ИИ научился находить спрятанные пистолеты по сигналам Wi-Fi с точностью 72,5%

Исследователи из Шведского агентства оборонных исследований (FOI) разработали ИИ-систему WiFireNet. Она распознаёт скрытое огнестрельное оружие по тому, как предметы искажают обычные сигналы Wi-Fi. Статья с описанием работы появилась на arXiv 13 октября.

Разработчики предлагают технологию как незаметную альтернативу видеокамерам и громоздким металлодетекторам. Системе не нужны рамки на входе, объективы или сложные сенсоры. Комплекс состоит из трёх элементов:

• передатчик Wi-Fi

• приёмник Wi-Fi

• нейросеть WiFireNet, которая анализирует полученные данные

Метод опирается на физику распространения радиоволн. Встречая на пути предмет, сигнал Wi-Fi частично проходит сквозь него, а частично отражается, причём характер искажений зависит от формы, ориентации и материала объекта. Эти изменения фиксируются в виде информации о состоянии канала (CSI), и по ней можно с высокой точностью определить, что именно находится между передатчиком и приёмником.

Подобные подходы уже применялись в других исследованиях. Ранее специалисты по кибербезопасности описали технику, которая позволяет обычным роутерам Wi-Fi идентифицировать людей с точностью 99,5%.

Для обучения WiFireNet шведская команда сначала собрала собственный набор данных под названием WiFire Dataset. Участники эксперимента ходили по помещению с разными предметами, а исследователи одновременно записывали RGB-видео и отражённые сигналы Wi-Fi. Затем на этом массиве обучили модель глубокого обучения, сопоставляя видеокадры с конкретной "подписью" оружия в данных CSI.

Отдельной задачей стало научить нейросеть отличать пистолет от бытовых вещей похожей формы или из похожего материала. Для этого в обучающие записи включили четыре типа объектов:

• пластиковый пистолет

• металлическую бутылку для воды

• настоящий металлический пистолет

• смартфон

В контролируемых испытаниях система отслеживала до четырёх движущихся людей в небольшом помещении. Средняя точность обнаружения пистолета составила 72,5%, то есть примерно три срабатывания из четырёх оказывались верными. При более строгих требованиях к локализации, когда нужно было указать, где именно на теле человека находится оружие, показатель снизился до 53,8%.

Есть у WiFireNet и другое ограничение. Нейросеть заметно хуже справляется в незнакомых помещениях с планировкой, на которой её не тестировали.

Система пока остаётся экспериментальной. Прототип построили на модифицированной реализации стандарта IEEE 802.11a, принятого ещё в 1999 году, чтобы проверить саму концепцию. На следующих этапах исследователи планируют перейти на Wi-Fi 7 и Wi-Fi 8, которые дают CSI с более высоким разрешением и должны повысить качество распознавания.

Команда FOI открыла исходный код, обученные модели и набор данных для всех желающих продолжить работу в этой области. Технологии Wi-Fi-сенсинга набирают популярность как эффективный инструмент наблюдения, ведь для них не требуется сложное оборудование или трудоёмкая настройка. Критики при этом указывают, что повсеместное распространение Wi-Fi и отсутствие нормативной базы создают серьёзные риски для приватности.