Ваш Wi-Fi-роутер может отслеживать, где именно вы находитесь в комнате

Ваш Wi-Fi-роутер может отслеживать, где именно вы находитесь в комнате

22 января 2023 г.

Ваша скромная цель Wi-Fi маршрутизатор может использоваться для отслеживания ваших перемещений по комнате в стиле летучей мыши, говорится в новом отчете.

Исследователи из Университета Карнеги-Меллона недавно опубликовали отчет, в котором они подробно описал эксперимент с использованием обычных готовых маршрутизаторов Wi-Fi для определения местоположения людей, а также их поз в комнате.

Эксперимент, хотя и не без недостатков, в целом удался, доказав, что конечные точки можно использовать для отслеживания людей. Его описывают как этичный и конфиденциальный способ наблюдения за людьми (в основном пожилыми и одинокими).

Точные изображения

С точки зрения непрофессионала, сигнал Wi-Fi, передаваемый маршрутизаторами, можно использовать в качестве своего рода сонара, когда программа на основе искусственного интеллекта анализирует разницу в плотности исходящих и входящих сигналов и возвращает каркасные изображения люди в комнате.

В некоторых случаях изображения возвращались неполными или показывали людей в странных, неестественных позах, демонстрируя, что метод, очевидно, все еще нуждается в доработке. Но во многих случаях изображения, созданные ИИ, были достаточно точными. Положение людей в комнате было точным, их размеры были точными, их позы были точными.

Помимо случайных ошибок при рендеринге, еще одной серьезной проблемой является возможность отслеживать большее количество людей. На данный момент маршрутизаторы могут успешно отслеживать до трех человек.

Для эксперимента исследователи использовали устройства TP-Link Archer A7 AC1750, которые стоили всего 32 доллара США. По сравнению с другими технологиями отслеживания, такими как LIDAR или радар, использование маршрутизаторов Wi-Fi для этой цели намного дешевле. В некоторых случаях маршрутизаторы могут быть даже лучшим решением по сравнению с камерами, учитывая, что они работают, даже если люди спрятаны за такими предметами, как мебель.

Похоже, что исследователи продолжат свою работу, пытаясь улучшить решение с помощью более качественных общедоступных обучающих данных для восприятия на основе Wi-Fi.

PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE