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Jiaqi Geng, Dong Huang y Fernando Torres han publicado un PDF sobre un experimento muy original, hecho con simples routers WiFi.
Se necesitan dos routers, dos routers MIO 3T3R (o sea con tres antenas para la triangulación), para ser preciso.
Fueron capaces de crear una verdadero sistema de escaneo, capaz de dibujar y rastrear con precisión a seres humanos, incluso a través de paredes.
Podéis ver en la captura que sigue la calidad del resultado
Una opción barata para sustituir en algunos casos a las videocámaras RGB, los radares y LIDAR (mucho más caros)
Unos Archer de tp-link a 30€uros nos valen gracias a sus tres antenas....
Para llegar a buen puerto han empleado el deep learning mediante la red neuronal artificial llamada DensePose
Los científicos piensan que su invención puede ser muy útil para, por ejemplo, detectar a distancia si un anciano se ha caído y requiere asistencia.
Empezaron su trabajo teniendo el confinamiento de la Covid en cabeza,
Su trabajo es técnicamente impresionante; Un hacking en letras mayúsculas. Convertir un router de 30 pavos en una escaneo de humano por ondas wifi...
... ¡Olé!
Sus metas son nobles pero este descubrimiento toca temas sensibles.
Hablamos de escaneo de domicilio con tecnología corriente y barata.
Asociando conceptos cómo "escaneo humano" "intrusión" "seguridad" y... TP-Link,
Me vienen en mente dos modelos ac de entrada de gama con brechas criticas sin arreglar: (Se desvelan vulnerabilidades muy sevras en los "Archer ac" C2 y C20i)
El papá y la mamá del Archer c-20 que ven en captura de pantalla.
Los ISP se dedican ahora también al negocio de las alarmas; Google y amigos se mueren por saber cuántas horas exactamente pasas en tu casa, en qué cuarto y haciendo qué.
Una "smart" casa con dispositivos "IoT" tiene todo lo que hace falta para escanearla si se emplea este método.
Ahora que lo digo, me parece que mi retrete conectado me mira raro desde que publicaron la brecha...
Fuentes
Scientists use Wi-Fi routers to see humans through walls by Liam Tung @ ZDnet
DensePose From WiFi by Jiaqi Geng, Dong Huang y Fernando Torres
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