Замаскированные устройства наблюдения в арендованном жилье или гостиничном номере — вымысел или суровая правда? К сожалению, угроза вполне реальна. Недавний пример: жительница Красноярска нашла жучок за вентиляционной решеткой в квартире, которую временно снимала.
Обнаружить тщательно спрятанную камеру без оборудования почти невозможно. Специальные сканеры, реагирующие на радиосигналы или электромагнитные излучения, требуют профессиональных навыков и редко оказываются под рукой у обычных путешественников.
Прорыв совершили сингапурские исследователи, предложившие искать шпионские устройства через обычный смартфон. В основе метода LAPD (Laser-Assisted Photography Detection) лежит использование ToF-датчика, встроенного в камеру мобильного гаджета.
Принцип работы ToF-датчика
Многие пользователи уже взаимодействовали с этим сенсором, даже не зная его названия. Он задействуется при распознавании лица для разблокировки, создании эффекта размытого фона на фото или отслеживании движений рук.
Для выполнения этих задач смартфону необходимо строить трехмерную карту пространства — определять дистанцию до объектов. ToF-модуль (Time-of-Flight — «время пролета») решает эту проблему: он испускает инфракрасные импульсы и вычисляет расстояние по задержке их отражения от поверхностей.
Ученые обнаружили побочную функцию датчика: световые блики от его излучения помогают выявлять линзы скрытых камер, создавая характерные световые аномалии на их объективах.
Модернизация технологии
Поскольку стандартные приложения камер не адаптированы для детекции наблюдения, исследователи создали специализированное ПО, расширяющее возможности ToF-сенсора:
- Интеллектуальная система калибровки дистанции. Смартфон предупреждает пользователя о необходимости соблюдать оптимальное расстояние до подозрительного объекта — слишком близкое расположение вызывает пересвет, а далекое делает блик незаметным.
- Фильтрация помех. Точное определение возможно только если камера находится в узком секторе обзора (конус с углом 20°). Фильтр игнорирует сигналы вне этой зоны, снижая ложные тревоги.
- Самообучаемые алгоритмы. Низкое разрешение ToF-сенсоров (320×240 пикселей) затрудняет анализ формы и яркости бликов. Нейросетевые фильтры учатся отличать оптику камер от случайных бликов на других поверхностях.
Эффективность метода
В испытаниях участвовали 379 человек, искавших скрытые камеры тремя способами за 30-60 секунд:
- Визуальный осмотр показал невысокую эффективность: только 46% участников нашли устройства. Ложные срабатывания достигли 54,9%.
- Профессиональный детектор позволил обнаружить 62,3% и 57,7% камер в разных режимах. Ошибочные сигналы: 26,9% и 35,2% соответственно.
- Метод LAPD превзошел конкурентов: 88,9% успешных обнаружений даже при сложном освещении (минимум 77,8%). Уровень ложных тревог составил 16,67%.
Перспективы внедрения
Несмотря на впечатляющие тесты, приложение LAPD пока недоступно массовому пользователю. Современные ToF-сенсоры обладают недостаточным разрешением для работы в реальных условиях, а их наличие ограничено флагманскими моделями смартфонов. Исследователи улучшают алгоритмы, параллельно дожидаясь появления более совершенных камер в мобильных устройствах.
