FreeSense: идентификация человека по искажению сигнала беспроводной сети
Высокие технологии уже давно стали частью нашей жизни. Концепция умного дома уже не кажется чем-то необычным и удивительным, такого рода системы работают в десятках миллионов квартир и домов. Если и не вся система целиком, то какая-то ее часть. Для того, чтобы сделать человека удобнее, разработчики стараются усилить взаимодействие техники и человека, сделать так, чтобы устройства распознавали привычки и особенности поведения человека и адаптировались соответствующим образом.
Так появляются умные лампы и умные холодильники, которые знают, когда нужно включить или выключить свет и какую еду требуется заказать из магазина. Для того, чтобы такие умные системы могли сходу идентифицировать владельца, разработчики создают системы идентификации личности «на лету». Здесь используются разного рода камеры, анализаторы спектра голоса, дактилоскопические датчики. В скором времени в домах и офисах может появиться еще одна система, способная идентифицировать человека по искажению сигнала беспроводной сети. Искажения вызываются телом человека, изменения анализируются и сравниваются с «контрольным замером».
Разработчики этой системы — специалисты из Северозападного Политехнического Университета. По их словам, уже создан рабочий прототип, точность его работы составляет около 90%. Это не слишком много, но для proof of concept системы довольно неплохо. Проект получил название FreeSense. Система по возмущению радиосигнала определяет параметры тела человека, который появился в зоне действия беспроводной сети, а также особенности движения тела, которые уникальны для каждого из нас.
Информацию для анализа система берет из CSI (channel state information) беспроводной сети. «Благодаря тому, что характеристики тела каждого человека уникальны, равно, как уникальны и движения, любой человек может быть идентифицирован по этим характеристикам. Вы только зашли в помещение, а FreeSense уже идентифицировала вас», — говорит один из участников исследования. При этом от человека не требуется выполнять никаких дополнительных действий. В других же случаях требуется ввести код, приложить палец к датчику, или сказать пару слов (кодовых или обычных). Это не всегда удобно.
Для того, чтобы проверить работу FreeSense, специалисты использовали обычный ноутбук и WiFi роутер. Технику установили в помещении площадью в 30 м2 с обычной мебелью. В эксперименте согласились принять участие 9 добровольцев, личности которых и попытались идентифицировать, используя WiFi CSI.
Для начала разработчики сделали «слепок» для каждого добровольца. Человек заходил в комнату, а система анализировала изменения сигнала беспроводной сети. Затем все полученные данные фиксировались и привязывались к личности добровольца.
После этого все девять добровольцев тестировали возможности FreeSense. Люди по одному заходили в помещение, и ходили по комнате в разных направлениях. Как оказалось, точность работы системы составляет в этом случае 75%. Этот показатель повышался с уменьшением числа добровольцев. Если в базе были данные лишь о 2 людях, точность идентификации каждого из них увеличивалась до 95%. Дело в том, что у некоторых людей параметры тела и особенности движения очень похожи. И чем больше «слепков» в базе, тем выше вероятность появления «близнецов». По словам авторов проекта, идеальный вариант — 2–6 человек в памяти FreeSense, не больше. Такой вариант не подходит для крупных компаний, но он идеален для домашних систем типа «умный дом». Кроме того, если доступ к помещению в компании имеет 1–2 человека, и их необходимо идентифицировать, здесь тоже можно использовать FreeSense.
Исследователи говорят, что точность системы можно повысить, и сейчас команда разработчиков занимается усовершенствованием технологии. В будущем планируется добавить функцию определения одного человека из нескольких, одновременно находящихся в помещении. Кроме того, планируется изучить то, как влияет увеличение расстояния между приемником и передатчиком беспроводного сигнала на точность работы всей системы.
