Tom's hardware: Araştırmacılar, Wi-Fi sinyallerini kullanarak gizlenmiş tabancaları tespit edebilen bir yapay zeka geliştirdi.
"WiFireNet" adlı bu açık kaynaklı sistem, silahların kablosuz sinyalleri nasıl bozduğunu analiz ederek, eski 802.11a standardı üzerinden hassas tespitler yapabiliyor.
Deneysel prototip, silahın taşıyıcının üzerinde tam olarak nerede bulunduğunu ise saptayamıyor.
İsveç Savunma Araştırmaları Ajansı'ndan (FOI) bir grup yapay zeka araştırmacısı, Wi-Fi sinyallerinden yararlanarak gizlenmiş tabancaları tespit edebilen bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Bu sistem, kameralar veya hantal metal dedektörleri gibi yöntemlere kıyasla, kişilerin günlük yaşamını aksatmayan bir alternatif sunuyor. 13 Ekim'de arXiv platformunda yayımlanan bir makalede detaylandırılan "WiFireNet" adlı sistem, bir nesnenin ortamdaki Wi-Fi sinyallerini bozma biçiminden elde edilen "kanal durum bilgisi"ni (channel state information - CSI) analiz ediyor. Sistemin bütünü; bir Wi-Fi vericisi, bir Wi-Fi alıcısı ve WiFireNet yapay zekasından oluşuyor.
Sıradan Wi-Fi sinyalleri yolları üzerindeki bir nesneyle karşılaştıklarında, nesnenin şekline, yönelimine ve malzemesine bağlı olarak nesnenin içinden geçebiliyor veya ondan yansıyabiliyorlar. "Kanal durum bilgisi" olarak adlandırılan bu veriler analiz edilerek, söz konusu nesne yüksek doğrulukla tanımlanabiliyor. Daha önce güvenlik araştırmacıları, standart Wi-Fi yönlendiricilerinin (router) insanları %99,5 doğrulukla tespit edebilmesini sağlayan bir teknik geliştirmişlerdi.
Araştırmacılar, WiFireNet sistemini oluşturmak için öncelikle "WiFire Veri Seti" adını verdikleri bir veri kümesi hazırladılar. Bu süreçte, ellerinde telefonlardan tabancalara kadar çeşitli nesneler taşıyarak yürüyen insanların hem RGB (görsel) görüntülerini hem de bu kişilerden yansıyan Wi-Fi sinyallerini eş zamanlı olarak kaydettiler. Ardından, bu devasa veri seti üzerinde bir derin öğrenme modeli eğittiler; video kliplerden yararlanarak, gizlenmiş bir tabancanın görseli ile onun kendine has Wi-Fi imzasını (yani kanal durum bilgisini) eşleştirdiler. Sistemin, bir tabancayı benzer şekil veya malzemeye sahip günlük nesnelerden ayırt edebilmesini sağlamak amacıyla; plastik bir tabanca, metal bir su matarası, gerçek metal bir tabanca ve bir telefonun yer aldığı kayıtlarla eğitim gerçekleştirdiler.
Eğitim sürecinin ardından, WiFireNet adlı yapay zeka sistemi, yalnızca Wi-Fi kanal durum bilgilerini (CSI) kullanarak gizlenmiş tabancaları tespit edebilir hale geldi. Küçük bir kapalı alanda, hareket halindeki dört kişiye kadar yapılan kontrollü denemelerde sistem, tabanca tespitinde ortalama %72,5'lik bir doğruluk oranına ulaştı. Bununla birlikte, silahın taşıyıcı üzerindeki tam konumunun belirlenmesi gibi daha katı yerelleştirme gereklilikleri söz konusu olduğunda, doğruluk oranı %53,8'e düşmektedir. Sinir ağı ayrıca, daha önce karşılaşılmamış veya test edilmemiş iç mekan düzenlerinde de doğru sonuçlar üretmekte zorlanmaktadır.
Yine de sistem henüz deneysel aşamadadır ve geliştirilmesine yönelik bir yol haritası bulunmaktadır. Prototip, kavram kanıtlama amacıyla, 1999 tarihli eski kablosuz IEEE 802.11a standardının değiştirilmiş bir uygulaması kullanılarak oluşturulmuştur. İlerleyen aşamalarda, daha iyi tespit imkânı sağlamak adına, daha yüksek çözünürlüklü CSI (Kanal Durum Bilgisi) sunan modern Wi-Fi 7 ve Wi-Fi 8 ağlarından yararlanılacaktır. Araştırmacılar, alandaki diğer çalışmaları desteklemek amacıyla projeyi açık kaynaklı hale getirmiş; kodları, modelleri ve veri setini erişime açmışlardır. Wi-Fi tabanlı algılama teknolojisi, karmaşık ekipman veya kurulumlar gerektirmeyen etkili bir gözetleme teknolojisi olarak giderek daha fazla popülerlik kazanmaktadır. Ancak eleştirmenler, bu teknolojinin her yerde bulunabilir olmasının ve herhangi bir yasal düzenleme çerçevesinin eksikliğinin, ciddi gizlilik endişelerini beraberinde getirdiğini savunmaktadır.
Kaynak: Researchers train AI to detect concealed handguns using Wi-Fi signals - Etiido Uko / Tom's Hardware
.
