Исследовательская группа из Университета Карнеги-Меллона продемонстрировала технологию, позволяющую отслеживать человеческие движения сквозь стены с помощью радиоволн Wi-Fi. В отличие от камер или дорогостоящих лазерных сканеров LiDAR, этот метод базируется на анализе отраженных сигналов, которые распространяются в любом помещении с работающим роутером. Ученые использовали оборудование общей стоимостью около 30 долларов за единицу, что делает потенциальную угрозу приватности доступной для более широкого круга лиц, чем считалось ранее в сложных системах мониторинга.
Система базируется на программном инструменте DensePose, разработанном лабораторией искусственного интеллекта компании Facebook. Программа анализирует то, как радиоволны отражаются от предметов и человеческого тела. Поскольку Wi-Fi сигнал постоянно присутствует в пространстве, эти данные можно обработать нейронной сетью для создания визуальной модели позы человека. Предыдущие попытки реализации подобных систем, например технология RF-Capture от Массачусетского технологического института, не обеспечивали такого качества реконструкции, как текущий эксперимент с применением обновленного программного обеспечения для обработки сигналов.
Технический успех исследователей заключается в использовании глубокой нейронной сети, которая сопоставляет фазу и амплитуду Wi-Fi сигнала с координатами частей человеческого тела. Исследователи выделили 24 отдельные зоны, что позволяет системе распознавать позы нескольких людей одновременно. Главным условием является наличие данных о фазе и амплитуде волн, которые становятся единственным источником информации для построения трехмерного отображения объектов, находящихся вне пределов прямой видимости в комнате или офисном помещении.
Важно отметить, что представленное исследование на данный момент не прошло процедуру рецензирования другими специалистами. Кроме этого, для эффективного функционирования системы ученым потребовалось три отдельных роутера и три приемника сигнала, расположенных в конкретных точках. В обычных условиях жилого дома, где пользователи ограничиваются одним устройством или простым усилителем сигнала, качество полученных данных может быть значительно ниже из-за препятствий и нестабильности Wi-Fi волн в среде с большим количеством предметов интерьера.
Хотя нейронная сеть доступна для изучения на платформе Github, обученная модель для конкретных пространственных условий остается закрытой. Злоумышленникам потребуются значительные усилия для самостоятельного обучения алгоритмов под конфигурацию помещения. Однако в коммерческих зданиях или крупных офисах, где присутствует сеть из многих точек доступа, риск использования технологии для пассивного отслеживания становится вполне реальным техническим сценарием, который не требует физического проникновения внутрь объекта или согласия людей на проведение наблюдения.
По данным статистики, около 80% домохозяйств в США уже используют Wi-Fi роутеры, что создает широкое поле для потенциального сбора данных. Поскольку Wi-Fi сигналы локально активны даже при отсутствии соединения с интернетом, система может работать автономно. Вопрос о том, кто именно будет осуществлять мониторинг и как будет определяться подозрительное поведение жителей, остается открытым, поскольку разработчики предлагают использовать этот метод для оценки благополучия людей, однако этические риски частной собственности на личную жизнь остаются критическими.
