein Router wird, je nach Signalverhalten und Umgebung, zu mehr als einem Netzwerk-Knoten. Damit entsteht ein neues Biometrie-Risiko, das nicht wie klassische Gesichtserkennung im Rampenlicht steht, sondern „im Alltag“ der Infrastruktur verborgen bleibt.
Technisch spannend ist vor allem die Art, wie solche Identifikationen überhaupt möglich werden. Laut einer Arbeit, die am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) im Umfeld des ACM CCS 2025 vorgestellt wurde, setzt das Angriffskonzept BFId auf Beamforming-Feedback-Informationen (BFI), die bei normalen WLAN-Kommunikationen anfallen. Beamforming ist mit WiFi 5 (802.11ac) in vielen Geräten etabliert: Sendende Endpunkte verwenden Feedback, damit das Netzwerk Übertragungspfade effizienter ausrichten kann. Genau dieses Feedback kann jedoch auch Schattierungen erzeugen, die auf die Körperposition und Bewegung im Raum schließen lassen. Ein Modell kann nach dem Training laut der Studie innerhalb von Sekunden Identitäten ableiten – selbst über verschiedene Laufstile und Perspektiven hinweg.
Die Gefahr liegt dabei nicht nur in einem einzelnen Proof-of-Concept, sondern in der Skalierbarkeit auf realen WLAN-Assets. Viele Unternehmen, Cafés, Flughäfen, Lagerhäuser und Wohnanlagen betreiben bereits flächendeckend Router, Access Points und Clients, die ständig Funkkommunikation austauschen. Das macht WLAN-Sensing im Vergleich zu kamerabasierten Lösungen niedrigschwellig. Genau deshalb verschiebt sich der Markt: Statt neue Sensorik zu „verkaufen“, könnten Teams Funktionen als Datenschicht in bestehender Infrastruktur anbieten. Gegenüber visueller Überwachung entfällt oft das Licht-Erfordernis und die Hürde, Zielpersonen aktiv zu adressieren. Der Preis dafür ist jedoch, dass Privatsphäre plötzlich auch dann betroffen sein kann, wenn niemand eine Kamera installiert hat.
Im Wettbewerb zeigt sich zudem, dass das Problem breiter angelegt ist als „nur“ BFId. Bereits frühere Forschung an der Universität La Sapienza in Rom beschrieb WhoFi, ein System, das über Channel State Information (CSI) Personen anhand ihrer Auswirkungen auf Funkkanäle re-identifizieren kann. In der veröffentlichten Darstellung erreichte WhoFi laut Quelle 95,5% Genauigkeit und positionierte sich explizit als nicht-visuelle Biometrie. Auch wenn die Methodik technisch anders ist, transportiert sie dieselbe Kernbotschaft: Das Funkumfeld wird zur Datenebene über den menschlichen Körper. Für Startups bedeutet das, dass Schutzmechanismen nicht nur gegen ein einzelnes Verfahren reichen dürfen, sondern grundsätzlich gegen eine Klasse von Funk-basierten Inferenztechniken gedacht werden müssen.
Für den Markt eröffnet sich damit zweigleisig ein Chancen- und ein Risikohebel. Auf der positiven Seite können Security-Teams und Betreiber physische Vorgänge überwachen, etwa Anwesenheit, Bewegung oder Zutrittsereignisse in Bereichen, in denen Kameras unerwünscht sind. Retail-Analytics könnte wiederkehrende Besuche messen, ohne dass Nutzer aktiv Geräte-IDs preisgeben. In der Industrie ließen sich abgesicherte Zonen und Arbeitsabläufe überwachen, die nur unter bestimmten Bedingungen betreten werden dürfen. Auf der negativen Seite entsteht aber eine Compliance-„Fallhöhe“: Wenn ein System als anonyme Belegung vermarktet wird, kann die tatsächliche Funktion je nach Modelltraining und Verarbeitung als personenidentifizierend erscheinen – insbesondere, wenn spätere Wiedererkennung über Zeiträume hinweg möglich ist.
Die regulatorische Einordnung ist dabei nicht trivial, weil gängige Biometrie-Regelwerke historisch vor allem auf Fingerprints, Gesichtsscans, Voiceprints und Handgeometrie zugeschnitten wurden. Eine WLAN-„Körpersignatur“ passt nicht sauber in diese Kategorien. Regulierungsbehörden werden aber sehr wahrscheinlich dennoch dieselben Leitfragen stellen: Identifiziert die Lösung Personen? Gab es eine wirksame Einwilligung oder zumindest eine rechtlich tragfähige Grundlage? Und wie wird mit den Daten umgegangen, etwa bei Speicherung, Weitergabe, Löschung und Zweckbindung? Europa dürfte vor allem über Datenschutz- und Privatschutzmechanismen argumentieren. In den USA könnten staatliche Biometriegesetze und Consumer-Protection-Instrumente früh erste Druckpunkte setzen.
Zusätzlich gewinnt die Standardisierung an Bedeutung, weil damit die technische Basis in Produkten verankert werden kann. Relevant ist hier IEEE 802.11bf, das im Kontext von „Wireless Sensing“ entwickelt wird. Selbst wenn die grundlegenden Forschungsansätze nicht völlig neu sind, sorgt ein künftiger Standard dafür, dass Sensing-Funktionalität in der Breite verfügbar wird. Genau hier liegt eine wesentliche Startup-Lektion: Privatsphäre darf nicht als nachgelagerter Marketing-Satz erscheinen, sondern muss Teil des Architekturdesigns sein. Teams sollten daher systematisch auditieren, ob und wie ihre Signale, Features und Modelle gegen Re-Identifikation schützen, und ob sie dadurch die angestrebte Zweckbestimmung tatsächlich einhalten.
Was folgt daraus für Gründerinnen und Gründer? Der Markt für „physische Intelligenz“ wächst, aber jeder neue Sensor erzeugt ein neues Vertrauensproblem. Erfolgreiche Unternehmen werden nicht nur beweisen, dass WLAN-Sensing Personen indirekt abbilden kann, sondern dass sie diese Fähigkeit kontrollieren, erklären und verlässlich begrenzen. Das betrifft technische Schutzmaßnahmen wie Signal-Randomisierung, Unterdrückung identifizierender Artefakte, strikte Datenminimierung sowie nachvollziehbare Consent- und Governance-Prozesse. Gleichzeitig sollten sie regulatorische Risiken früh mitdenken, weil die Infrastruktur eines Routers sonst zum unbeabsichtigten Biometrie-Interface wird. Wenn Funknetze Menschen erkennen können, ist Privatsphäre nicht nur mehr eine Frage von Cookies oder Mobilfunkdaten – sondern auch von den Räumen, durch die wir täglich gehen.
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