¿Sabías que te pueden ver a través de tu router?

¿Sabías que te pueden ver a través de tu router?

La señal WiFi permite generar modelos 3D de personas en una habitación

¿Alguien recuerda la tecnología superinvasiva que presentó Lucius Fox en el final de Batman: El Caballero Oscuro? Pues bien, un grupo de investigadores de la Universidad Carnegie Mellon descubrió algo inquietantemente similar. El equipo demostró que los transmisores usados en los routers WiFi comunes son capaces de detectar la presencia de personas y crear modelos 3D de su silueta en tiempo real.

Espionaje a través de routers wifi

Basándose en la tecnología desarrollada por los investigadores de IA de Facebook, llamada Pose Densa (DensePose, en inglés), la cual mapea píxeles de cuerpos en fotografías para crear representaciones 3D precisas, los científicos decidieron perseguir un objetivo totalmente distinto, basado esta vez en la seguridad.

El artículo reseñado en arXiv, explica cómo tomar el principio de Pose Densa y aplicarlos a sus redes neuronales profundas, lo que les permitió detectar siluetas vivas en 3D de personas a través de paredes.

Básicamente, el equipo genera coordenadas UV de la superficie del cuerpo humano, usando señales CSI sin procesar, que se limpian a través de desinfección de amplitud y fase; una red codificadora-decodificadora de dos ramas que traduce CSI desinfectadas a mapas de características 2D que se asemejan a imágenes. También usa una arquitectura DensePose-RCNN modificada que usa características 2D del paso anterior para estimar un mapa UV que representa la densa correspondencia entre humanos 2D y 3D.

También se empleó la transferencia de aprendizaje desde una red DensePose basada en imágenes a la red basada en WiFi, para minimizar las discrepancias entre los mapas de características multinivel creados a partir de imágenes y los derivados de entradas de señales WiFi.

Así, una simple conexión WiFi es suficiente para hacer  funcionar esta red neuronal, estableciendo rápidamente en dónde se ubican todas las personas dentro de una habitación y que están haciendo en tiempo real.

Para realizar una prueba, los encargados del estudio emplearon tres transmisores TP-Link Archer A7 AC1750 en una misma sala con tres personas moviéndose. Lo que más llama la atención es que los algoritmos lograron crear un modelo 3D de las personas gracias al procesamiento de las señales WiFi.

¿Problemas éticos y morales?

Claramente, esto pone en duda los términos de invasividad, pero monitorear a las personas sin usar cámaras o el costoso software LiDAR ha sido, por alguna razón, un objetivo complicado de alcanzar para los especialistas en tecnología desde 2013.

Los investigadores creen que las señales WiFi pueden “servir como un sustituto omnipresente” de las cámaras CCTV comerciales, que tienen serias dificultades para sortear obstáculos comunes, como la iluminación o la distorsión.

El proyecto fue llamado DensePose WiFi y demostraron que no se deja intimidar por el debate ético en curso que rodea la tecnología desarrollada por Meta y usada en Facebook. Además, la versión de DensePose de la compañía de Mark Zuckerberg es diferente, ya que genera imágenes 3D de la silueta humana a partir de una imagen RGB plana, no a través del uso de señales WiFi.

Los investigadores Jiaqi Geng, Dong Huang, Fernando De la Torre, aseguran que es una solución fácil de implementar y muy económica, que mejoraría los sistemas de seguridad. Sumado a esto, el sistema puede mejorar si el modelo es entrenado con más datos.

“La mayoría de los hogares en los países desarrollados ya tienen WiFi en el hogar, y esta tecnología se puede escalar para monitorear el bienestar de las personas mayores o simplemente identificar comportamientos sospechosos en el hogar”.

Suena un poco extraño saber que pueden estar observándote a través de un simple router WiFi que compraste en una tienda cualquiera. Pero como bien explica el estudio, mientras se utilice estrictamente como métodos de seguridad o para salvaguardar el bienestar de las personas necesitadas, podría representar un gran avance.

