Wi-Fi-трекинг после рандомизации MAC

Десять лет назад это была лучшая сделка на рынке аналитики: ставите коробку, она слушает эфир, и вы получаете число посетителей, долю вернувшихся, время пребывания и распределение по зонам. Без меток, без согласий, без камер, почти без денег. Коробка слушала служебные запросы, которые смартфоны рассылают в поиске знакомых сетей, и считала уникальные MAC-адреса.

Сегодня эту же услугу продолжают продавать в тех же словах, а работать она перестала. И что важнее — её сломали не конкуренты, а производители операционных систем, целенаправленно и необратимо.

Эта статья — про то, что осталось. Спойлер: осталось немало, но совсем не то, что обещает презентация.

Как это работало

Смартфон с включённым Wi-Fi периодически рассылает в эфир запросы «есть ли здесь сеть, которую я знаю» — probe request. В этих запросах передаётся аппаратный адрес интерфейса, MAC: уникальный, неизменный, зашитый в устройство. Приёмник, которому не нужно ни подключение, ни пароль, слышит эти запросы и записывает адреса.

Из этого получалось всё остальное:

• счёт — число уникальных адресов за период;
• повторные визиты — тот же адрес через неделю;
• время пребывания — от первого до последнего запроса;
• зоны — несколько приёмников и сравнение уровней сигнала, трилатерация с точностью порядка 5–15 метров;
• проходимость и конверсия — доля прошедших мимо к зашедшим внутрь.

Схема была дешёвой и достаточной для торгового центра. И она же была очевидной проблемой приватности: любой желающий с приёмником мог отслеживать перемещение конкретного человека по городу, не спрашивая никого.

Что сломалось

Apple и Google закрыли это на уровне операционной системы. С iOS 14 и Android 10 случайный, периодически меняющийся MAC-адрес в служебных запросах стал поведением по умолчанию.

Для аналитики это означает не ухудшение точности, а разрушение самой основы: идентификатор перестал быть идентификатором. Один гость, проведший в комплексе четыре часа, выглядит как десяток разных посетителей, зашедших на двадцать минут каждый.

Масштаб эффекта в открытых источниках описывается в основном вендорами, и к цифрам нужно относиться соответственно. Поставщики аналитики сообщают о трёх-пятикратном росте «уникальных посетителей» после обновлений ОС; отраслевые обзоры оценивают итоговую точность Wi-Fi-аналитики в 60–80 %. Независимых замеров по розничным объектам в открытых источниках найти не удалось, и это само по себе показательно.

Важно понять, что это не чинится фильтрами. Поставщики научились отбрасывать явно случайные адреса — у них есть признак в структуре адреса, — но отбросив их, вы отбрасываете почти всех современных смартфонов. Остаются старые устройства и те, у кого рандомизация отключена, то есть нерепрезентативная выборка неизвестного размера.

Де-рандомизация: почему это тупик

Естественная реакция индустрии — попытаться восстановить связность: понять, что десяток случайных адресов принадлежит одному устройству, по косвенным признакам. Признаки есть: содержимое служебных полей запроса, набор поддерживаемых возможностей, временные интервалы между запросами, уровень сигнала, последовательность номеров.

Академические результаты впечатляют. В одной работе метод де-рандомизации с использованием «отпечатков» и уровня сигнала достигает около 89,7 % успеха против 22,2 % у обычного подхода в многодневном полевом испытании. В работе 2026 года кластеризация методом DBSCAN даёт около 89,6 % общей точности на размеченных записях.

И ровно здесь стоит остановиться по трём причинам.

Первая — техническая. Оба результата получены в контролируемых условиях: изолированный канал, размеченные данные, ограниченное число устройств. Торговый центр в субботу — это сотни устройств, десятки моделей, пересекающиеся потоки и движение. Лабораторные 90 % туда не переносятся, и ни один из этих методов не даёт гарантии стабильности метрики во времени, а аналитика живёт именно стабильностью: важно не абсолютное число, а сравнение этой субботы с прошлой.

Вторая — правовая. Рандомизация MAC — это механизм защиты приватности, встроенный производителем. Система, которая целенаправленно его преодолевает, занимается не «подсчётом посетителей», а восстановлением идентификаторов, которые пользователь скрыл. Правовую оценку такой обработки нужно получать у юриста до внедрения, и аргумент «мы не знаем ФИО» здесь работает плохо: закон о персональных данных говорит об определимости лица, а не о наличии ФИО в базе.

