Chercheurs de l'Université nationale de Singapour et l'Université de Yonseo (Corée) a développé une méthode pour détecter les caméras cachées dans une pièce à l'aide d'un smartphone ordinaire équipé d'un capteur ToF.
Cette recherche découle de la préoccupation actuelle selon laquelle une caméra cachée peut aujourd'hui être achetée pour un peu plus d'un dollar et ces types de caméras ont un objectif d'un diamètre de 1 à 2 millimètres, ce qui rend difficile leur recherche à l'intérieur. En Corée du Sud, plus de 6.800 XNUMX incidents impliquant le placement de caméras cachées dans des chambres d'hôtel ou des salles de bain ont été enregistrés chaque année.
La méthode LAPD (Laser-Assisted Photography Detection) proposé par les chercheurs permet de détecter les caméras cachées à l'aide de smartphones modernes équipés de un capteur de profondeur (ToF), qui est utilisé pour estimer la distance aux objets lors de la mise au point de la caméra et dans les applications de réalité augmentée.
Parmi les équipements qui ont été utilisés, les Samsung S20 et Huawei P30 Pro sont cités comme exemples de smartphones utilisant ces capteurs. Le capteur crée une carte de profondeur en balayant la zone environnante avec un laser et en calculant la distance en fonction de l'arrivée retardée du faisceau réfléchi.
Petites caméras espion cachées dans des endroits sensibles comme hôtels et salles de bains qui deviennent une menace majeure dans le monde entier. Ces caméras cachées peuvent être facilement achetées et sont extrêmement difficiles à trouver à l'œil nu en raison de leur petit facteur de forme.
Les solutions de pointe qui visent à détecter ces caméras sont limitées car elles nécessitent un équipement spécialisé et produisent une faible détection.
La méthode de détection des caméras cachées repose sur la détection d'anomalies lorsque les lentilles et les lentilles sont illuminées avec un laser, créant des fusées éclairantes spécifiques sur la carte de profondeur résultante. Anomalies sont détectés par un algorithme d'apprentissage automatique qui peut distinguer l'éblouissement spécifique de la caméra. Les auteurs de l'étude ont l'intention de publier une application terminée pour la plate-forme Android après avoir résolu certains problèmes liés aux restrictions de l'API.
Des articles universitaires récents proposent d'analyser le trafic sans fil générés par des caméras cachées. Cependant, ces propositions sont également limité car ils supposent une transmission vidéo sans fil, alors que seulement
peut détecter la présence de caméras cachées, et non leurs emplacements.Pour surmonter ces limitations, nous présentons LAPD, un système innovant de détection et de localisation de caméras cachées qui tire parti du capteur de temps de vol (ToF) des smartphones de base.
Le temps total nécessaire pour scanner une pièce est estimé à 30-60 secondes. Dans une expérience menée auprès de 379 volontaires, des caméras cachées ont été détectées avec la méthode LAPD dans 88,9% des cas.
À titre de comparaison, seuls 46 % des participants à l'expérience ont pu trouver les caméras à l'œil nu et l'efficacité de l'utilisation du détecteur de signal spécialisé K18 était de 62,3 % et 57,7 %, selon le mode de balayage sélectionné. La méthode LAPD a également montré un taux de faux positifs plus faible : 16.67 % contre 26.9 % / 35.2 % pour K18 et 54.9 % lors de la recherche visuelle.
Nous implémentons LAPD comme une application pour smartphone qui émet des signaux laser du capteur ToF en utilisant la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique pour localiser les reflets uniques des caméras cachées.
Nous évaluons le LAPD à travers des expériences complètes dans le monde réel recruter 379 participants et observer que LAPD atteint t88,9% poignée de détection de caméra cachée, alors qu'elle est utilisée uniquement à l'œil nu ne produit qu'un taux de détection de caméra cachée de 46,0 %.
La précision de détection LAPD dépend de la caméra cachée atteignant un angle de vue de 20 degrés du capteur et se trouve à la distance optimale du capteur (trop près, la lumière parasite de la caméra est floue, et si elle est trop éloignée, elle disparaît).
Pour améliorer la précision, il est proposé d'utiliser des capteurs avec une résolution plus élevée (sur les smartphones disponibles pour les chercheurs, la résolution du capteur ToF est de 320 × 240, c'est-à-dire que la taille de l'anomalie dans l'image n'est que de 1 à 2 pixels) et le détail de la profondeur (il n'y a désormais que 8 niveaux de profondeur pour chaque pixel).
D'autres méthodes d'évaluation de la présence d'une caméra cachée incluent des analyseurs de trafic sans fil qui détectent la présence d'une transmission vidéo sur un réseau sans fil, ainsi que des scanners de rayonnement électromagnétique.
Enfin, si vous souhaitez en savoir plus, vous pouvez consulter les détails dans le lien suivant.