“BanRays – แว่นตาตรวจจับกล้องซ่อนในสมาร์ตกลาส”

โครงการ BanRays ถูกสร้างขึ้นเพื่อแก้ปัญหาความเป็นส่วนตัวที่เกิดจากสมาร์ตกลาสรุ่นใหม่ที่มีการติดตั้งกล้องซ่อนอยู่ภายใน โดยผู้พัฒนาใช้หลักการ retro-reflectivity หรือ cat-eye effect ซึ่งเป็นคุณสมบัติของเลนส์กล้องที่สะท้อนแสงอินฟราเรดกลับไปยังต้นทาง ทำให้สามารถตรวจจับได้แม้ในมุมที่ยากต่อการมองเห็นด้วยตาเปล่า

แนวคิดนี้ไม่ใช่เรื่องใหม่ เพราะมีการศึกษาเรื่อง “capture-resistant environments” ตั้งแต่ปี 2005 และงานวิจัยล่าสุดในปี 2024 ก็สามารถจำแนกกล้องแต่ละรุ่นจากลักษณะการสะท้อนแสงได้ แต่ BanRays เลือกใช้วิธีที่ไม่ต้องพึ่งกล้องตรวจจับเอง เพื่อลดความซับซ้อนและหลีกเลี่ยงการใช้ Machine Learning ที่ต้องการข้อมูลจำนวนมาก

สำหรับการสร้างต้นแบบ ผู้พัฒนาใช้ Arduino Uno, ไฟ LED อินฟราเรด 940nm, photodiode และทรานซิสเตอร์ 2222A เพื่อสร้างวงจรตรวจจับ โดยการกวาดสัญญาณ (sweeps) และวิเคราะห์รูปแบบคลื่นสะท้อน เช่น กล้องสมาร์ตโฟนจะให้สัญญาณ spike ที่ชัดเจน ในขณะที่พื้นผิวมันวาวทั่วไปจะให้คลื่นที่ยาวและนุ่มนวลกว่า

โครงการนี้ยังอยู่ในระยะเริ่มต้น แต่มีศักยภาพในการพัฒนาเป็นอุปกรณ์สวมใส่ที่ช่วยป้องกันการละเมิดความเป็นส่วนตัวในพื้นที่สาธารณะ โดยเฉพาะเมื่อสมาร์ตกลาสที่มีการบันทึกภาพถูกผลักดันเข้าสู่ตลาดมากขึ้นในอนาคต

สรุปสาระสำคัญ
แนวคิดหลักของ BanRays
ใช้แสงอินฟราเรดสะท้อนจากเลนส์กล้อง (retro-reflectivity)
ไม่ใช้กล้องตรวจจับเอง เพื่อลดความซับซ้อน

การสร้างต้นแบบ
ใช้ Arduino Uno, IR LED 940nm, photodiode และทรานซิสเตอร์ 2222A
วิเคราะห์สัญญาณสะท้อนเพื่อแยกกล้องออกจากพื้นผิวทั่วไป

ความสำคัญต่อสังคม
ป้องกันการละเมิดความเป็นส่วนตัวจากสมาร์ตกลาสที่มีการบันทึกภาพ
สร้างความมั่นใจในพื้นที่สาธารณะ

ข้อจำกัดและความเสี่ยง
ยังอยู่ในระยะต้นแบบ ต้องการการทดสอบเพิ่มเติม
อาจมีความท้าทายในการแยกสัญญาณจากพื้นผิวสะท้อนที่ซับซ้อน

https://github.com/NullPxl/banrays
👓 “BanRays – แว่นตาตรวจจับกล้องซ่อนในสมาร์ตกลาส” โครงการ BanRays ถูกสร้างขึ้นเพื่อแก้ปัญหาความเป็นส่วนตัวที่เกิดจากสมาร์ตกลาสรุ่นใหม่ที่มีการติดตั้งกล้องซ่อนอยู่ภายใน โดยผู้พัฒนาใช้หลักการ retro-reflectivity หรือ cat-eye effect ซึ่งเป็นคุณสมบัติของเลนส์กล้องที่สะท้อนแสงอินฟราเรดกลับไปยังต้นทาง ทำให้สามารถตรวจจับได้แม้ในมุมที่ยากต่อการมองเห็นด้วยตาเปล่า แนวคิดนี้ไม่ใช่เรื่องใหม่ เพราะมีการศึกษาเรื่อง “capture-resistant environments” ตั้งแต่ปี 2005 และงานวิจัยล่าสุดในปี 2024 ก็สามารถจำแนกกล้องแต่ละรุ่นจากลักษณะการสะท้อนแสงได้ แต่ BanRays เลือกใช้วิธีที่ไม่ต้องพึ่งกล้องตรวจจับเอง เพื่อลดความซับซ้อนและหลีกเลี่ยงการใช้ Machine Learning ที่ต้องการข้อมูลจำนวนมาก สำหรับการสร้างต้นแบบ ผู้พัฒนาใช้ Arduino Uno, ไฟ LED อินฟราเรด 940nm, photodiode และทรานซิสเตอร์ 2222A เพื่อสร้างวงจรตรวจจับ โดยการกวาดสัญญาณ (sweeps) และวิเคราะห์รูปแบบคลื่นสะท้อน เช่น กล้องสมาร์ตโฟนจะให้สัญญาณ spike ที่ชัดเจน ในขณะที่พื้นผิวมันวาวทั่วไปจะให้คลื่นที่ยาวและนุ่มนวลกว่า โครงการนี้ยังอยู่ในระยะเริ่มต้น แต่มีศักยภาพในการพัฒนาเป็นอุปกรณ์สวมใส่ที่ช่วยป้องกันการละเมิดความเป็นส่วนตัวในพื้นที่สาธารณะ โดยเฉพาะเมื่อสมาร์ตกลาสที่มีการบันทึกภาพถูกผลักดันเข้าสู่ตลาดมากขึ้นในอนาคต 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ แนวคิดหลักของ BanRays ➡️ ใช้แสงอินฟราเรดสะท้อนจากเลนส์กล้อง (retro-reflectivity) ➡️ ไม่ใช้กล้องตรวจจับเอง เพื่อลดความซับซ้อน ✅ การสร้างต้นแบบ ➡️ ใช้ Arduino Uno, IR LED 940nm, photodiode และทรานซิสเตอร์ 2222A ➡️ วิเคราะห์สัญญาณสะท้อนเพื่อแยกกล้องออกจากพื้นผิวทั่วไป ✅ ความสำคัญต่อสังคม ➡️ ป้องกันการละเมิดความเป็นส่วนตัวจากสมาร์ตกลาสที่มีการบันทึกภาพ ➡️ สร้างความมั่นใจในพื้นที่สาธารณะ ‼️ ข้อจำกัดและความเสี่ยง ⛔ ยังอยู่ในระยะต้นแบบ ต้องการการทดสอบเพิ่มเติม ⛔ อาจมีความท้าทายในการแยกสัญญาณจากพื้นผิวสะท้อนที่ซับซ้อน https://github.com/NullPxl/banrays
GITHUB.COM
GitHub - NullPxl/banrays: Glasses to detect smart-glasses that have cameras. Ray-BANNED
Glasses to detect smart-glasses that have cameras. Ray-BANNED - NullPxl/banrays
0 Comments 0 Shares 17 Views 0 Reviews