本文提出了一种名为 PINSIGHT 的系统性方法，用于全面评估基于 WiFi 信道状态信息的 PIN 码推断攻击的真实威胁。现有攻击（如 WiKI-Eve）声称在不同环境、设备和用户下都能保持高精度，但本文通过构建一个机器人打字平台，能够产生高度可重复的击键事件，并系统性地改变环境参数（如房间布局、家具位置等），首次分离了环境变化和打字编码本身对攻击性能的影响。实验结果表明，现有攻击在环境变化时表现出较好的泛化能力，但一旦信道对打字的编码方式发生改变（例如用户打字姿势、手指位置或设备放置方式不同），攻击精度就会显著下降。这恰恰是真实攻击场景中常见的情况。因此，本文认为当前最先进的 WiFi PIN 码推断攻击的实际威胁被高估了。PINSIGHT 还提供了第一个用于评估 WiFi PIN 推断攻击环境泛化能力的基准数据集。该研究有助于安全社区更准确地理解此类侧信道攻击的局限性，并为设计更鲁棒的防御措施提供指导。