Kann man mit WiFi Bomben aufspüren?

Ein vielversprechendes Verfahren auf Basis von Standard-WiFi soll Waffen und explosive Chemikalien in Taschen oder Rucksäcken aufzuspüren – und könnte eine kostengünstige Alternative zu traditionellen Gepäckkontrollen für öffentliche Einrichtungen darstellen.

Anbieter zum Thema

Heitec AG

Syslogic GmbH

NetModule AG

Das wachsende Bedürfnis nach mehr öffentlicher Sicherheit erfordert skalierbare und kostengünstiger Techniken zur Erkennung gefährlicher Gegenstände, wie Waffen, Bomben oder explosive Chemikalien in Taschen und Rucksäcken. Traditionelle Gepäckkontrollen, wie sie an Flughäfen oder bei öffentlichen Großveranstaltungen eingesetzt werden, sind jedoch entweder mit hohem personellem Aufwand oder mit teuren und spezialisierten Geräten wie Röntgen und CT verbunden.

Forscher der Rutgers Universität, New Jersey, haben ein vielversprechendes Verfahren auf Basis von Standard-WiFi entwickeln, welches öffentliche Orte wie Museen und Schulen, die keiner strengen Kontrolle unterliegen, sicherer machen soll.

Der Ansatz beruht darauf, dass die meisten gefährlichen Gegenstände wie Waffen, selbstgebaute Bomben und Sprengstoffe in der Regel aus Metall oder Flüssigkeit bestehen, welche die Funksignalen erheblich beeinflussen. Das Gepäck (Rucksäcke oder Taschen) besteht hingegen aus Fasern, Kunststoffen oder Papier und kann von den Signalen mehr oder weniger ungehindert durchdrungen werden.

In der vorliegenden Studie haben die Forscher spezielle Informationen (channel state information, CSI) von Standard-WiFi verwendet, um diese unterschiedlichen Auswirkungen auf die Signale zu detektieren und somit verdächtige Objekte in Taschen und Rucksäcken zu erkennen und zu identifizieren.

Dazu haben sie einen zweistufigen Ansatz gewählt: Um die verschiedenen Materialien zu identifizieren, nutzen die Forscher die WiFi-Signale, die durch das Objekt hindurch oder darum herum strahlen, was zu Absorption oder Brechung führt. Zusätzlich ermitteln sie das vom Objekt reflektierte Signal um seine Form (z.B. Breite und Höhe) oder sein Volumen, basierend auf der Feststellung, dass die Stärke des reflektierten Signals proportional zur Reflexionsfläche des Objekts ist, abzuschätzen.

In verschiedenen Versuchsreihen mit 15 Objekttypen und sechs Taschentypen wurde eine Erkennungsgenauigkeit von 99 Prozent bei Gefahrgütern, 98 Prozent bei Metall und 95 Prozent bei Flüssigkeiten erreicht. Bei der Schätzung des Flüssigkeitsvolumen bzw. der Größe des Gegenstands (Metallobjekt), erreicht das System durchschnittliche Fehler von 16 ml bzw. 0,5 cm.

Dieses kostengünstige System benötigt ein WiFi-Gerät mit zwei bis drei Antennen und kann einfach in bestehende WiFi-Netze integriert werden. Als nächstes wollen die Forscher die Genauigkeit der Identifizierung der Objekte durch die Darstellung ihrer Form verbessern und die Genauigkeit beim Abschätzen des Flüssigkeitsvolumens erhöhen.

Originalveröffentlichung:
C. Wang et al.: Towards In-baggage Suspicious Object Detection Using Commodity WiFi, 2018 IEEE Conference on Communications and Network Security (CNS)

(ID:45478602)