Seu WiFi Pode Te Ver Movendo: Um Projeto de Fim de Semana para Provar

Vou te mostrar algo que vai mudar a forma como você pensa sobre o roteador WiFi sentado na sua sala de estar. Ele não é só uma porta de entrada para a internet. É um sistema de radar que consegue te ver respirando.

Não é ficção científica. É física. E você pode construir um neste fim de semana.

Espera, Como Assim? Meu Roteador Pode Me Ver?

Eis o que realmente acontece: O WiFi moderno (802.11ac/ax) usa algo chamado beamforming. Seu roteador tem múltiplas antenas e, em vez de transmitir o sinal igualmente em todas as direções, ele foca o sinal na direção dos seus dispositivos. Pense nisso como um holofote em vez de uma luz difusa.

Para fazer isso, seu roteador e dispositivos trocam feedback constantemente sobre o sinal, especificamente algo chamado BFI (Beamforming Feedback Information). Esses dados descrevem exatamente como as ondas de rádio estão ricocheteando pelo seu cômodo.

E aqui está o ponto principal: esse feedback não é criptografado. Qualquer pessoa pode capturá-lo. E quando você, um grande saco de água que reflete ondas de rádio, se move pelo cômodo, os dados BFI mudam. Atravesse sua sala de estar, e a matemática literalmente mostra seu movimento.

Pesquisadores já usaram isso para detectar padrões de respiração, contar pessoas em um cômodo, reconhecer gestos e até identificar indivíduos específicos pela forma como andam. Produtos comerciais já existem que transformam seu WiFi existente em um sistema de detecção de movimento para toda a casa.

As Implicações de Privacidade (Sim, É Preocupante)

Antes de entrarmos na parte divertida do projeto, vamos falar sobre o elefante na sala: isso é uma questão de privacidade.

Sua rede WiFi está constantemente transmitindo informações que podem revelar:

• Se alguém está em casa
• Quantas pessoas estão em um cômodo
• Padrões gerais de movimentação pela sua casa
• Potencialmente, atividades específicas (cozinhar, dormir, exercitar-se)

Alguém com o equipamento certo estacionado na frente da sua casa poderia teoricamente capturar esses dados. Não precisa estar na sua rede. Só precisa receber os frames BFI que seu roteador está transmitindo.

"A mesma tecnologia que torna seu WiFi mais rápido também torna sua casa transparente para qualquer pessoa que saiba como olhar."

Isso não é hipotético. Artigos de pesquisa já demonstraram isso. A única razão pela qual não é mais amplamente explorado é que a maioria das pessoas não sabe que é possível. Isso... não é uma boa segurança.

Por Que Construir Isso Você Mesmo?

Então por que estou te ensinando como fazer isso? Alguns motivos:

1. Entender o modelo de ameaça. Você não pode se proteger contra algo que não entende. Ver isso funcionando com seus próprios olhos torna real de uma forma que apenas ler sobre não consegue.

2. Os usos legítimos são realmente incríveis. Detecção de movimento para casa inteligente sem câmeras. Sensores de presença para automação. Detecção de quedas para parentes idosos. Economia de energia ao saber quais cômodos estão ocupados. Tudo sem instalar sensores em todo lugar.

3. É genuinamente fascinante. Você está transformando ondas de rádio em uma visualização do espaço físico. Isso é cyberpunk de verdade.

O que estamos construindo é experimentação ética, apenas na própria rede. Você está monitorando seu próprio WiFi, na sua própria casa, para entender uma tecnologia que já está usando. Isso não é só legal, é inteligente.

Dois Caminhos: Escolha Sua Aventura

Vou te dar duas opções dependendo do seu nível de conforto e do hardware que você tem disponível.

Caminho A: O Mergulho Profundo no Wi-BFI

Esta é a abordagem "veja os dados reais". Você vai capturar frames BFI reais do seu roteador e visualizá-los mudando conforme você se move. É o mesmo método que pesquisadores usam em artigos acadêmicos.

O Que Você Precisa

• Máquina Linux — Ubuntu 22.04/24.04, ou um Raspberry Pi
• Adaptador WiFi com modo monitor — A maioria dos chips Intel/Broadcom/Realtek integrados funciona. Se não, um dongle USB de $15 como TP-Link AC600 ou Alfa AWUS036ACH resolve.
• Seu roteador WiFi existente — Qualquer roteador 802.11ac ou 802.11ax (que é basicamente qualquer roteador dos últimos 5 anos)

Passo 1: Instalar as Ferramentas

Abra um terminal e execute:

# Install system dependencies
sudo apt update
sudo apt install tshark wireshark aircrack-ng git -y

# Install Miniconda (skip if you already have conda)
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b
~/miniconda3/bin/conda init
# Close and reopen terminal after this

Passo 2: Clonar o Wi-BFI

# Get the tool
git clone https://github.com/kfoysalhaque/Wi-BFI.git
cd Wi-BFI

# Create the environment
conda env create -f wi-bfi.yml
conda activate wi-bfi

Passo 3: Encontrar as Informações da Sua Rede

Você precisa saber o canal e a largura de banda do seu roteador. Execute:

# See your wireless interface name
iw dev

# Or open Wireshark and scan for networks

Anote o nome da sua interface (geralmente wlan0 ou wlp2s0), canal (como 36 ou 149) e largura de banda (80MHz é comum para 5GHz).

