研究：利用Wi-Fi无线功率可穿墙推断VR用户行为

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是被动捕获VR头显所连接Wi-Fi路由器发出的无线功率变化，据此推断用户在虚拟场景中的多层级行为

（映维网Nweon 2026年10月26日）一项研究揭示了一种针对AR/VR设备的穿墙窃听思路：攻击者不安装恶意软件，不在受害者附近放置摄像头，而是被动捕获VR头显所连接Wi-Fi路由器发出的无线功率变化，据此推断用户在虚拟场景中的多层级行为。

团队将这一概念验证攻击框架命名为MetaSpy。其基本逻辑是：VR用户浏览网站、启动应用、播放视频、玩VR游戏或通过虚拟替身互动时，网络传输的数据包数量会发生变化，进而引起Wi-Fi信号功率的变化。攻击者可在相邻房间、隔着墙体，在约5.0米至8.0米距离捕获这些功率轨迹，再通过信号预处理、干扰去除、归一化和特征提取，利用Bi-LSTM等模型进行推断。

为验证可行性，研究人员自制了一个无线功率嗅探器，使用2.4GHz和5GHz双频高增益偶极天线、RF-DC转换电路、Arduino Nano微控制器和microSD卡存储，整体尺寸约为15厘米×6厘米×5厘米。论文称该设备被动工作、不发射信号，也不需要网络连接，可藏在包、抽屉或家具后。实验在Wi-Fi 5环境下进行，采样率为20kHz。

他们指出，MetaSpy可推断多个层级的隐私信息：识别VR设备类型；对网站和VR应用进行指纹识别；识别应用内活动；识别VR游戏《Population: ONE》中的游戏场景和游戏内动作，包括其他在线玩家在非视距范围内、尚未被用户看到的动作；在MEETINVR场景中根据虚拟替身区分不同用户。团队进一步表示，通过top-k候选设置可提高击键推断命中率。

评估使用了20名参与者，实验场景包括家庭、办公室、走廊和咖啡馆，墙体包括塑料墙、玻璃墙、木墙和混凝土墙。在一个示例中，网站指纹识别准确率为87.5%，VR应用指纹识别为82.3%，应用内活动识别为88.3%，《Population: ONE》VR特有活动推断为83.0%，基于虚拟替身的用户识别为93.3%，虚拟击键推断为72.8%。在办公室和咖啡馆等多路由器干扰环境中，团队称平均准确率仍分别为83.6%和83.2%。在虚拟击键单键推断中，报告准确率仅为35.5%，但采用top-5、top-10和top-20候选后，不同头显上的准确率有不同程度提升。

当然，这一方案存在限制。攻击者需要在实际距离5.0米至8.0米内、于受害者相邻空间放置嗅探器；效果受墙体厚度、障碍物、距离和共信道无线设备影响。团队称它可穿透约9.5厘米薄混凝土墙，但遇到约25.0厘米厚混凝土墙时性能急剧下降，在8.0米距离下厚混凝土墙可导致性能降为零。

相关论文：Penetrating the Reality Wall: Long-Range and Through-Wall AR/VR Privacy Eavesdropping via Wireless Power Side Channel

值得一提的是，研究人员测试了对策：通过路由器随机发送冗余数据包进行信号混淆，可使网站、应用、应用内活动和VR特有活动识别准确率平均下降46.8%、49.5%、33.4%和36.8%；启用动态发射功率后，相应准确率下降33.6%、35.7%、25.8%和25.2%。