İÇİNDEKİLER
♦ Sadece Wi-Fi Sinyallerini Kullanarak İnsanları Takip Edebilir ve Duvarların Arkasını Okuyabilirsiniz
Bir yönlendiriciden gelen Wi-Fi sinyalleri evinize bakmak için kullanılabilir.
Son araştırmalar, Wi-Fi yönlendiricinizden yayılan sinyalleri, insanların hareketlerini takip edebilen ve hatta duvarların arkasından metin okuyabilen sinsi bir gözetim sistemine dönüştürmenin mümkün olduğunu ortaya çıkardı..
Bu teknolojinin bir örneği yakın zamanda, yalnızca Wi-Fi sinyallerini kullanarak insan vücudunun dijital haritasını çıkaran derin bir sinir ağı geliştiren Carnegie Mellon Üniversitesi’ndeki bilgisayar bilimcilerden oluşan bir ekip tarafından gösterildi..
Radar gibi teknolojiye benzer prensipte çalışır..
-Çok sayıda sensör, yürüyen bir insan gibi başka bir nesneden gelen parazitin bir sonucu olarak Wi-Fi radyo dalgalarının odanın etrafında nasıl yansıtıldığını tespit ediyor ..
-Bu veriler daha sonra, hareket eden insan vücutlarının doğru görüntülerini bir araya getirebilen bir makine öğrenme algoritması tarafından işlenir..
– Araştırmacılar:
“Araştırmanın sonuçları, modelimizin tek girdi olarak Wi-Fi sinyallerini kullanarak görüntü tabanlı yaklaşımlarla karşılaştırılabilir bir performansla, birden fazla konunun yoğun pozunu tahmin edebildiğini ortaya koyuyor..
Bazıları bu deneysel teknolojinin müdahaleci olma riski taşıdığından endişe duysa da ekip, kamerayla karşılaştırıldığında bunun aslında ‘gizliliği koruyan’ bir teknoloji olduğuna inanıyor.. Algoritma, insanların yüz özelliklerini ve görünümünü değil, yalnızca kaba vücut pozisyonlarını tespit edebiliyor; bu nedenle, bir dereceye kadar anonimliği korurken gözetimi gerçekleştirmenin yeni bir yolunu sunabilir.
Bu teknoloji, yaşlı insanların refahını izlemek veya sadece evdeki şüpheli davranışları tespit etmek için ölçeklendirilebilir..”
Daha yakın tarihli bir araştırmada, California Santa Barbara Üniversitesi’ndeki bilim adamları, Wi-Fi sinyallerinin, duvarların içinden bile olsa, alanların etrafını gözetlemek için kullanılabileceği başka bir yol gösterdi..
-Benzer teknolojiyi kullanarak bir binanın duvarından gelen Wi-Fi sinyallerini yakaladılar ve bunları 3 boyutlu alfabe harflerinin şeklini ortaya çıkarmak için kullandılar..Hareket eksikliğinden dolayı Wi-Fi ile sabit manzaraları görüntülemek oldukça zordur..
– UC Santa Barbara’da elektrik ve bilgisayar mühendisliği profesörü Yasamin Mostofi:
”Daha sonra bu zorlu sorunu çözmek için nesnelerin kenarlarının izini sürmeye odaklanarak tamamen farklı bir yaklaşım benimsedik.”
İçiniz rahat olsun, bu teknoloji henüz insanların özel evlerine bakmaya hazır değil.
– UC Santa Barbara projesinin baş doktora öğrencisi Anurag Pallaprolu:
“Geleneksel görüntüleme tekniklerinin, ticari Wi-Fi alıcı-vericileri ile kullanıldığında yüzeylerin düşük frekanslarda neredeyse aynaya yakın görünebilmesi nedeniyle düşük görüntüleme kalitesine yol açtığını belirtmekte fayda var. dolayısıyla alıcı şebekesinde yeterli imza bırakılmıyor.”
Ancak teknolojinin hiç bitmeyen patlaması göz önüne alındığında, Wi-Fi yönlendiricilerimizden, akıllı telefonlarımızdan ve dizüstü bilgisayarlarımızdan yayılan dalgaların canlı, net görüntüler üretmesi an meselesi gibi geliyor.
♦ Wifi duvarların arkasını okuyabilir
Santa Barbara profesörü Yasamin Mostofi’nin laboratuvarındaki araştırmacılar, yalnızca WiFi sinyalleriyle hareketsiz nesnelerin yüksek kalitede görüntülenmesini sağlayabilecek yeni bir temel önerdi..
-Yöntemleri, nesnelerin kenarlarını izlemek için Geometrik Kırınım Teorisini ve karşılık gelen Keller konilerini kullanır..
Bu teknik aynı zamanda ilk kez, harflerin karmaşık ayrıntıları nedeniyle Wi-Fi için çok zor sayılan bir görev olan İngilizce alfabenin Wi-Fi ile duvarların arkasından görüntülenmesini veya okunmasını da mümkün kıldı..
– Elektrik ve bilgisayar mühendisliği profesörü Mostofi:
“WiFi ile sabit manzarayı görüntülemek, hareket eksikliğinden dolayı oldukça zordur” dedi. “Daha sonra bu zorlu sorunu çözmek için nesnelerin kenarlarının izini sürmeye odaklanarak tamamen farklı bir yaklaşım benimsedik.”