Passo 4: Iniciar a Captura

Abra dois terminais. No primeiro, inicie a captura:

cd ~/Wi-BFI/Demo

# Replace values with your actual settings
./angle_collection.sh my_capture wlan0 36 80MHz 1

No segundo terminal, inicie a visualização ao vivo:

cd ~/Wi-BFI

# Replace YOUR_PHONE_MAC with your phone's MAC address
# (find it in your router's admin page or phone settings)
python main_live_plot.py AX SU 4x2 80 YOUR_PHONE_MAC my_capture 1

Passo 5: Veja a Mágica

Agora ande pelo cômodo. Observe os gráficos. Está vendo aqueles ângulos e amplitudes oscilando? Isso é seu corpo refletindo ondas WiFi. A matemática está literalmente rastreando você se movendo pelo espaço.

Fique parado, e o gráfico estabiliza. Passe na frente do seu celular, e ele dispara. Acene com os braços, e você verá mudanças correspondentes. São os mesmos dados que podem ser usados para detecção de movimento, reconhecimento de gestos ou... vigilância.

Caminho B: O Modo Fácil com ESP32

Não quer mexer com Linux e modo monitor? Pegue uma placa ESP32 e tenha um sensor de movimento funcionando em 15 minutos.

O Que Você Precisa

• Placa ESP32-S3 ou ESP32-C6 — Cerca de $8-12 na Amazon. O ESP32-C6 é mais novo e funciona muito bem.
• Cabo USB-C — Para flashar a placa
• Home Assistant — Opcional mas recomendado para a experiência completa

O Projeto ESPectre

ESPectre é um projeto open-source especificamente projetado para transformar seu WiFi em um sensor de movimento. É brilhante na sua simplicidade.

GitHub: github.com/francescopace/espectre

Passos de Configuração

1. Flashar a placa — Vá até o web flasher do ESPectre (link no repositório). Conecte seu ESP32, clique em flash, pronto.

2. Configurar WiFi — A placa cria um hotspot. Conecte-se a ele, insira suas credenciais do WiFi doméstico.

3. Adicionar ao Home Assistant — Se você usa o Home Assistant, ele descobre automaticamente como uma entidade de sensor de movimento. Você pode então configurar automações: luzes ligando quando movimento detectado, alertas quando você não está em casa, etc.

4. É literalmente isso. Agora você tem um sensor de movimento que funciona através de paredes, não precisa de linha de visão e usa sua infraestrutura WiFi existente.

Home Assistant: Onde Fica Realmente Divertido

Aqui é onde transformamos um projeto científico legal em automação residencial genuinamente útil. Uma vez que seu sensor de movimento WiFi está se comunicando com o Home Assistant, você pode criar automações que normalmente exigiriam dezenas de sensores PIR, câmeras ou sistemas comerciais caros.

A beleza do sensoriamento WiFi é que funciona através de paredes. Um ESP32 no seu corredor pode detectar movimento em vários cômodos. Sem necessidade de linha de visão. Sem zonas mortas. Sem baterias para trocar.

Exemplos de Automações (YAML para Copiar e Colar)

1. Luzes acendem quando você entra em um cômodo:

automation:
  - alias: "Living Room Motion Lights"
    trigger:
      - platform: state
        entity_id: binary_sensor.wifi_motion_living_room
        to: "on"
    condition:
      - condition: sun
        after: sunset
    action:
      - service: light.turn_on
        target:
          entity_id: light.living_room
        data:
          brightness_pct: 80
          transition: 2

2. Alertas de segurança no modo ausente:

automation:
  - alias: "Motion Alert When Away"
    trigger:
      - platform: state
        entity_id: binary_sensor.wifi_motion_main_floor
        to: "on"
    condition:
      - condition: state
        entity_id: input_boolean.away_mode
        state: "on"
    action:
      - service: notify.mobile_app
        data:
          title: "Motion Detected!"
          message: "Movement in the house while you're away."
          data:
            priority: high
            ttl: 0

3. HVAC inteligente baseado na ocupação do cômodo:

automation:
  - alias: "Office HVAC When Occupied"
    trigger:
      - platform: state
        entity_id: binary_sensor.wifi_motion_office
        to: "on"
        for:
          minutes: 2
    action:
      - service: climate.set_temperature
        target:
          entity_id: climate.office
        data:
          temperature: 72
          hvac_mode: heat_cool

