Redes Wi-Fi podem identificar você através das paredes

Pesquisadores do MIT descobriram uma forma de saber detalhes de quem está do outro lado da parede através de uma rede Wi-Fi.

Quem precisa de buraco de fechadura quando uma rede Wi-Fi pode servir para o mesmo fim? Pesquisadores do MIT desenvolveram uma tecnologia que usa sinais da rede para ver a silhueta de uma pessoa através de uma parede — e ainda permite diferenciá-las.

A equipe do laboratório de inteligência artificial e ciência da computação do MIT já mexe com essa tecnologia há um tempo. Em 2013, eles mostraram um software que poderia usar variações do sinal Wi-Fi para detectar o movimento de humanos que estão do outro lado de uma parede. No entanto, nos últimos dois anos, eles passaram desenvolvendo a técnica e agora eles mostraram o óbvio — e, levemente, alarmante — progresso da pesquisa: eles podem usar os “reflexos” de redes Wi-Fi que batem nos humanos para ver a silhueta de uma pessoa.

E não é apenas isso. A técnica do MIT, conhecida como RF-Capture (captura de radiofrequência, em tradução livre), é precisa o suficiente para monitorar as mãos de um humano. Com a captura sequencial de movimentos, o sistema pode ainda ser treinado para reconhecer diferentes pessoas pela silhueta delas. O estudo, que vai ser apresentado durante o SIGGRAPH (um evento na Ásia) no próximo mês, foi publicado na manhã desta quarta-feira no site de pesquisadores.

Vendo pelas paredes

Então, como funciona? Na verdade, é bem simples na teoria: um dispositivo transmite sinais em um lado da parede, que são refletidos no corpo da pessoa que está no outro lado da parede. O dispositivo, então, captura esses reflexos, que são enviados para um software que, na sequência, faz um filtro desses sinais. Como você pode imaginar, essa parte requer bastante processamento, pois o corpo humano e os objetos do outro lado da parede estão expostos a vários tipos de interferência.

Para evitar os efeitos de interferências aleatórias, os pesquisadores, primeiramente, capturam frames de dados. “Nós reduzimos o ruído [de informação] ao combinar dados de tempo e encaixando-os em um modelo”, explica Fadel Adi, um dos pesquisadores. “Por exemplo, se você notar o vídeo, perceberá que há uma captura sequencial antes de montarmos a silhueta de um humano.”

A equipe, então, usa esses dados que eles captaram e o submetem a um algoritmo, que detecta formatos de um corpo. “Os algoritmos que desenvolvemos encaixam todas essas capturas em forma de um corpo humano, pelo menos das principais partes como: cabeça, peito, braços e pés”, diz Adi. “Isso é, ele combina tudo para facilitar a reconstrução de uma silhueta que representa o corpo humano.”

Com a pouca informação fornecida pelos reflexos, o sistema continua monitorando a área e identificando tudo o que pode: às vezes, uma cabeça ou um braço; em outras, um torso ou uma perna. Ele fica costurando esses sinais até formar uma silhueta completa de um humano. Considerando que as pessoas têm diferentes tipos de corpos, os dados são melhorados aos poucos.

“Impressões digitais” das silhuetas

De fato, a equipe do MIT tem usado medidas diferentes para essas imagens, como peso, medida dos ombros e detalhes de outras partes do corpo para identificar os humanos que estão na parede ao lado.

reconstructionalgorithm

Com técnicas de machine learning, os pesquisadores podem treinar algoritmos a destacar diferenças sutis nos corpos das pessoas. “Usamos a captura das silhuetas das pessoas para reconstruir nosso algoritmo e treiná-lo para classificar essas formas, o que nos permite distinguir os humanos detectados”, explica Adi. “O sistema detecta características como peso e formato, o que nos permite diferenciar as pessoas pela radiofrequência.”

Em uma serie de testes, eles mostraram a capacidade de reconhecimento entre 15 pessoas em uma sala, com uma precisão de quase 90%. Em outra série de testes, onde o time monitorou apenas os padrões de radiofrequência, eles puderam capturar a mão de uma pessoa escrevendo no ar. “A precisão do rastreamento de uma mão em movimento é de uma polegada”, explica Adi.

Segurança e privacidade

Os pesquisadores estão, sem dúvida, animados com as possíveis aplicações dessa tecnologia. Eles já estão trabalhando, por exemplo, no desenvolvimento de um dispositivo que poderia ser instalado na casa de seu avós. Ele ficaria constantemente escaneando o local. Caso houvesse uma queda, o sistema poderia ligar diretamente para a emergência.

roteadortelefone

A equipe sugere que o sistema de captura de radiofrequência vai melhorar com o tempo. “Estamos bem empolgados sobre o futuro da pesquisa, que deve atuar em duas frentes: melhorar a resolução da silhueta com mais precisão e entender melhor as informações referentes a saúde”, explica Dina Katabi, um dos pesquisadores envolvidos no projeto. “Por exemplo, conseguimos monitorar os dedos humanos através de uma parede? Podemos usar a captura por radiofrequência para extrair informações, como batimentos cardíacos ou se uma pessoa está respirando, ou ainda se uma pessoa tem problemas no coração por alguma tecnologia sem fio? Nós acreditamos que sim.”

Se eles conseguirem atingir esse tipo de detecção, eles sugerem que a tecnologia possibilitaria sistemas de casa inteligente a tomarem decisões por você, jogar videogame, controlar eletrodomésticos dependendo do seu movimento, ou mesmo checar condições de saúde em tempo real.

Há, claro, uma série de possibilidades com a tecnologia de captura de radiofrequência, porém há um grande problema: privacidade. A equipe insiste que o uso de qualquer dispositivo com a tecnologia, como um roteador para saber se alguém caiu em um cômodo, usa criptografia. “Queremos ter certeza que a pessoas não usem nossa tecnologia para o mal”, diz Katabi. “Para resolver isso, trabalhamos em duas frentes: primeiro, o desenvolvimento e bloqueadores para prevenir o rastreamento por equipamentos de terceiros. E, segundo, nós precisamos ter uma regulação para dizer como e quando esses dispositivos poderão ser usados. Privacidade é sempre uma preocupação importante.”

[MIT Computer Science & Artificial Intelligence Laboratory]

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