Bu yenilik, 2009’dan bu yana kalabalık analitiği, kişi tanımlama, akıllı sağlık ve akıllı alanlar da dahil olmak üzere birçok farklı uygulama için WiFi gibi günlük radyo frekansı sinyalleriyle algılamaya öncülük eden Mostofi Laboratuvarı’ndaki önceki çalışmalara dayanıyor.
– Mostofi:
“Belirli bir dalga bir kenar noktasına çarptığında, Keller’in Geometrik Kırınım Teorisine (GTD) göre, Keller konisi olarak adlandırılan, giden ışınlardan oluşan bir koni ortaya çıkar..”
Araştırmacılar, bu etkileşimin gözle görülür keskin kenarlarla sınırlı olmadığını, yeterince küçük bir eğriliğe sahip daha geniş bir yüzey kümesi için geçerli olduğunu belirtiyor..
– Mostofi:
“Kenar yönüne bağlı olarak koni, belirli bir alıcı ızgarası üzerinde farklı ayak izleri (yani konik bölümler) bırakır. Daha sonra bu konik ayak izlerini kenarların yönelimini anlamak için imza olarak kullanan bir matematiksel çerçeve geliştiriyoruz, böylece sahnenin kenar haritasını oluşturuyoruz”
Daha spesifik olarak ekip, Keller konisi tabanlı bir görüntüleme projeksiyon çekirdeği önerdi. Bu çekirdek, dolaylı olarak kenar yönelimlerinin bir fonksiyonudur; bu ilişki, daha sonra, küçük bir olası kenar yönelimleri kümesi üzerinde hipotez testi yoluyla kenarların varlığını/yönelimini çıkarmak için kullanılan bir ilişkidir. Başka bir deyişle, bir kenarın varlığı tespit edilirse, görüntülemeyle ilgilenilen belirli bir nokta için ortaya çıkan Keller konisi tabanlı imzaya en iyi uyan kenar yönelimi seçilir..
– Baş Ph.D. Anurag Pallaprolu:
“Gerçek hayattaki nesnelerin kenarlarının yerel bağımlılıkları vardır.. Böylece, önerilen görüntüleme çekirdeği aracılığıyla yüksek güvenirliğe sahip kenar noktalarını bulduğumuzda, Bayesian bilgi yayılımını kullanarak bilgilerini geri kalan noktalara yayıyoruz. Bu adım, bazı kenarlar kör bölgede olabileceğinden veya vericilere daha yakın olan diğer kenarlar tarafından aşırı güçlenebileceğinden görüntünün iyileştirilmesine daha da yardımcı olabilir.”
Son olarak, bir görüntü oluşturulduktan sonra araştırmacılar, görüş alanındaki görüntü tamamlama araçlarını kullanarak görüntüyü daha da geliştirebilirler.
– Pallaprolu:
“Geleneksel görüntüleme tekniklerinin, ticari WiFi alıcı-vericileri ile kullanıldığında düşük görüntü kalitesine yol açtığını belirtmekte fayda var, çünkü yüzeyler daha düşük frekanslarda aynaya yakın görünebiliyor ve bu nedenle alıcı ızgarasında yeterli imza bırakmıyor.”
Araştırmacılar ayrıca yüzeyin eğriliği, kenar yönelimi, alıcı ızgarasına olan mesafe ve verici konumu gibi birçok farklı parametrenin Keller konileri ve önerilen kenar tabanlı görüntüleme sistemi üzerindeki etkisini kapsamlı bir şekilde incelediler ve böylece bir temel geliştirdiler. metodik bir görüntüleme sistemi tasarımı.
“Daha sonra bu zorlu sorunun üstesinden gelmek için nesnelerin kenarlarının izini sürmeye odaklanarak tamamen farklı bir yaklaşım benimsedik.”
Ekibin deneylerinde, kullanıma hazır üç Wi-Fi vericisi, bölgeye kablosuz dalgalar gönderiyor. WiFi alıcıları daha sonra hareket ederken bir WiFi alıcı ızgarasını taklit eden insansız bir araca monte ediliyor. Alıcı, önerilen metodolojiye göre daha sonra görüntüleme için kullandığı alınan sinyal gücünü ölçer..
Araştırmacılar bu teknolojiyi, duvardan geçen senaryolar da dahil olmak üzere üç farklı alanda çeşitli deneylerle kapsamlı bir şekilde test etti. Örnek bir uygulamada, önerilen hattın yeteneklerini sergilemek için bir WiFi Okuyucusu geliştirdiler..
Bu uygulama özellikle bilgilendiricidir çünkü İngilizce alfabe, görüntüleme sisteminin performansını test etmek için kullanılabilecek karmaşık ayrıntılar sunar. Bu doğrultuda grup, alfabe şeklindeki birçok nesneyi nasıl başarılı bir şekilde görüntüleyebileceklerini gösterdi..
Görüntülemenin yanı sıra harfleri daha da sınıflandırabiliyorlar. Son olarak, yaklaşımlarının, ayrıntıları görüntüleyerek ve “İNAN” kelimesinin harflerini duvarların arkasından okuyarak, Wi-Fi’nin duvarların içinden görüntü ve okuma yapmasını nasıl sağladığını gösterdiler. Ayrıca, daha önce WiFi ile mümkün olmayan ayrıntıları yakalayabildiklerini gösteren bir dizi başka nesneyi de görüntülediler..
Genel olarak, önerilen yaklaşım RF görüntüleme için yeni yönler açabilir.