Nas últimas décadas, as medidas de segurança em locais como aeroportos, escolas, estádios e outros locais públicos têm aumentado continuamente. Máquinas de raio X, câmeras de vigilância e buscas em bolsas tornaram-se comuns, mas ainda assim armas, bombas e explosivos escondidos podem escapar – às vezes com efeitos tragicamente devastadores.
Procurando uma nova maneira de ajudar a resolver este problema, pesquisadores da Rutgers University, Indiana University – Purdue University Indianápolis e a Universidade de Binghamton encontraram um novo uso para uma tecnologia que é onipresente em 2018: o Wi-Fi comum. Usando isso ferramenta de conectividade baseada em ondas de rádio, eles desenvolveram um novo tipo de sistema de triagem de segurança que é ao mesmo tempo de baixo custo e, potencialmente, poupança de vida. Ele funciona detectando objetos suspeitos, aproveitando as informações refinadas do estado do canal (CSI) de Wi-Fi pronto para uso, sem a necessidade de invadir a privacidade do usuário vasculhando fisicamente bolsas.
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“De acordo com os resultados da nossa pesquisa, os objetos mais perigosos são metais ou líquidos, que criam interferência significativa nos sinais sem fio, enquanto objetos e bagagens não perigosos são geralmente feitos de fibra, plástico ou papel, o que permite a passagem fácil de sinais sem fio”, Yingying Chen, professor de Engenharia Elétrica e de Computação da Rutgers, disse ao Digital Trends. “Nossa ideia é capturar as diversas interferências sem fio causadas pelos materiais e formas dos objetos por meio de inspecionando as ricas informações do complexo CSI - incluindo as informações de amplitude e fase do wireless sinais.”
Examinando as diferenças causadas pela absorção, refração e reflexão quando os sinais Wi-Fi são transmitidos ou ignorados certos objetos, é possível ter uma ideia detalhada do objeto em questão - até mesmo na estimativa do volume líquido para produtos químicos. O resultado é uma primeira linha de defesa eficaz para detectar objetos suspeitos ocultos, sem a necessidade de recorrer a grandes pontos de verificação de segurança.
Em um experimento de prova de conceito, os pesquisadores testaram 15 tipos de objetos em três categorias, incluindo metálicos, líquidos e não perigosos, transportados em seis tipos de sacolas. Durante testes repetidos durante um período de seis meses, o sistema detectou com sucesso mais de 95 por cento de objetos suspeitos em diferentes tipos de sacolas e identificou 90 por cento de materiais perigosos tipos.
Embora qualquer precisão inferior a 100 por cento signifique que ainda é preciso fazer mais, Chen disse que isso é algo em que a equipe está trabalhando atualmente.
“Ainda estamos trabalhando em diferentes algoritmos para melhorar a precisão na identificação de objetos na bagagem e continuar para aumentar a resolução em imagens de objetos metálicos e estimativa de volume de líquido em cenários complexos”, ela contínuo. “Esperamos que o sistema possa ser comercializado em alguns anos.”
A trabalho de pesquisa descrevendo o trabalho foi recentemente premiado como “melhor artigo” na Conferência IEEE sobre Comunicações e Segurança de Rede de 2018.
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