IT之家 Le 19 octobre, un groupe de chercheurs en IA du Bureau de recherche sur la défense suédoise (FOI) a développé un système AI capable d’identifier des pistolets cachés grâce aux signaux Wi‑Fi. Ce système peut servir comme alternative non invasive au-delà des caméras visibles et des détecteurs de métaux lourds. Le article correspondant a été publié sur la plateforme arXiv le 13 octobre. Le système, appelé WiFireNet, identifie les pistolets en analysant les informations de condition du canal (CSI) générées par les perturbations des signaux Wi‑Fi environnantes causées par les objets. L’ensemble du système comprend un émetteur Wi‑Fi, un récepteur et le modèle d’intelligence artificielle WiFireNet.
Le signal Wi‑Fi ordinaire, lorsqu’il rencontre des objets en cours de propagation, subit des percées et des réflexions en fonction de la forme de l’objet, de l’angle d’insertion et du matériau, ce qui crée des caractéristiques de signal distinctes. Ces données constituent les informations sur l’état du canal, et leur analyse permet une identification de l’objet à haute précision. Des chercheurs dans le domaine de la sécurité ont déjà publié une technique : le taux de reconnaissance de l’humain par les routeurs Wi‑Fi ordinaires peut atteindre 99,5 %.
Pour établir le système WiFireNet, les chercheurs ont d’abord créé un ensemble de données appelé WiFire Dataset. Ils ont enregistré simultanément des vidéos RGB, tout en capturant les signaux Wi‑Fi réfléchis par les personnes qui portent divers objets (de téléphones portables à des pistolets). Les chercheurs ont entraîné un modèle de deep learning sur cet ensemble de données massif, et, à l’aide des segments vidéo, ils ont établi une correspondance entre les caractéristiques visuelles des pistolets cachés et les caractéristiques Wi‑Fi correspondantes (informations sur le canal). Pour garantir que le système puisse distinguer les pistolets des objets quotidiens ayant une forme et un matériau similaires, les données d’entraînement comprennent des enregistrements concernant des pistolets en plastique, des tasses en métal, des pistolets en métal véritable et des téléphones.
Après l’entraînement, WiFireNet peut détecter des pistolets cachés en se basant uniquement sur les informations de statut du canal Wi‑Fi, mais la précision varie. Dans un environnement expérimental contrôlé, dans un espace intérieur étroit, quatre personnes en mouvement peuvent être suivies simultanément ; la précision moyenne du système pour détecter les pistolets est de 72,5 %. Cependant, si des exigences plus strictes de localisation sont imposées, par exemple pour déterminer avec précision l’emplacement exact de l’arme sur le porteur, la précision chute à 53,8 %. Lors de rencontres avec un aménagement intérieur inconnu et non testé, l’efficacité de reconnaissance de la réseau de neurones se détériore également significativement.
Ce système se trouve actuellement en phase expérimentale, et l’équipe de recherche a planifié les étapes de optimisation ultérieures. Le prototype utilise le standard sans fil IEEE 802.11a de 1999, modifié, pour vérifier les principes de fonctionnement. Dans une étape suivante, des réseaux sans fil modernes comme Wi‑Fi 7 et Wi‑Fi 8 seront utilisés afin d’obtenir des informations sur l’état du canal à une résolution plus élevée, ce qui améliore les performances de détection. L’équipe de recherche rendra le projet open source, en publiant le code, les modèles et les jeux de données, afin de stimuler la recherche dans ce domaine.
IT Home a noté que la technologie de surveillance basée sur la perception du Wi‑Fi reçoit de plus en plus d’attention, et qu’elle ne nécessite pas d’équipements ou de déploiement complexes. Cependant, les critiques affirment que cette technologie peut être largement déployée, et l’absence de cadre réglementaire correspondant pose des risques sérieux pour la vie privée.