  - alias: "Office HVAC Standby When Empty"
    trigger:
      - platform: state
        entity_id: binary_sensor.wifi_motion_office
        to: "off"
        for:
          minutes: 15
    action:
      - service: climate.set_temperature
        target:
          entity_id: climate.office
        data:
          temperature: 65
          hvac_mode: auto

4. Detecção de hora de dormir (sem wearables):

automation:
  - alias: "Detect Bedtime"
    trigger:
      - platform: state
        entity_id: binary_sensor.wifi_motion_bedroom
        to: "on"
    condition:
      - condition: time
        after: "22:00:00"
        before: "02:00:00"
      - condition: state
        entity_id: binary_sensor.wifi_motion_living_room
        state: "off"
        for:
          minutes: 10
    action:
      - service: scene.turn_on
        target:
          entity_id: scene.goodnight
      - service: lock.lock
        target:
          entity_id: lock.front_door
      - service: alarm_control_panel.arm_night
        target:
          entity_id: alarm_control_panel.home

5. Alerta de cuidado com idosos / detecção de quedas:

automation:
  - alias: "No Motion Alert - Elder Care"
    trigger:
      - platform: state
        entity_id: binary_sensor.wifi_motion_parents_house
        to: "off"
        for:
          hours: 4
    condition:
      - condition: time
        after: "08:00:00"
        before: "22:00:00"
    action:
      - service: notify.mobile_app
        data:
          title: "Check on Mom"
          message: "No motion detected for 4 hours during daytime."
          data:
            priority: high

O Caso de Uso Matador: Presença em Toda a Casa

Sensores de movimento tradicionais (PIR) detectam apenas calor e movimento. Eles não conseguem dizer se alguém está parado. O sensoriamento WiFi consegue. Ele detecta os movimentos mínimos da respiração, digitação ou simplesmente existir em um espaço.

Isso significa que você pode criar automações que sabem que você está em um cômodo mesmo quando está trabalhando quieto na sua mesa. As luzes não desligam porque você parou de se mover. O HVAC não reduz porque você está lendo um livro.

Isso é detecção de presença, não apenas detecção de movimento. E você construiu por $10.

Indo Além: Adicione Detecção de Movimento

Uma vez que você tem dados BFI ao vivo sendo transmitidos (do Caminho A), você pode adicionar detecção de movimento real com cerca de 10 linhas de Python. O conceito é simples: se a variância dos ângulos excede um limiar, algo se moveu.

import numpy as np

# Assuming you have a stream of angle data
def detect_motion(angle_buffer, threshold=0.5):
    """Returns True if motion detected in recent samples"""
    if len(angle_buffer) < 10:
        return False
    variance = np.var(angle_buffer[-10:])
    return variance > threshold

# In your main loop:
if detect_motion(recent_angles):
    print("Motion detected!")
    # Trigger alert, log event, whatever you want

Esta é uma versão básica. Artigos de pesquisa usam técnicas mais sofisticadas: classificadores de machine learning, múltiplos fluxos de antena, padrões temporais, para distinguir entre tipos de movimento, contar pessoas ou até reconhecer atividades específicas.

O Que Isso Significa para a Privacidade

Agora que você viu funcionando, vamos falar sobre o que isso significa:

Seu WiFi está sempre transmitindo. Mesmo quando você não está usando ativamente, seu roteador e dispositivos estão trocando dados BFI. Qualquer pessoa ao alcance do rádio pode capturar esses frames.

Criptografia não ajuda aqui. O BFI faz parte do handshake da camada física. Acontece antes da criptografia. WPA3, VPNs, nada disso importa para esses dados específicos.

A única mitigação real é física: Gaiolas de Faraday (impraticável), reduzir a potência de transmissão (estraga seu WiFi), ou aceitar que o padrão de ocupação da sua casa é efetivamente informação pública dentro do alcance do rádio.

Isso não é sobre alarmismo. É sobre consentimento informado. Você está usando uma tecnologia que tem essas propriedades. Agora você sabe.

Conclusão

Você acabou de aprender que seu roteador WiFi é basicamente um sistema de radar, construiu seu próprio detector de movimento usando ondas de rádio e, espera-se, ganhou uma melhor compreensão de como os sinais invisíveis ao nosso redor carregam informações sobre nosso mundo físico.

A tecnologia é neutra. Pode ser usada para automação residencial conveniente ou vigilância preocupante. O que importa é entendê-la, para que você possa tomar decisões informadas sobre as concessões que está fazendo.

E ei, você também tem um projeto de fim de semana legal para mostrar. "É, eu transformei meu WiFi em um sensor de movimento. Nada demais."

Bem divertido, né?