Un artículo de Rodrigo Vázquez en https://cerebrodigital.net/

 

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La señal WiFi permite generar modelos 3D de personas en una habitación

¿Alguien recuerda la tecnología superinvasiva que presentó Lucius Fox en el final de Batman: El Caballero Oscuro? Pues bien, un grupo de investigadores de la Universidad Carnegie Mellon descubrió algo inquietantemente similar. El equipo demostró que los transmisores usados en los routers WiFi comunes son capaces de detectar la presencia de personas y crear modelos 3D de su silueta en tiempo real.

Espionaje a través de routers wifi

Basándose en la tecnología desarrollada por los investigadores de IA de Facebook, llamada Pose Densa (DensePose, en inglés), la cual mapea píxeles de cuerpos en fotografías para crear representaciones 3D precisas, los científicos decidieron perseguir un objetivo totalmente distinto, basado esta vez en la seguridad.

El artículo reseñado en arXiv, explica cómo tomar el principio de Pose Densa y aplicarlos a sus redes neuronales profundas, lo que les permitió detectar siluetas vivas en 3D de personas a través de paredes.

Básicamente, el equipo genera coordenadas UV de la superficie del cuerpo humano, usando señales CSI sin procesar, que se limpian a través de desinfección de amplitud y fase; una red codificadora-decodificadora de dos ramas que traduce CSI desinfectadas a mapas de características 2D que se asemejan a imágenes. También usa una arquitectura DensePose-RCNN modificada que usa características 2D del paso anterior para estimar un mapa UV que representa la densa correspondencia entre humanos 2D y 3D.

También se empleó la transferencia de aprendizaje desde una red DensePose basada en imágenes a la red basada en WiFi, para minimizar las discrepancias entre los mapas de características multinivel creados a partir de imágenes y los derivados de entradas de señales WiFi.

Así, una simple conexión WiFi es suficiente para hacer  funcionar esta red neuronal, estableciendo rápidamente en dónde se ubican todas las personas dentro de una habitación y que están haciendo en tiempo real.

Para realizar una prueba, los encargados del estudio emplearon tres transmisores TP-Link Archer A7 AC1750 en una misma sala con tres personas moviéndose. Lo que más llama la atención es que los algoritmos lograron crear un modelo 3D de las personas gracias al procesamiento de las señales WiFi.

¿Problemas éticos y morales?

Claramente, esto pone en duda los términos de invasividad, pero monitorear a las personas sin usar cámaras o el costoso software LiDAR ha sido, por alguna razón, un objetivo complicado de alcanzar para los especialistas en tecnología desde 2013.

Los investigadores creen que las señales WiFi pueden “servir como un sustituto omnipresente” de las cámaras CCTV comerciales, que tienen serias dificultades para sortear obstáculos comunes, como la iluminación o la distorsión.

El proyecto fue llamado DensePose WiFi y demostraron que no se deja intimidar por el debate ético en curso que rodea la tecnología desarrollada por Meta y usada en Facebook. Además, la versión de DensePose de la compañía de Mark Zuckerberg es diferente, ya que genera imágenes 3D de la silueta humana a partir de una imagen RGB plana, no a través del uso de señales WiFi.

Los investigadores Jiaqi Geng, Dong Huang, Fernando De la Torre, aseguran que es una solución fácil de implementar y muy económica, que mejoraría los sistemas de seguridad. Sumado a esto, el sistema puede mejorar si el modelo es entrenado con más datos.

“La mayoría de los hogares en los países desarrollados ya tienen WiFi en el hogar, y esta tecnología se puede escalar para monitorear el bienestar de las personas mayores o simplemente identificar comportamientos sospechosos en el hogar”.

Suena un poco extraño saber que pueden estar observándote a través de un simple router WiFi que compraste en una tienda cualquiera. Pero como bien explica el estudio, mientras se utilice estrictamente como métodos de seguridad o para salvaguardar el bienestar de las personas necesitadas, podría representar un gran avance.

Un artículo de Rodrigo Vázquez en https://cerebrodigital.net/

 

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