Третья — репутационная. Это та часть проекта, которую неприятно объяснять гостю, если он спросит. Хороший тест для любой технологии отслеживания: напишите на вывеске, что именно вы делаете. «Считаем число посетителей» пишется легко. «Восстанавливаем идентификаторы ваших телефонов, которые ваш телефон специально меняет» — не пишется.

Вывод простой: деньги, которые просят за де-рандомизацию, лучше потратить на счётчики на входах. Они дают стабильное число, не требуют оправданий и стоят примерно столько же.

Что по Wi-Fi работает надёжно

Два сценария, в которых Wi-Fi остаётся честным источником данных.

Подключённые устройства

Устройство, подключившееся к сети, использует стабильный адрес в рамках сессии, а контроллер точек доступа видит его перемещение между точками. Это даёт зональную картину по тем, кто подключён: персонал с рабочими устройствами, оборудование, терминалы, а также гости, подключившиеся к вашему Wi-Fi.

Инструмент хорош для инфраструктурных задач — где персонал, как загружены точки доступа, не пропала ли касса из сети. Для аналитики гостей он ограничен долей подключившихся.

Гостевой Wi-Fi — и важная российская особенность

Казалось бы, вот решение: сделать хороший гостевой Wi-Fi, и подключившиеся гости дадут и идентификатор, и согласие. Схема рабочая, но в России у неё есть специфика, которую нужно знать до начала.

Публичный доступ к Wi-Fi в России требует идентификации пользователя. Как разъясняет Роскомнадзор, постановлением Правительства РФ от 31.07.2014 № 758 введена обязательная идентификация пользователей и их оборудования: сведения о пользователе и MAC-адрес устройства. Допустимые способы идентификации — документ, удостоверяющий личность, номер мобильного телефона или учётная запись на портале госуслуг; авторизация через социальную сеть законодательством не предусмотрена.

Из этого следуют два практических вывода.

Первый. «Анонимная аналитика по гостевому Wi-Fi» в России — противоречие в терминах. Сеть по определению содержит идентификационные сведения о пользователе, связанные с MAC-адресом его устройства. Это полноценные персональные данные с полным набором обязанностей оператора: основание, уведомление Роскомнадзора, политика, сроки, права субъекта, защита. Не «аналитика без согласий», а наоборот — самый обязывающий из всех вариантов в этой серии.

Второй. Если гостевой Wi-Fi у вас уже есть и настроен по правилам, у вас уже есть и идентифицированная аудитория, и правовая рамка. Тогда аналитика по подключениям — не новый проект, а расширение существующего, и это разумный путь для HoReCa и событий, где приложение не установят, а к Wi-Fi подключатся охотно.

Размеры штрафов за нарушение требований к публичным сетям в открытых источниках приводятся разные и часто со ссылкой на законопроекты, а не на действующие нормы. Перед принятием решений цифры нужно сверять по действующей редакции КоАП — в правовой статье серии это разобрано с указанием статей.

MAC-адрес: персональные данные или нет

Вопрос, на который нет однозначного ответа, и это тоже ответ.

Позиция регулятора в целом сводится к определимости: уникальные идентификаторы устройств, включая MAC-адреса, могут относиться к персональным данным, если позволяют идентифицировать пользователя, — такой подход приводится со ссылкой на письмо Роскомнадзора от 27.05.2014 № 08-7234. Отдельно встречается позиция, что MAC-адрес в совокупности с другими сведениями — геолокацией, cookie — является персональными данными.

Судебная практика противоречива. В обзорах встречается ссылка на определение Первого кассационного суда общей юрисдикции от 25.05.2022 по делу № 88-11406/2022, где суд исходил из того, что одним устройством могут пользоваться разные люди, а значит точной привязки к личности нет. Верховный суд в отдельном деле не признал персональными данными адрес электронной почты.

Практический вывод для проекта: не строить архитектуру на предположении, что MAC-адрес не является персональными данными. Это спорная позиция, которую вам придётся защищать, а не факт, на который можно опереться. Все перечисленные документы — это вторичные ссылки из юридических обзоров, и перед принятием решения их нужно читать в первоисточнике.

Wi-Fi RTT: измерение дистанции вместо угадывания

Параллельно с крахом probe-трекинга в Wi-Fi развивалось то, что действительно умеет позиционирование: измерение времени прохождения сигнала.

