За допомогою Wi-Fi та штучного інтелекту можна бачити через стіни та стежити за ким завгодно

overclockers.ru

3 хв

Переглянути оригінал

Дослідники з Каліфорнійського університету в Санта-Барбарі зробили значний прорив: сигнали Wi-Fi можуть зчитуватися крізь стіни, що є серйозним значенням для майбутнього бездротового зв'язку та безпеки.

Дослідники, що працюють у , представили революційний метод, який дозволяє сигналам Wi-Fi проникати через стіни, відстежуючи складні деталі об'єктів за ними. , як демонструє невикористаний потенціал бездротових сигналів, а й відкриває безліч можливостей — від стеження до медичної діагностики.

Дослідження зосереджено на взаємодії країв з хвилями, що набігають, з використанням геометричної теорії дифракції (ВМД). Пропонований метод, який отримав назву "Wiffract", відображає краї нерухомих об'єктів, використовуючи GTD та відповідні конуси Келлера.

На основі фундаментальної роботи лабораторії Mostofi, яка з 2009 року знаходиться в авангарді сенсорних технологій з використанням повсякденних радіочастотних сигналів, таких як Wi-Fi, Wiffract розширює горизонти застосування. Можливості технології варіюються від аналізу натовпу та ідентифікації людей до досягнень у галузі розумної охорони здоров'я.

Детально розповідаючи про технічні тонкощі, Мостофі: «Коли хвиля зіштовхується з краєм, виникає те, що ми називаємо «конусом Келлера», заснованим на геометричній теорії дифракції Келлера (GTD). Орієнтація краю впливає результуючий слід конуса на сітці приймача. Використовуючи ці сліди, ми створили математичну модель, яка розшифровує ці сигнатури, що дозволяє нам визначати орієнтацію краю та згодом створювати докладну карту країв усієї сцени».

Загальна ідея пов'язана з тим фактом, що сигнали Wi-Fi по суті відбиваються навколо об'єктів та від них. Використання сітки приймача дозволяє відстежувати рух краями об'єкта.

Цей підхід дозволив Wi-Fi читати англійську абетку через стіни, демонструючи складні деталі букв. Тим не менш, команда вказала, що цю технологію можна використовувати для створення карт внутрішніх місць, відстеження та моніторингу рухів людського тіла, моніторингу громадського транспорту та цілого ряду інших програм.

«Залежно від орієнтації краю конус залишає різні сліди (тобто конічні секції) на сітці приймача. Потім ми розробляємо математичну основу, яка використовує ці конічні сліди як сигнатури для визначення орієнтації країв, створюючи таким чином карту країв сцени», — пояснив Мостофі.

Це не вперше, коли Wi-Fi використовується, щоб «бачити» крізь стіни. Минулого року цей дрон використовував протокол підключення Wi-Fi для визначення розташування таких пристроїв, як мобільні телефони, розумний годинник, ноутбуки і планшети, в кімнаті, а потім створював карту розташування. Дрон використовує функцію підключення, відому як «ввічливий Wi-Fi», завдяки якій навіть пристрої, захищені паролем, реагують на спроби контакту, якщо вони знаходяться в межах досяжності. Надсилаючи кілька повідомлень на пристрій та вимірюючи час відповіді, дрон може точно визначити місце розташування кожного пристрою з точністю до метра. Доктор Алі Абеді, професор інформатики у Ватерлоо, наголосив на потенційному застосуванні безпеки та ризиках такої технології, зазначивши, що її можна використовувати для відстеження рухів усередині будівель або ідентифікації інтелектуальних пристроїв у будинку.

Хоча Wi-Peep використовує зовсім інший процес і технологію, щоб «бачити» крізь стіни, загальні наслідки безпеки та конфіденційності величезні.

Правоохоронні органи потенційно могли б використовувати цю технологію для відстеження злочинної діяльності, не втручаючись фізично, а лікарні могли б стежити за пацієнтами без медичних пристроїв, але це також викликає побоювання з приводу необґрунтованого спостереження та особистого життя. Здатність технології ідентифікувати людей за їх силуетом або навіть манерою ходьби, про що свідчить її застосування для ідентифікації особистості, одночасно вражає та викликає занепокоєння.

У чужих руках його можна використовувати для відстеження людей без їх відома, що може призвести до потенційного переслідування чи крадіжки особистих даних. Більше того, у разі інтеграції з існуючими методами збору даних він може надати повніший профіль людини, що призведе до посилення проблем із конфіденційністю даних.