韓国科学技術院（KAIST）、シンガポール国立大学（NUS）、シンガポール管理大学（SMU）などの研究機関が協力して、隠しカメラ検出の画期的な進歩を遂げました。このプロジェクトの結果、隠された監視機器を識別するように設計された、LED のグリッドと人工知能アプリケーションで構成されるアクセサリである SweatLED が誕生しました。 KAISTコンピューティング学部のハン・ジュン教授率いるチームは、スマートフォンに磁力で取り付けて画像の反射を分析する技術を開発した。
懐中電灯やスマートフォンの赤外線センサーを使用するなど、秘密カメラを見つけるための従来の方法では、多くの場合、広範囲にわたる手動検索が必要になったり、間違いが発生しやすくなります。このようなアプローチでは、小さなレンズを識別できなかったり、誤った警告が多数生成されたりすることがあります。これらの限界に直面した研究者たちは、人工知能を統合して既存の技術の欠点を克服するという新しい道を模索しました。
SweetLED は、スマートフォンの背面に取り付けられる、約 7 ドル相当の低コストの発光ダイオード (LED) グリッドで構成されています。このシステムはさまざまな方向に光を放射し、さまざまな表面の反射を変化させたり、消失させたりします。カメラは、可視か非表示かに関係なく、独特の反射パターンを生成する光学構造を備えており、スイープLED が高精度で識別するように訓練されたのはまさにこのパターンです。偽装カメラを使用したものも含めて 30 個の物体を使った実際のテストでは、検出率 93.9% が実証され、手動検査と比較して大幅な改善が見られました。
浴室、更衣室、宿泊施設などの私的環境への隠しカメラの普及は、世界の多くの地域、特に東アジアで懸念が高まっています。この問題の深刻さにより、2018年に韓国で女性らによる抗議活動が起きた。 スイープLEDは、盗撮行為と戦うためのより迅速で信頼性の高いソリューションを提供するが、暗号化されていないデータを世界中に送信する40,000台以上の監視カメラや、同意なしに画像を記録するスマートグラスの普及に対する保護はカバーしていない。これらの問題はプライバシーとセキュリティに関する議論を広げ、米空軍による基地内での特定のデバイスの使用を禁止するなどの措置につながっている。