802.11mc (FTM). Первое поколение, точность порядка 1–2 метров при хороших условиях. Поддерживается частью Android-устройств уже давно.

802.11az. Следующее поколение. Документация Android сообщает, что поддержка так называемого non-trigger based ranging появилась в Android 15, и приложение может в одном запросе искать и точки доступа 802.11mc, и точки 802.11az. Обязательное условие — точка доступа должна поддерживать соответствующий стандарт.

Реальная точность. Это тот случай, когда есть независимые измерения, и они отрезвляют: по данным исследований, уровень около метра достигается в прямой видимости на широких каналах, а при отсутствии прямой видимости ошибка вырастает примерно до пяти метров.

802.11bk. Дальнейшее расширение с полосой до 320 МГц, нацеленное на приближение к точности UWB. Пока это стандарт, а не продукты.

Главное ограничение всей линии. Нужны одновременно: телефон с поддержкой, точка доступа с поддержкой и прошивкой, и — что критично — приложение. Измерение дистанции инициирует приложение на телефоне; инфраструктура сама по себе не узнаёт положение гостя. То есть по охвату это тот же сценарий «гость с приложением», что и у Bluetooth-навигации, со всеми его ограничениями. Как инструмент навигации в большом комплексе — перспективно; как аналитика потоков — нет.

Wi-Fi Sensing: 802.11bf и измерение человека без устройства

Самое интересное, что происходит сейчас, и то, что переворачивает логику темы.

Все предыдущие технологии измеряли устройство. Wi-Fi Sensing измеряет человека: он анализирует, как тело искажает радиоволны между передатчиком и приёмником. Телефон не нужен, метка не нужна, человек может быть без всего.

Статус стандарта. IEEE 802.11bf-2025 опубликован 26 сентября 2025 года как дополнение к IEEE 802.11-2024. Он описывает процедуры обнаружения возможностей, установления сеанса измерения, обмена результатами и отчётности в диапазонах ниже 7,125 ГГц и в направленном диапазоне 60 ГГц. Важная оговорка: стандарт не предписывает единую модель распознавания — что именно считать «присутствием» и «падением», решает вендор. Поэтому наличие метки Wi-Fi 6 или Wi-Fi 7 на вашем оборудовании никак не означает поддержку сенсинга.

Кремний. Infineon в январе 2026 года анонсировала семейство AIROC ACW741x для Wi-Fi 7 с заявленной поддержкой 802.11bf через измерение состояния канала; поддержка сенсинга фигурирует и в материалах платформ Qualcomm Dragonwing. То есть чипы появились.

Чего нет. Сертификации Wi-Fi Alliance на сенсинг на момент написания статьи нет. Из этого следует, что совместимость между вендорами не гарантирована и «готовых решений под ключ» в каталоге ждать рано.

Что уже работает на практике. Ближе всего к рынку — операторские сервисы детекции движения в квартире на базе домашнего шлюза и нескольких стационарных устройств, включаемые пользователем по собственному выбору. Это и есть сегодняшний уровень зрелости: присутствие и движение, а не позиционирование.

Безопасность. Исследователи отмечают отсутствие в стандарте механизма защиты служебных пакетов измерения, что открывает возможности для подделки результатов. Для систем безопасности это существенно.

И отдельно — этическая сторона, которую стоит обдумать заранее. Технология, которая определяет присутствие и движение человека через стены, без его устройства и без возможности это заметить, по своей природе куда менее заметна для человека, чем камера. Камеру видно, и о ней есть вывеска. Радиоволны не видны. Если вы рассматриваете сенсинг для зон вроде раздевалок — а соблазн есть, потому что камеры там запрещены, — вопрос правового основания и информирования нужно решать до монтажа. Технически присутствие человека в помещении, определённое по искажению радиосигнала, без привязки к личности обычно не является персональными данными. Но граница тонкая: в помещении, где находится один человек, обезличенность условна. Подробнее — в правовой статье и в статье про датчики без камер, где разобраны альтернативы с более понятным правовым статусом.

