Sinal de Wi-Fi descobre o que você tem dentro da bolsa

Redação do Site Inovação Tecnológica 

A técnica tem excelente taxa de identificação mesmo usando objetos embrulhados em papel alumínio.[Imagem: DAISY Lab/Yingying Chen]

Vigilância com Wi-Fi

Muitos vão considerar mais uma ameaça à privacidade - e talvez essa técnica possa ser usada para isso.

Seus criadores, porém, preferem ver uma forma menos invasiva de ver o que há no interior de bagagens e bolsas sem exigir que seus proprietários abram tudo - na entrada de parques, escolas, apresentações artísticas e aeroportos, por exemplo.

Chen Wang e seus colegas da Universidade Rutgers, nos EUA, demonstraram que é possível usar as onipresentes ondas de Wi-Fi para identificar objetos guardados no interior de mochilas, bolsas e malas.

"Em grandes áreas públicas, é difícil instalar infraestruturas de rastreamento caras, como as existentes nos aeroportos. Trabalho humano é sempre necessário para checar as sacolas e queríamos desenvolver um método complementar para tentar reduzir a mão-de-obra," justificou a professora Yingying Chen.

Verificação de bagagens com Wi-Fi

As ondas de Wi-Fi penetram nas sacolas e refletem nos objetos em seu interior, retornando com informações suficientes para determinar as dimensões de objetos metálicos, incluindo latas de alumínio, notebooks, aparelhos eletrônicos e baterias - além de objetos que algum mal-intencionado resolva levar, é claro.

Os sinais de Wi-Fi também permitiram estimar com boa precisão o volume de líquidos, como água, ácido, álcool e outros produtos químicos, de acordo com os pesquisadores.

Experimentos com 15 tipos de objetos e seis tipos de bolsas demonstraram taxas de precisão de detecção de 99% para objetos perigosos, 98% para metais e 95% para líquidos. Para mochilas, a taxa de precisão excede 95% e cai para cerca de 90% quando os objetos são embrulhados.

Como os sinais de redes sem fios estão por todo canto, tudo o que é necessário para implantar esse sistema de vigilância de baixo custo é um roteador Wi-Fi com duas ou três antenas, disse Wang, garantindo que o rastreamento não atrapalha em nada a funcionalidade da rede.

Apesar dos bons resultados, a equipe afirma que vai continuar trabalhando para aumentar a precisão e identificar os objetos pelas suas formas, além de melhorar as estimativas dos volumes de líquidos.

Bibliografia:

Towards In-baggage Suspicious Object Detection Using Commodity WiFi
Chen Wang, Jian Liu, Yingying Chen, Hongbo Liu, Yan Wang
2018 IEEE Conference on Communications and Network Security