Lumos يكشف الأجهزة الخفية في غرف الفنادق وAirbnb!
ابتكرت مجموعة من الأكاديميين نظامًا يمكن استخدامه على الهاتف أو جهاز كمبيوتر محمول لتحديد وتحديد موقع أجهزة إنترنت الأشياء المخفية المألوفة في Wi-Fi في مساحات مادية غير مألوفة.
متابعة ماكس نيوز
Lumos…ابتكرت مجموعة من الأكاديميين نظامًا يمكن استخدامه على الهاتف أو جهاز كمبيوتر محمول لتحديد وتحديد موقع أجهزة إنترنت الأشياء المخفية المألوفة في Wi-Fi في مساحات مادية غير مألوفة.
مع الكاميرات الخفية بشكل متزايد مستخدم ل تجسس على فرادى في غرف الفنادق و Airbnbs ، فإن الهدف هو أن تكون قادرًا على تحديد هذه الأجهزة المارقة دون الكثير من المتاعب.
النظام ، يطلق عليه لوموستم تصميمه مع وضع هذه النية في الاعتبار و “تصور وجودهم باستخدام واجهة الواقع المعزز ،” قال راهول أناند شارما ، وإليهي سولتاناغاي ، أنتوني رو ، وفياس سيكار من جامعة كارنيجي ميلون في ورقة جديدة.
في جوهرها ، تعمل المنصة عن طريق استخلاص وجمع الحزم اللاسلكية المشفرة على الهواء لاكتشاف الأجهزة المخفية وتحديدها. بعد ذلك ، يقدر موقع كل جهاز تم تحديده فيما يتعلق بالمستخدم أثناء تجوله حول محيط المساحة.
تجمع وحدة التوطين ، من جانبها ، بين قياسات قوة الإشارة المتوفرة في حزم 802.11 (ويعرف أيضًا باسم مؤشر قوة الإشارة أو RSSI) مع موضع المستخدم النسبي الذي يحدده القياس المرئي بصور (فيو) معلومات عن الهواتف المحمولة.
https://www.youtube.com/watch؟v=qwmxiyn-e28
على أجهزة iOS الخاصة بـ Apple ، على سبيل المثال ، يتم تحقيق التتبع الموضعي عن طريق أركت، واجهة برمجة تطبيقات المطورين التي تتيح بناء تجارب الواقع المعزز من خلال الاستفادة من كاميرا الهاتف ووحدة المعالجة المركزية و GPU وأجهزة استشعار الحركة.
وقالت الباحثون: “مع اقتراب المستخدم من كل جهاز ، تزداد قيم RSSI المقابلة لنقاط البيانات هذه ثم تقللها وهي تمشي بعيدًا عن الجهاز”.
“لوموس يستفيد من القياسات المكانية لقيم RSSI وتغيراتها لتقدير موقع كل جهاز.”
والأكثر من ذلك ، أن Lumos يمكنه توطين أجهزة إنترنت الأشياء بغض النظر عن سرعة المشي للمستخدم.
كما أن شركة Incorporated عبارة عن وحدة بصمات الأصابع تحلل أنماط حركة 802.11 التي تم التقاطها باستخدام نموذج التعلم الآلي لتحديد الأجهزة بناءً على عناوين MAC.
قام البحث بتقييم LUMOs عبر 44 جهازًا مختلفًا لإنترنت الأشياء يمتد على أنواع مختلفة ونماذج وعلامات تجارية عبر ست بيئات مختلفة ، ووجد أنه يمكنه تحديد الأجهزة المخفية بدقة 95 ٪ وتحديد موقعها بخطأ متوسط قدره 1.5 متر في غضون 30 دقيقة في غرفة نوم ، 1000 متر مربع. شقة.
ومع ذلك ، يمكن للمهاجم المتقدم الاستفادة من التقنيات مثل MAC يعالج التوزيع العشوائي للتهرب من الكشف وتجنب توطينه عن طريق تعديل قوة الإرسال “بشكل تعسفي”.
“يمكن أن تعمم LUMOs عبر ماركات ونماذج مختلفة للأجهزة ، طالما شهدت جهازًا واحدًا على الأقل مع سلوك مماثل في مرحلة التدريبقال الباحثون ، مشيرًا إلى كيفية تحديد النظام حتى تحديد الأجهزة غير المسلحة.
