- Ban-Rays adalah perangkat eksperimental untuk mendeteksi kacamata pintar yang memiliki kamera terintegrasi, menggunakan dua pendekatan: refleksi optik dan analisis sinyal jaringan
- Metode optik menyorotkan inframerah ke lensa untuk mendeteksi karakteristik refleksi sensor CMOS (efek mata kucing), tetapi dengan perangkat keras saat ini sinyalnya lemah dan tidak stabil
- Metode jaringan mengidentifikasi perangkat Meta Ray-Ban berdasarkan sinyal iklan Bluetooth Low Energy (BLE), dan dapat dideteksi melalui ID pabrikan (0x01AB) serta UUID layanan (0xFD5F)
- Sinyal BLE umumnya hanya terdeteksi saat pairing atau ketika perangkat dinyalakan, sehingga untuk deteksi real-time saat digunakan dibutuhkan teknik tambahan seperti pelacakan paket CONNECT_REQ
- Proyek ini merupakan upaya eksperimental untuk perlindungan privasi dan teknologi pengenalan perangkat pengawasan, serta menunjukkan kemungkinan deteksi presisi melalui peningkatan perangkat keras dan pembelajaran pola sinyal di masa depan
Gambaran proyek
- Ban-Rays adalah perangkat berbentuk kacamata yang mendeteksi kacamata pintar dengan kamera terintegrasi, dan saat ini sedang menguji dua pendekatan
- Optics (optik): mengklasifikasikan lensa kamera dengan memanfaatkan pantulan cahaya
- Networking (jaringan): menganalisis sinyal Bluetooth dan Wi-Fi
- Hingga kini, pendekatan fingerprinting perangkat berbasis BLE dinilai sebagai metode yang paling sederhana dan paling andal
- Prototipe pertama akan memutar efek suara 'penemuan rahasia The Legend of Zelda' ketika mendeteksi iklan BLE dari Meta Ray-Ban
Optics – Deteksi berbasis optik
- Jika inframerah (IR) diarahkan ke lensa kamera, kamera dapat diidentifikasi dengan memanfaatkan 'retro-reflectivity' sensor CMOS
- Dalam penelitian tahun 2005, prinsip ini digunakan untuk menerapkan 'capture-resistant environments'
- Dalam penelitian tahun 2024, diajukan metode untuk mengklasifikasikan kamera individual berdasarkan pola pantulan lensanya
- Kebanyakan penelitian sebelumnya membutuhkan kamera, machine learning, dan sudut yang terkontrol, tetapi Ban-Rays menghindari penggunaan kamera internal dan sedang mengembangkan pengklasifikasi berbasis data sinyal
- Hasil eksperimen
- Kamera belakang ponsel menunjukkan gelombang lonjakan yang pendek dan besar, sedangkan layar menunjukkan gelombang yang lebih landai
- Dalam pengujian Meta Ray-Ban, sinyal lemah dan tidak stabil sehingga sulit dibedakan dengan perangkat keras saat ini
- Hampir tidak ada perbedaan antara LED 940nm dan 850nm
- Ide perbaikan
- Pengguna menelusuri target dengan pola pemindaian 'kiri-kanan-atas-bawah' untuk mengumpulkan bentuk gelombang
- Saat membandingkan Meta Ray-Ban dan kacamata hitam biasa (aviator), konsepnya valid tetapi masih perlu eksperimen tambahan
- Susunan rangkaian IR
- Menggunakan Arduino Uno, LED IR 940nm/850nm, fotodioda, dan transistor 2222A
- Item eksperimen selanjutnya
- Eksperimen pola pemindaian
- Penggabungan data per panjang gelombang
- Tinjauan kolimasi cahaya
Networking – Deteksi berbasis jaringan
- Mencoba mengidentifikasi fingerprint perangkat Meta Ray-Ban dengan memanfaatkan sinyal iklan BLE
- Saat ini trafik BLE hanya dapat dideteksi selama pairing, saat perangkat dinyalakan, atau saat dikeluarkan dari casing
- Untuk mendeteksi komunikasi saat sedang digunakan, perlu melacak paket CONNECT_REQ, tetapi ESP32 yang digunakan saat ini tidak mendukung hal tersebut
- Ada kemungkinan peningkatan dengan memanfaatkan modul nRF Sniffer
- Deteksi trafik Bluetooth Classic (BTC) memerlukan perangkat keras yang mahal
- Contoh iklan BLE yang terdeteksi
- ID pabrikan: Meta (0x01AB)
- UUID layanan: Meta (0xFD5F)
- RSSI: -59 dBm
- Alamat MAC diacak sehingga tidak terlalu membantu untuk deteksi BLE
- Sebagai referensi, disediakan tautan ke Bluetooth Assigned Numbers, kode dissector Wireshark, dan data merek MAC Netify
- Rencana ke depan
Ucapan terima kasih
- Menyampaikan terima kasih kepada Trevor Seets dan Junming Chen atas saran terkait optik dan BLE, serta kepada Sohail yang menyediakan Meta Ray-Ban untuk pengujian
Belum ada komentar.