Американские инженеры разработали метод, позволяющий использовать находящиеся в помещении устройства с поддержкой Wi-Fi и расположенный снаружи приемник для отслеживания присутствия людей в помещении. Созданный алгоритм сначала рассчитывает по сигналам расположение передатчиков в помещении, а затем определяет по отражениям сигналов присутствие в нем двигающегося человека, рассказывают разработчики в статье, опубликованной на arXiv.org.
На сегодняшний день беспроводная передача данных по стандарту Wi-Fi получила повсеместное распространение — во многих квартирах и офисах установлены беспроводные роутеры, а к ним подключены смартфоны, планшеты и другие устройства. Из-за этого некоторые специалисты в области связи и компьютерной безопасности исследовали Wi-Fi как способ получения информации о перемещениях людей и других объектов. К примеру, в прошлом году группа исследователей научилась «подсвечивать» помещение с помощью устройства с поддержкой Wi-Fi и собирать информацию об объектах в нем с помощью приемника снаружи. Однако ранее подобные исследования подразумевали, что для получения данных необходимо либо разместить передатчик Wi-Fi внутри помещения и знать его расположение, либо использовать мощное оборудование снаружи.
Хайтао Чжэн (Haitao Zheng) из Чикагского университета и его коллеги показали на практике, что для получения данных о действиях людей внутри помещений достаточно смартфона, способного принимать сигнал Wi-Fi. Описанная разработчиками атака подразумевает использование для «подсветки» роутеров, умных колонок и других устройств, расположенных стационарно внутри помещения. Однако при такой схеме возникает технологическая проблема — сложно рассчитать отражение сигналов Wi-Fi от цели, если неизвестно расположение источников сигналов.
Из-за этого предложенный инженерами метод состоит из двух этапов: локализации источников сигнала и непосредственно наблюдения. Они создали приложение для смартфона, которое одновременно записывает мощность принимаемого сигнала для каждого Wi-Fi устройства в помещении, а также перемещения смартфона на основе данных акселерометра. Атакующему нужно просто походить мимо помещения с включенным приложением для сбора достаточного количества данных.
После этого смартфон необходимо разместить неподвижно возле помещения или нескольких помещений. Поскольку теперь программе известны статичные положения передатчиков внутри помещений и приемника снаружи, по изменению сигналов из-за отражений от человека можно рассчитать данные о его движениях.
Разработчики провели несколько экспериментов для проверки метода, проводившихся в 11 разных помещениях с использованием множества устройств различных типов, в том числе умных колонок и камер, роутеров, смартфонов и других. Испытания показали, что эффективность метода сильно зависит от количества устройств Wi-Fi, работающих в качестве излучателей. К примеру, для четырех устройств частота ложных отрицательных срабатываний (при которых устройство не обнаруживает человека, который на самом деле находится в помещении) составила 0,19 процента, а частота ложных положительных срабатываний составила 27,49 процента.
В прошлом году другая группа американских разработчиков представила технологию трехмерного сканирования объектов, скрытых за стенами, которая также основана на Wi-Fi. Система состоит из двух дронов, один из которых излучает сигнал Wi-Fi, а второй принимает его. Поскольку движения дронов синхронизированы, по ослаблению сигнала можно составить трехмерную модель скрытого объекта.
Григорий Копиев
Microsoft изменит привычный дизайн BSOD
Microsoft изменит вид знаменитого синего экрана смерти (BSOD), который был частью Windows почти 40 лет, сообщает The Verge. С выходом обновления Windows 11 версии 24H2 этим летом его заменит более минималистичный экран об ошибке. Судя по опубликованному в блоге компании скриншоту, новый экран будет черного цвета, исчезнут смайлик и QR-код. Вместо этого на черном фоне будет отображаться короткое сообщение о необходимости перезагрузки, код ошибки и название драйвера, вызвавшего сбой. Вместе с новым экраном BSOD в обновлении также появится новая функция Quick Machine Recovery, предназначенная для быстрого восстановления компьютеров, которые не могут загрузиться.