Hay una nueva tecnología que usa WiFi para ver a las personas a través de las paredes

Hay una nueva tecnología que usa WiFi para ver a las personas a través de las paredes

Descargo de responsabilidad: Las opiniones expresadas a continuación pertenecen únicamente al autor.

Como si no nos preocupáramos lo suficiente por la privacidad en esta era digital, los científicos de la Universidad Carnegie Mellon parecen haber desarrollado una tecnología para mapear personas en 3D usando solo señales WiFi.

Analizan su fase y amplitud antes de enviarlos a los algoritmos de visión por computadora para crear una imagen que efectivamente “ve” a través de las paredes y otros obstáculos.

WiFi de mapeo humano 3D
Crédito de la imagen: Pose densa de WiFi, J Geng, D Huang, F De La Torre

El documento de preimpresión se publicó en arXiv hace tres semanas y Vice informó por primera vez esta semana.

Como se menciona en los informes de noticias, los esfuerzos para detectar o mapear personas sin el uso de dispositivos costosos como lidar se han realizado durante al menos una década. Parece que finalmente han producido frutos que podrían encontrar un uso práctico, aunque es difícil decir si nos hará más bien que daño.

Curiosamente, los propios autores promocionan la tecnología como una que podría usarse para ayudar en lugar de violar la privacidad:

además de ella [WiFi signals] proteger la privacidad del individuo y el equipo necesario se puede comprar a un precio razonable. De hecho, la mayoría de los hogares en los países desarrollados ya cuentan con WiFi en el hogar, y esta tecnología se puede escalar para monitorear el bienestar de las personas mayores o simplemente detectar comportamientos sospechosos en el hogar.

– “Pose densa de WLAN”, J Geng, D Huang, F De La Torre

Sin embargo, no estoy convencido de que la capacidad de ver a través de las paredes, mientras produce una imagen 3D muy genérica, junto con un “precio razonable” sirva para mejorar nuestra privacidad.

DensePose en sí proviene de los laboratorios de investigación de IA de Meta, que originalmente se enfocaban en crear representaciones 3D de humanos usando píxeles RGB de una imagen plana. El equipo de Carnegie Mellon fue un paso más allá y utilizó señales de radio generadas por redes WiFi en lugar del espectro de luz visible.

WiFi de mapeo humano 3D
Comparación de imágenes generadas por DensePose a partir de una imagen fija y señales WiFi / Crédito de la foto: DensePose From WiFi, J Geng, D Huang, F De La Torre

Dados los muchos dispositivos que ya tenemos en el hogar, parece la idea de que alguien podría piratear a bajo costo o comprar directamente un dispositivo que podría usar no solo para determinar si alguien está en el hogar, pero si está en el espacio de localización. , más como una pesadilla distópica.

Por supuesto, como toda tecnología, podría usarse con fines productivos, p. B. para monitorear a los enfermos, ancianos, niños o incluso mascotas dentro de los límites del hogar para controlarlos de forma remota y/o ver si pueden necesitar ayuda.

Esto se está volviendo cada vez más importante ya que muchos pensionistas viven solos y cada vez hay más casos de personas que mueren desapercibidas en Singapur.

También se puede usar para detectar intrusos, una característica que es particularmente útil en una casa grande u otra propiedad y mejora el trabajo de los sistemas visuales como CCTV que, de otro modo, los delincuentes podrían desactivar.

No obstante, en este caso particular, las preocupaciones sobre la privacidad inevitablemente superan los beneficios potenciales, lo que puede conducir a contramedidas tecnológicas que interrumpen o aíslan la señal WiFi para que no penetre en las paredes y llegue a los invitados no deseados.

Afortunadamente, es más una prueba de concepto en una etapa inicial que una solución lista para el mercado, por lo que llevará algún tiempo armar un escáner espía wifi como este para vender en Amazon. Por lo tanto, por ahora, aún debe concentrarse en asegurarse de que nadie haya pirateado sus cámaras interiores.

Fuente de imagen seleccionada: “DensePose From WiFi”, J Geng, D Huang, F De La Torre

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