SecurityLab рассказала об эксперименте FOI. Система анализирует искажения радиосигнала и может искать оружие среди нескольких движущихся людей без металлодетектора на входе.

Главное

• В эксперименте участвовали до четырех человек одновременно. Один из них мог переносить деактивированный металлический пистолет.

• Лучший результат дал обычный режим IEEE 802.11a. Полнота обнаружения составила 91.5% при мягком пороге и 89.5% при строгом.

• Показатель mAP составил 50.3% и 47.1%. Эта метрика учитывает качество обнаружения по всем проверяемым классам объектов.

Как работает система

В основе WiFireNet лежит информация о состоянии радиоканала, или CSI. Это набор параметров, который показывает амплитуду и фазу сигнала на отдельных поднесущих.

Тело человека, металл и другие предметы по разному влияют на прохождение и отражение радиоволн. Система использует эти изменения для поиска нужного объекта.

Для эксперимента авторы установили два передатчика и два приемника. Они работали на частоте 5,68 ГГц с каналом шириной 20 МГц.

Испытания проходили в помещениях площадью 8 и 12 м². Внутри одновременно двигались до четырех участников.

Модель должна была различать пистолет, смартфон, металлическую бутылку и пластиковый пистолет. Для разметки и обучения использовалась камера, которая одновременно записывала происходящее.

WiFireNet преобразовывала фазу и амплитуду радиосигнала в двумерное представление. Затем нейросеть определяла область, где находится нужный объект.

После обучения и настройки система могла работать без камеры. Частота получения данных CSI составляла 80 Гц.

Результаты и ограничения

Для пистолета показатель average precision менялся от 27.3% до 72.5%. Этот показатель отражает качество обнаружения конкретного класса объекта.

Расширенный режим WiFi plus с 48 пилотными поднесущими не улучшил результат. В некоторых случаях он показал результат хуже стандартной схемы.

Авторы связывают это с чистой лабораторной обстановкой и небольшим количеством помех. Они также указывают на необходимость дополнительных испытаний.

В реальных помещениях мебель, люди и отражения могут изменить качество распознавания. Эксперимент проводился в небольших комнатах и включал максимум четырех человек.

Полученные показатели оставляют возможность пропусков и ложных тревог. Работа демонстрирует принцип метода и не подтверждает готовность заменить металлодетекторы.

Ранее похожий подход позволял распознавать людей по изменениям Wi-Fi сигнала. Авторы WiFireNet открыли набор данных, исходный код и обученные модели для дальнейшей проверки метода.