WiFi-ს სიგნალები ფარულად ტარებულ პისტოლეტებს ამოიცნობს, აჩვენებს შვედური კვლევა

WiFi-ს სიგნალები შეიძლება გამოყენებულ იქნას ფარულად ტარებული პისტოლეტების აღმოსაჩენად და უსაფრთხოების სამსახურის გასაფრთხილებლად, შვედეთის თავდაცვის კვლევის სააგენტოს (FOI) კვლევის მიხედვით. მკვლევრებმა წარმოადგინეს პროტოტიპი, რომელმაც ოთახში მოსიარულე 4 ადამიანამდე პირის მიერ ტარებული ნივთების 90%-მდე ლოკალიზაცია მოახდინა.

როგორ მუშაობს სისტემა

ექსპერიმენტის მოწყობა საკმაოდ მარტივი იყო. მკვლევრებმა ოთახის ერთ მხარეს 2 WiFi გადამცემი, მეორე მხარეს კი 2 მიმღები განათავსეს. გამოყენებული იყო 5,68 GHz სამუშაო სიხშირე, იგივე, რაც ბევრ სახლის როუტერს აქვს, 20 MHz გამტარუნარიანობით, WiFi-ის ყველაზე ვიწრო სტანდარტული არხით. მონაცემები შეგროვდა IEEE 802.11a-ს მოდიფიცირებული ღია კოდის იმპლემენტაციით, 1999 წლის უფრო ძველი WiFi სტანდარტით, და GNU Radio-თი, რადიოსიგნალების დამუშავების თავისუფალი პროგრამით.

WiFi-ს სიგნალებით დაფარულ 12 კვადრატულ მეტრამდე ფართობზე 4 მონაწილემდე დადიოდა, სტანდარტული ვიდეოკამერა კი ყველას იღებდა. მთავარი იდეა ისაა, რომ WiFi-ს სიგნალები სხვადასხვაგვარად იცვლება, როცა ადამიანებსა და ობიექტებში გადის, მაგალითად ლითონის პისტოლეტში, წყლის ბოთლში, ტელეფონში ან პლასტმასის სათამაშო პისტოლეტში.

მკვლევრებმა გამოიყენეს WiFi-ს არხის მდგომარეობის ინფორმაცია (CSI), დეტალური გაზომვა იმისა, თუ როგორ ვრცელდება, აირეკლება და იცვლება რადიოტალღები. CSI 20 MHz არხს 52 ვიწრო სიხშირულ სეგმენტად ყოფს და ამპლიტუდასა და ფაზას წამში 80-ჯერ ზომავს. ღრმა სწავლების მოდელმა, სახელად WiFireNet-მა, ისწავლა პისტოლეტის ნიმუშების ამოცნობა და 2D ჩარჩოს დახატვა იმ ადამიანის გარშემო, რომელიც, მისი აზრით, იარაღს ატარებს. ის გაწვრთნილი იყო 4 ჩვეულებრივი კლასის გასარჩევად: პისტოლეტი, პლასტმასის პისტოლეტი, ლითონის წყლის ბოთლი და მობილური ტელეფონი.

შედეგები და შეზღუდვები

შედეგების მიხედვით, სისტემამ აღმოაჩინა 83%-დან 91,5%-მდე იმ ობიექტებისა, რომლებსაც ადამიანები ატარებდნენ, ოთახის ზომისა და ადამიანთა რაოდენობის მიხედვით. თუმცა ის ბევრ შეცდომასაც უშვებს. საშუალო სიზუსტის ქულა (mAP), რომელიც ცრუ დადებით შედეგებს სჯის, დაახლოებით 35%-დან 50%-მდე იყო. მხოლოდ პისტოლეტის კლასის საშუალო სიზუსტე დაახლოებით 30%-დან 72%-მდე მერყეობს.

ავტორები ამტკიცებენ, რომ CSI სიგნალები დიდ ფართობს ფარავს, დამალული ნივთების ამოცნობა შეუძლია და არ საჭიროებს დაცვის კარიბჭეს მცველით. „WiFi-ზე დაფუძნებულ უსაფრთხოების სისტემას შეუძლია იყოს დამატებითი მექანიზმი, რომელსაც შეუძლია გაუმკლავდეს დაფარვას ან დამალვას და არ იზღუდება მკაცრი სივრცითი კონფიგურაციებით“, ამბობენ მკვლევარები.

ღია გამოქვეყნება

შეგროვებული მონაცემები, კოდი და გაწვრთნილი მოდელი ახლა საჯაროა, რათა სხვა ლაბორატორიებმა გაამრავლონ ან გააუმჯობესონ. მკვლევრები აღნიშნავენ, რომ WiFi-ს სიგნალები უკვე გამოიყენება შემოჭრილების აღმოსაჩენად, არსებობის შესამცნებლად ან თუნდაც კედლების მიღმა სანახავად, და აცხადებენ, რომ აქამდე არ ჩატარებულა კვლევა WiFi-ზე დაფუძნებული პისტოლეტის ამოცნობის შესახებ დინამიკურ მრავალადამიანიან გარემოში.

წყაროები: Cybernews