Sygnały WiFi używane do „widzenia” ludzi w pokojach

Informacyjny.kim

Technika ta rodzi własny zestaw problemów związanych z prywatnością.

Obrazowanie niewizualne

Teraz ta opcja wydaje się możliwa dzięki pracy Jiaqi Geng i współpracowników z Carnegie Mellon University w Pittsburghu. Zespół ten znalazł sposób na monitorowanie ruchu człowieka w pomieszczeniach za pomocą sygnałów WiFi. Wyszkolili nawet sieć neuronową, aby wykorzystywała te sygnały do rozpoznawania specyficznej pozy każdego człowieka w pokoju. „To toruje drogę do tanich, szeroko dostępnych i zachowujących prywatność algorytmów do wykrywania ludzi” – mówią.

WiFi składa się z sygnałów radiowych o niskiej mocy w paśmie 2,4 GHz, które kodują dane przy użyciu różnych protokołów. Geng i co ignorują zakodowane dane i patrzą po prostu na stosunek transmitowanej fali sygnałowej do odbieranej. Zależy to od czynników, takich jak odległość między anteną nadawczą i odbiorczą oraz od wszelkich obiektów pomiędzy, które mogą absorbować, odbijać lub zniekształcać sygnał.

Pojedynczy nadajnik i odbiornik oczywiście dostarczają ograniczonych informacji o środowiskach 3D. Geng i spółka patrzą więc na sygnały z trzech nadajników i trzech odbiorników, wskazując, że wiele komercyjnych nadajników WiFi ma trzy anteny, a więc są do tego dobrze przygotowane.

Po oczyszczeniu sygnałów Geng i spółka łączą je, aby utworzyć dwuwymiarową mapę obiektową podobną do obrazu. Ale chociaż ten obraz oddaje pozę wszystkich ludzi w pokoju, nie jest to taki, który ludzkie oko mogłoby łatwo zrozumieć.

Naukowcy wytrenowali więc sieć neuronową, aby rozpoznawała ludzkie pozy. Jest to możliwe, ponieważ sieć neuronowa o nazwie DensePose robi to już w domenie wizualnej. Geng i spółka zastosowali to szkolenie do domeny WiFi za pomocą techniki zwanej uczeniem transferowym.

Obrazowanie WiFi
Sygnały WiFi mogą ujawniać pozę ludzi w środowisku wewnętrznym (Źródło: arxiv.org/abs/2301.00250)

Rezultatem jest system, który może wykryć pozę ludzi w pomieszczeniu wyłącznie na podstawie sygnałów WiFi przechodzących przez środowisko. Nie jest jednak idealny. Zespół twierdzi, że ich system dobrze radzi sobie z szacowaniem póz ludzkich torsów, ale ma trudności z wykrywaniem szczegółów, takich jak kończyny.

Musi być również całkowicie przekwalifikowany za każdym razem, gdy zmienia się środowisko – na przykład po przeniesieniu do innego pokoju. „Sygnały WiFi w różnych środowiskach wykazują znacząco różne wzorce propagacji”, mówią Geng i spółka. „Dlatego nadal bardzo trudnym problemem jest wdrożenie naszego modelu na danych z niewytrenowanego układu”.

Jest to nowa rzeczywistość z potencjałem sygnałów WiFi do monitorowania ludzi w ich własnych domach.

Rodzi jednak problemy. Sygnały Wi-Fi są wykrywalne daleko poza granicami większości domów i biur, co rodzi ryzyko, że szkodliwi użytkownicy wykorzystają ten pomysł do monitorowania działań osób za zamkniętymi drzwiami. Natychmiast usuwa prywatność ścian i zasłon i chociaż powstałe obrazy nie są „fotograficzne”, rodzi to ważne kwestie zarówno bezpieczeństwa, jak i prywatności.

WiFi

Ostatnim trendem przestępczym jest kradzież pojazdów o wysokiej wartości poprzez kradzież identyfikatorów radiowych z breloków trzymanych w pomieszczeniach. Okazuje się bowiem, że dla wielu samochodów, piloty te mogą być widziane z daleka przez każdego dysponującego odpowiednim sprzętem radiowym kto może potem ukraść Auto.

Oczywiście istnieje sposób na powstrzymanie tego rodzaju kradzieży, co doprowadziło do pojawienia się małych klatek Faradaya w domach. Są to skrzynki wyłożone cienką siatką drucianą, która zapobiega przepływowi sygnałów radiowych i kradzieży identyfikatorów radiowych.

Jeśli obrazowanie WiFi stanie się powszechne, z pewnością nie potrwa długo, zanim ludzie zaczną chronić swoje domy – szczególnie sypialnie i łazienki – za pomocą podobnych, ale znacznie większych klatek.

Ty jesteś Kreatorem Własnej Rzeczywistości

Komentarze są wyłączone

Wybierz Zakładkę

Portal Społecznościowy KimBook

Platforma Społecznościowa

Platforma Video

MyTube

Platforma Społecznościowa

Komunikator WTC WhatsThat

WhatsThat

Nakładka na YouTube

Invidious.kim

Komunikator TNP Transport na Protesty

https://transportnaprotesty.info

Wesprzyj nas

Wesprzyj nas

Kontakt

Kontakt

Ostatnie wpisy