Три поколения в одной таблице

	Probe-трекинг	Wi-Fi RTT (az)	Wi-Fi Sensing (bf)
Что измеряет	Устройство	Устройство	Человека
Нужен смартфон	Да	Да, плюс приложение	Нет
Кто инициирует	Инфраструктура	Приложение на телефоне	Инфраструктура
Точность	5–15 м, идентификатор разрушен	~1 м в прямой видимости, ~5 м без неё	Присутствие и движение
Охват аудитории	Формально все, фактически искажён	Только с приложением	Все, кто в помещении
Зрелость 2026	Деградировала	Ранняя, нужны и телефон, и точка доступа	Ранняя, сертификации нет
Правовой режим	Спорный и обязывающий	Согласие через приложение	Требует отдельной проработки

Где это применимо по средам

Торговый центр. Для подсчёта на входах — нет, нужны счётчики. Для зональной картины по персоналу — да, через контроллер точек доступа. Для гостей — только через авторизованный гостевой Wi-Fi, с полным правовым контуром.

HoReCa и события. Самый уместный сценарий для гостевого Wi-Fi: гости охотно подключаются, идентификация уже обязательна по правилам, аналитика получается как побочный продукт легального процесса.

Термальный комплекс и аквапарк. Wi-Fi здесь не инструмент отслеживания гостей: телефоны лежат в шкафчиках. Это, кстати, лучший из возможных аргументов против Wi-Fi-аналитики на таких объектах — ваш гость физически оставил устройство в раздевалке. Работает браслет, а не телефон.

Фитнес-клуб. Частично работает: телефон обычно с собой. Но доля подключившихся к гостевой сети и необходимость идентификации делают это менее практичным, чем метка в клубной карте.

Склад, цех, офис. Подключённые устройства — рабочий инструмент: планшеты, терминалы сбора данных, техника. Здесь Wi-Fi как источник зональных данных вполне уместен и ничего не требует докупать.

Ограничения и чем они обходятся

Разрушенный идентификатор. Не обходится. Обход в другом: замена задачи — считать счётчиками, идентифицировать браслетами.

Низкая точность трилатерации. Не обходится без перехода на RTT, то есть на приложение.

Зависимость от приложения в RTT. Обходится только работой с лояльной аудиторией, у которой приложение есть.

Насыщенность диапазона. Гостевой Wi-Fi в 2,4 ГГц конкурирует с Bluetooth-метками. Разумная практика — уводить гостевые устройства в 5 и 6 ГГц.

Телефон в шкафчике. Фундаментальное ограничение для объектов с мокрыми зонами. Не обходится в принципе.

Чек-лист для разговора с поставщиком

1. Что именно вы измеряете: служебные запросы, подключённых клиентов, дистанцию по RTT или сенсинг?
2. Как вы обрабатываете рандомизированные адреса: отбрасываете или восстанавливаете связность?
3. Если восстанавливаете — на каких признаках и какова проверенная точность на объекте нашего типа?
4. Какое правовое основание обработки вы предполагаете и кто выступает оператором?
5. Как вы оцениваете стабильность метрики во времени, если доля устройств с рандомизацией меняется?
6. Какую долю посетителей покрывает ваша оценка и как эта доля измерена?
7. Для RTT: какие модели телефонов и какие точки доступа поддерживаются, нужна ли прошивка?
8. Для сенсинга: на каком чипе, какая модель распознавания, есть ли подтверждённые внедрения?
9. Как результат сверяется с независимым источником — турникетом или счётчиком?
10. Что будет с системой, если производители ОС внесут следующее изменение в приватность?

Последний вопрос — проверочный. Поставщик, который не может на него ответить, продаёт вам технологию, уже один раз сломанную тем же способом.

Источники

Источники

• Роскомнадзор: памятка для организующих публичный доступ к Wi-Fi — требования идентификации, постановление № 758
• Purple, о рандомизации MAC — оценки влияния (данные вендора)
• De-Randomization of MAC Addresses Using Fingerprints and RSSI With ML — академический результат
• Can Machine Learning Break Wi-Fi Privacy? — кластеризация рандомизированных адресов, 2026
• Android Developers: Wi-Fi RTT — поддержка 802.11mc и 802.11az
• Сравнение протоколов FTM 802.11mc и 802.11az — измерения точности
• Обзор IEEE 802.11bf — статус стандарта, чипы, сертификация
• Toward Integrated Sensing and Communications in IEEE 802.11bf — технический разбор сенсинга
• КонсультантПлюс: подборка по MAC-адресу как персональным данным — позиции и практика (проверять первоисточники)