Pesquisadores da National University of Singapore e a Universidade de Yonseo (Coréia) desenvolveu um método para detectar câmeras escondidas em uma sala usando um smartphone comum equipado com um sensor ToF.
Esta pesquisa surge da preocupação atual de que hoje uma câmera escondida pode ser comprada por pouco mais de um dólar e esses tipos de câmeras têm uma lente com diâmetro de 1 a 2 milímetros, o que torna difícil encontrá-las em ambientes fechados. Na Coreia do Sul, mais de 6.800 incidentes envolvendo a colocação de câmeras escondidas em quartos de hotel ou banheiros foram registrados por ano.
O método LAPD (Detecção Fotográfica Assistida por Laser) proposta pelos pesquisadores permite a detecção de câmeras escondidas usando smartphones modernos equipados com um sensor de profundidade (ToF), que é usado para estimar a distância aos objetos ao focar a câmera e em aplicativos de realidade aumentada.
Entre os equipamentos utilizados, Samsung S20 e Huawei P30 Pro são citados como exemplos de smartphones que utilizam esses sensores. O sensor cria um mapa de profundidade varrendo a área circundante com um laser e calculando a distância com base na chegada atrasada do feixe refletido.
Pequenas câmeras espiãs escondidas em lugares sensíveis como hotéis e banheiros que estão se tornando uma grande ameaça em todo o mundo. Essas câmeras ocultas podem ser facilmente compradas e são extremamente difíceis de encontrar a olho nu devido ao seu pequeno formato.
As soluções de última geração que visam detectar essas câmeras são limitadas, pois requerem equipamentos especializados e produzem baixa detecção.
O método de detecção de câmeras escondidas depende da detecção de anormalidades quando as lentes e lentes são iluminadas com um laser, criando flares específicos no mapa de profundidade resultante. Anomalias são detectados por um algoritmo de aprendizagem automático que pode distinguir o brilho específico da câmera. Os autores do estudo pretendem publicar um aplicativo acabado para a plataforma Android depois de corrigir alguns problemas com as restrições de API.
Trabalhos acadêmicos recentes propõem analisar o tráfego sem fio gerado por câmeras escondidas. Essas propostas, no entanto, também são limitado porque eles assumem a transmissão de vídeo sem fio, embora apenas
pode detectar a presença de câmeras escondidas, e não suas localizações.Para superar essas limitações, apresentamos o LAPD, um Sistema inovador de detecção e localização de câmeras ocultas que tira proveito do sensor de tempo de voo (ToF) em smartphones básicos.
O tempo total que leva para fazer a varredura de uma sala é estimado em 30-60 segundos. Em experimento realizado com 379 voluntários, câmeras ocultas foram detectadas pelo método LAPD em 88,9% dos casos.
Para efeito de comparação, apenas 46% dos participantes do experimento conseguiram localizar as câmeras a olho nu e a eficiência do uso do detector de sinal K18 especializado foi de 62,3% e 57,7%, dependendo do modo de varredura selecionado. O método LAPD também apresentou uma menor taxa de falsos positivos: 16.67% versus 26.9% / 35.2% para K18 e 54.9% na busca visual.
Implementamos o LAPD como um aplicativo de smartphone que emite sinais de laser do sensor ToF usando visão computacional e aprendizado de máquina para localizar reflexos exclusivos de câmeras ocultas.
Avaliamos o LAPD por meio de experimentos abrangentes do mundo real recrutando 379 participantes e observando que o LAPD alcança88,9% identificador de detecção de câmera oculta, embora se usado apenas a olho nu produz apenas 46,0% de taxa de detecção de câmera oculta.
A precisão da detecção de LAPD depende de a câmera oculta atingir um ângulo de visão de 20 graus do sensor e está na distância ideal do sensor (muito perto, o reflexo da lente da câmera está borrado e, se estiver muito longe, ele desaparece).
Para melhorar a precisão, propõe-se o uso de sensores com uma resolução superior (nos smartphones disponíveis para pesquisadores, a resolução do sensor ToF é 320 × 240, ou seja, o tamanho da anomalia na imagem é de apenas 1-2 pixels) e detalhes de profundidade (agora existem apenas 8 níveis de profundidade para cada pixel).
Outros métodos de avaliação da presença de uma câmera oculta incluem analisadores de tráfego sem fio que detectam a presença de transmissão de vídeo em uma rede sem fio, bem como scanners de radiação eletromagnética.
Por fim, se você tiver interesse em saber mais sobre o assunto, pode consultar os detalhes no link a seguir.