新知 | Wi-Fi信号可能助力间谍活动

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监控技术

Wi-Fi信号可能助力间谍活动

路由器发出的信号可以描绘出一幅室内活动的图景【新知】

和所有无线电波一样，Wi-Fi信号在遇到物体（包括人体）时也会发生细微的变化。这些变化可以揭示有关这些物体的形状和运动状态的信息，某种程度上类似于蝙蝠的叫声能发现障碍物和猎物。从这一假设出发，位于匹兹堡的卡内基梅隆大学的耿嘉琦、黄东和费尔南多·德拉特里（Fernando De la Torre）想知道，在无法以其他方式观察室内人员的情况下，能否通过Wi-Fi来记录他们的行为。他们在预印本平台arXiv上发布的文章称，他们发现这是可行的。这篇名为《来自Wi-Fi的密集姿态识别》（DensePose from Wi-Fi）的论文描述了他们如何让一套人工智能算法读取来自一个装有合适的路由器的房间里的Wi-Fi信号。该算法用人们做各种已知活动时产生的信号训练过，能够重现室内每个人行动的数字图像，这被称为姿态估计。

耿嘉琦、黄东和德拉特里并不是最先想到做这项实验的人。但他们似乎取得了一项重大进展。这方面的早期实验设法获得了基于人体上多达17个“矢量点”（如头部、胸部、膝盖、肘部和手）的二维（2D）姿态估计。而他们这篇新论文描述了对24个矢量点进行追踪后得到的“2.5D”图像（见图片）。黄东表示，该团队现在已经建构了一个增强版的姿态估计，能够生成完整的3D人体图像，追踪数千个矢量点。而且，这项研究用的是家用Wi-Fi路由器中使用的那种标准天线，而之前的研究要用到增强天线。

用标准版路由器进行基于Wi-Fi的详尽人体追踪将会有很多用途。耿嘉琦、黄东和德拉特里谈到用它来“监测老年人的健康状况”。由佛罗里达州立大学的任一力领导的一个团队正在研究类似的技术，他们指出可将其用于交互式游戏和运动监测。早在2016年，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory）的迪娜·卡塔比（Dina Katabi）、赵明民和法德尔·阿迪布（Fadel Adib）就演示了如何使用类似Wi-Fi的无线电信号远程检测志愿者的心跳（从而检测其情绪状态）。... ...

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