ToF (Time of flight, время пролета) – это метод определения расстояния от одного до объекта другого за счет измерения времени, необходимого лучу света для того, чтобы достигнуть цели и вернуться обратно к источнику. ToF-датчики – устройства, которые реализуют этот метод на практике. Такие сенсоры широко применяются в лидарах (LIDAR, Light detection and ranging), которые в свою очередь, используются в системах машинного зрения, в том числе беспилотных авто.
В последнее время, как пишет The Register, ToF-сенсоры начали появляться и в некоторых смартфонах. К примеру, iPhone 12 и 13 компании Apple, Samsung Galaxy S20+ оснащаются лазерными ToF-датчиками компании Sony. Они нужны для работы приложений дополненной реальности и обогащения двумерных изображений информацией о глубине.
Ученые предложили метод поиска скрытых камер с помощью смартфонаТехника, предложенная четырьмя исследователями из Национального университета Сингапура и Университета Енсе (Южная Корея), предполагает использования ToF-сенсоров для выявления спрятанных в помещении камер. Она получила название LAPD или Laser-Assisted Photography Detection, что в переводе на русский язык означает обнаружение фотографирования с помощью лазера. Метод LAPD позволяет обнаруживать крошечные линзы камер с помощью ToF-датчика смартфона, поскольку те очень хорошо отражают лазерное излучение.
Преимущества перед специализированными средствами
Существуют специализированные приборы для поиска скрытых камер и прослушивающих устройств (жучков), например, детекторы сигналов CC308+ и K18, отмечает The Register. Кроме того, «шпионские» устройства в ряде случаев можно найти при помощи отслеживания источника радиоизлучения в диапазоне беспроводных сетей Wi-Fi – для этих целей существуют бесплатные программы.
Однако исследователи отмечают, что подобные инструменты, в отличие от смартфона, могут быть сложны в освоении. К тому же мобильник превратился в едва ли не предмет первой необходимости и почти всегда находится под рукой. Поэтому приложение, использующее технику LAPD, видится специалистам более удобным решением.
В ходе экспериментов, проведенных учеными, метод LAPD продемонстрировал эффективность обнаружения скрытых камер на уровне 88,9%. Для сравнения: внимательный осмотр помещения невооруженным глазом дал лишь 46-процентный результат. Детектор K18 в аналогичных условиях показал результаты в 62,3% и 57,7% в непрерывном и мерцающем режимах соответственно.
Техника LAPD также отличилась минимальной частотой ложных срабатываний (16,67%) по сравнению с двумя режимами K18 (26,9% и 35,2%) и процентом ошибок при исследовании помещения методом визуального осмотра (54,9%). Такой результат стал возможен благодаря использованию в ПО LAPD фильтра на базе искусственного интеллекта, который заставили более качественно выявлять и отсекать случаи ложного срабатывания с помощью глубинного обучения.
Оружие в «ассиметричной войне»
Слежка за людьми с использованием скрытых камер становится глобальной проблемой, считают ученые.
Искусственный интеллект в контакт-центрах может автоматизировать половину запросов Искусственный интеллект«Крошечные скрытые камеры, размещенные в номерах отелей или туалетах, представляют собой все большую угрозу конфиденциальности во всем мире, – отмечают в исследователи в своей работе. – В одной лишь в Южной Корее за год было зарегистрировано более 6,8 тыс. таких случаев».
По мнению одного из авторов работы Шрирама Сами (Sriram Sami), проект LAPD имеет все шансы покончить с ситуацией, которую он окрестил «ассиметричной войной». Если у каждого под рукой всегда будет инструмент для поиска скрытых устройств видеонаблюдения, проблема станет менее острой.
«У нападающих есть возможность разместить скрытые камеры где угодно, а общественность, напротив, в целом беззащитна, – пояснил Сами в разговоре с The Register. – Поэтому мы этим занимаемся и надеемся, что выявление скрытых камер станет более доступным».
Исследователь также заявил, что хотел бы выложить исходный код проекта LAPD в открытый доступ, однако сперва ему нужно согласовать данный вопрос с коллегами.
Дмитрий Степанов
Поделиться Подписаться на новости Короткая ссылкаНажимая кнопку «Подписаться», вы даете свое согласие на обработку и хранение персональных данных.