CSI-Based Wireless Sensing and Localization with Next-Generation Wi-Fi:Performance and Privacy Aspects

This dissertation studies the correlation between wireless sensing capabilities and privacy protection within the context of next-generation Wi-Fi networks, while discovering the latest wireless mesh networking techniques for Internet of Things (IoT) applications. The pervasive adoption of IEEE 802.11 standards, specifically the improvements toward Wi-Fi 7 (802.11be), has revealed an opportunistic horizon for fine-grained environmental sensing through Channel State Information (CSI) analysis. However, the same capabilities that enable powerful sensing applications introduce significant privacy risks, as unauthorized users can extract and utilize sensitive information about human activities and presence without needing an active participation from targets. This study has four major contributions. First, we perform an empirical validation concerning the influence of IEEE 802.11be’s on CSI-based sensing by developing a Software-Defined Radio (SDR) framework capable of emulating 320 MHz Wi-Fi frames and systematically analyzing the relationship between bandwidth and localization accuracy. Our findings show that wider channels, facilitated by modern Wi-Fi standards, offer not just increased data capacity but also provide the probability of capturing frequency components essential for sensing tasks. Second, we investigate the privacy-sensing paradigm by validating a practical implementation of CSI obfuscation and de-obfuscation techniques. With the help of experimental validation, we show that authorized users can recover sensing capabilities even when the signals have been intentionally distorted for privacy protection. Third, a fundamental tradeoff between privacy strength and de-obfuscation fidelity is revealed by identifying and characterizing the "notch phenomenon," where mask coefficients with near-zero amplitudes introduce error amplification during de-obfuscation and become more challenging to perform sensing. Finally, we investigate how CSI-based sensing can be integrated with infrastructureless mesh networking: the idea is to consider a dense infrastructure dedicated to sensing, in order to improve its accuracy, composed of tens if not hundreds of nodes that are able to sense the environment on their own by processing information locally. To disseminate the sensed information to a central repository, an OpenThread-based mesh network can be used: this enables flexible sensor deployment without the need for costly network infrastructure. The research manifests that sensing and communication capabilities in modern wireless networks should not be treated as competing objectives but rather as complementary aspects that may be balanced through suitable technical methods. Our findings offer key insights for developing next-generation wireless systems where privacy protection and sensing coexist, enabling the effective deployment of ubiquitous sensing technologies while protecting users’ privacy at the physical layer.

Questa tesi studia come le tecniche di sensing wireless e la protezione della privacy possano coesistere nelle reti Wi-Fi di nuova generazione, affrontando anche il tema delle reti mesh wireless per applicazioni IoT. L’evoluzione degli standard IEEE 802.11, in particolare verso il Wi-Fi 7 (802.11be), ha reso possibile estrarre informazioni ambientali sempre più dettagliate a partire dalle CSI. Se da un latociò abilita nuove applicazioni di sensing, dall’altro introduce rischi rilevanti per la privacy, poiché tali informazioni possono essere utilizzate anche da soggetti malevoli per dedurre la presenza e le attività umane in ambienti serviti da una rete Wi-Fi. Il lavoro si concentra su quattro contributi principali. Il primo riguarda la valutazione sperimentale dell’impatto del Wi-Fi 7 sul sensing basato su CSI. A questo scopo è stato sviluppato un framework che, grazie all’uso di dispositivi SDR, supporta trasmissioni Wi-Fi con larghezze di banda fino a 320 MHz. L’analisi dei risultati mostra che l’uso di canali più ampi non comporta solo un aumento della capacità trasmissiva, ma migliora anche l’efficacia del sensing, grazie a una rappresentazione spettrale più ricca e informativa. Il secondo contributo affronta il problema della privacy, analizzando in modo specifico tecniche di offuscamento della CSI volte a nascondere e proteggere le informazioni che descrivono l’ambiente circostante dagli utenti non autorizzati, nonchéle corrispondenti tecniche di de-offuscamento che ne consentono l’estrazione selettiva da parte dei soli utenti autorizzati. Gli esperimenti condotti dimostrano, per laprima volta, che le informazioni di sensing possono essere efficacemente ripristinate esclusivamente dai nodi autorizzati. In questo contesto emerge un compromesso fondamentale tra il livello di protezione della privacy e la qualità del recupero dell’informazione ambientale. Tale compromesso è attribuito al cosiddetto notch phenomenon, per cui coefficienti di maschera-mento di ampiezza molto ridotta causano un’amplificazione dell’errore nella fase di de-offuscamento, rendendo il sensing meno affidabile. Infine, si analizza come il sensing basato su CSI possa essere integrato con reti mesh prive di infrastruttura. L’idea è quella di adottare un dispiegamento massivo di nodi di sensing, composto da decine o centinaia di dispositivi autonomi che osservano l’ambiente ed elaborano localmente i dati, migliorando così l’accuratezza complessiva del sistema. Per la disseminazione delle informazioni rilevate verso un repository centrale, può essere utilizzata una rete mesh basata su OpenThread; ciò consente un dispiegamento flessibile dei sensori senza la necessità di una costosa infrastruttura di rete. Nel complesso, i risultati mostrano che comunicazione e sensing possono essere in- tegrati in modo equilibrato attraverso opportune scelte progettuali. La tesi contribuisce così allo sviluppo di reti wireless di nuova generazione capaci di supportare funzionalità di sensing avanzate, garantendo al tempo stesso un adeguato livello di protezione della privacy a livello fisico.