Cu ajutorul Stable Diffusion 3, cercetătorii de la Universitatea din Tokyo au descoperit o modalitate de a utiliza inteligența artificială și informațiile semnalului Wi-Fi pentru a cartografia în timp real o cameră și persoanele sau obiectele din interiorul acesteia. Această implementare, numită LatentCSI, utilizează o combinație între informațiile existente despre starea canalului Wi-Fi (CSI) și Stable Diffusion pentru a captura imagini bazate exclusiv pe semnalele Wi-Fi, iar imaginile sunt terifiant de precise. Există câteva avertismente de luat în considerare, mai ales dacă doriți să obțineți o imagine cu adevărat precisă a unui spațiu dat, dar acest lucru demonstrează cât de multe informații pot fi obținute din reflexiile invizibile ale semnalului Wi-Fi cu ajutorul instrumentelor potrivite, potrivit TomsHardware.
Urmărește cele mai noi producții video TechRider.ro
- articolul continuă mai jos -
Dispozitivele Wi-Fi din jurul nostru partajează constant semnale între ele, creând un mediu cu reverberații permanente, în care aceste unde radio devin instrumente de sondare spațială. Deoarece semnalele se reflectă nu numai între emițător și receptor, ci și de pereții, mobilierul și toate celelalte obiecte din spațiul dvs., acestea ajung să transporte informații despre locul în care se află lucrurile. Aceste date ecou sunt denumite Wi-Fi CSI (Channel State Information) și, deși anterior puteau fi utilizate pentru a crea schițe aproximative ale unei camere, AI le-a făcut mult mai precise.
Cercetătorii de la Institutul de Știință din Tokyo au descoperit o modalitate de a combina modelele de difuzie AI cu Wi-Fi CSI pentru a genera imagini de înaltă rezoluție ale oricărei camere, care nu sunt doar precise, ci și eficiente de creat. Imagistica bazată pe CSI nu este nouă, dar produce rezultate aproximative în cel mai bun caz, deoarece nu există suficiente date pentru a determina aspectul unei camere (este prea greoaie din punct de vedere al puterii de calcul, ceea ce o face și lentă). Aici intervine AI, care ajută în esență la completarea lacunelor pentru a face imaginea fotorealistă. Acest lucru se realizează prin maparea CSI în spațiul latent în loc de spațiul pixelilor, motiv pentru care metoda se numește „LatentCSI”.
Spațiul pixelilor se referă la imagini normale care conțin o mulțime de date brute, în timp ce spațiul latent este o reprezentare internă comprimată a unei imagini pe care o utilizează generatoarele moderne de imagini (cum ar fi Stable Diffusion). LatentCSI preia Wi-Fi CSI, îl traduce în spațiul latent și apoi îl introduce într-un model de difuzie preinstruit care poate genera imagini de înaltă rezoluție, imaginându-și toate detaliile fine și texturile pe care Wi-Fi-ul singur nu le poate captura. Cercetătorii au folosit Stable Diffusion 3 cu un codificator modificat care acceptă date Wi-Fi în loc de imagini obișnuite, astfel încât este mult mai rapid și are mai puține costuri suplimentare.
„Preinstruit” este cuvântul cheie, deoarece cercetătorii au făcut fotografii reale ale camerei și au instruit modelul pe baza acestora, ceea ce înseamnă că acesta știe deja cum arată camera. Prin urmare, AI face munca grea aici, în timp ce Wi-Fi CSI furnizează informații în timp real despre cum „arată” camera în acest moment – câte persoane sunt prezente, unde stau și dispunerea generală a obiectelor din interior.
Oricum, limitarea este că LatentCSI, deși este mult mai bun decât imaginile Wi-Fi anterioare, funcționează numai cu modele pre-antrenate care au deja o înțelegere de bază solidă a mediului. ISP-ul dvs. nu va avea o harta a casei personale cu ajutorul routerului. Cu toate acestea, având în vedere că unele modemuri moderne sunt deja capabile să detecteze mișcarea, este ușor de imaginat problemele de confidențialitate care decurg din acest lucru. Chiar dacă încercați să vă imaginați cazuri de utilizare pozitive, totul se leagă de supraveghere. Semnele sunt clare, dar, din nou, deocamdată este doar o demonstrație de laborator.
Este acesta sfârșitul confidențialității așa cum o cunoaștem? Nu mai mult decât erau deja capacitățile de detectare a mișcării Wi-Fi. Cu toate acestea, capacitatea de a antrena modele în acest mod arată un potențial avans pentru soluțiile de supraveghere existente, unde ar putea fi utilizată în zone fără camere active sau care se află în afara razei de acțiune a camerelor. Totuși, este mai probabil ca acest lucru să se limiteze la companii și instituțiile guvernamentale. Cu toate acestea, este cam înfricoșător să vezi astfel de progrese în tehnologia de supraveghere îmbunătățită cu AI.
