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即便你把手机调成飞行模式、加密了存储数据、甚至锁上了屏幕，有一种窥探方式仍然悄无声息地有效，它无需碰你的手机，只需"听"。
中国人民公安大学的研究人员近日发表了一项令人震惊的研究成果。他们开发出一套通过分析智能手机运行时产生的低频电磁辐射，来识别用户正在使用哪款应用程序的技术，准确率高达99.07%，并将其定性为一种"非接触式取证技术"。该研究于2026年5月22日发表在同行评审期刊《无线电工程》上。
这项技术的核心逻辑，来自一个物理学上的基本事实：任何运行中的电子设备都会向外泄漏极微弱的电磁信号，这些信号由芯片的计算活动产生，不同的应用程序会驱动处理器执行不同的运算模式，因而辐射出独特的电磁"指纹"。研究人员要做的，就是捕捉并解读这些指纹。
一把不需要钥匙的锁
研究人员还测试了小米15 Pro，这是一款中国制造的智能手机。图片：EPA-EFE
研究团队在三款市售智能手机上验证了这套方法，分别是苹果iPhone 15 Pro、小米15 Pro和Oppo Reno 13，横跨iOS与安卓两大主流平台。
测试涵盖的应用程序包括抖音、微信视频通话、百度地图、短信、浏览器、摄像头和云存储等常见类型。结果显示，系统的平均识别准确率达到99.07%，这一数字在学术层面已属顶尖水准，意味着每100次识别中仅有不到1次出错。
这项技术最让人不安的地方在于它的绕过能力。加密保护的是数据内容，飞行模式切断的是无线连接，锁屏阻断的是界面访问，但这些防护手段都建立在一个前提之上：攻击者必须通过软件层面入侵设备。而电磁辐射是硬件物理特性的自然泄漏，任何软件层面的防护对它都毫无效果。
研究论文中，作者将这项技术定位为"数字取证和非接触式调查中的证据强化工具"。这意味着执法机构在无法或不便直接访问设备内部数据的情况下，可以通过外部传感器获得一定程度的行为信息。
技术突破背后的双重解读
这类研究并非横空出世。电磁侧信道攻击（EM Side-Channel Attack）是信息安全领域的一个经典研究方向，早在1990年代就有学者开始研究如何通过设备辐射泄露的信号推断其内部运算，智能卡破解、密钥提取都曾是相关研究的重点目标。
将这一思路应用于智能手机应用识别，在技术上是合理的延伸，但在规模和精度上有了显著跃升。此前已有研究证明，通过磁场传感器和机器学习可以识别部分应用行为，而此次中国研究团队的工作将这一准确率推向了接近实用化的程度。
从技术价值的角度看，这套系统对执法取证确实具有潜在价值。在一些无法获取手机解锁权限或数据提取令的场景下，通过电磁信号推断设备活动状态，可以作为旁证补充。研究团队将其应用场景限定在"执法调查"框架之内，这是中国安全研究机构的惯常表述。
然而，这项技术的双刃属性同样不容忽视。一旦这套方法被系统化、设备化，理论上任何人持有一个适当的传感器，走到目标附近，就有可能在对方完全不知情的情况下推断出其手机上的活动内容。隐私研究者和数字权利组织已经注意到了这篇论文，部分分析人士指出，它引发的担忧远不止于"执法用途"这一单一维度。
目前，研究测试的有效探测距离尚未在论文摘要中详细披露，这一参数对评估技术的实际威胁范围至关重要。但可以确定的是股票配资专业知识，随着传感器灵敏度和AI模型能力的持续提升，这个距离只会越来越远，而不会更近。
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