論文の概要: SpyDir: Spy Device Localization Through Accurate Direction Finding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00411v1
- Date: Sat, 31 Jan 2026 00:01:48 GMT
- ステータス: 情報取得中
- システム内更新日: 2026-02-03 13:39:21.152621
- Title: SpyDir: Spy Device Localization Through Accurate Direction Finding
- Title（参考訳）: SpyDir: 正確な方向検出によるスパイデバイスローカライゼーション
- Authors: Wenhao Chen, Wenyi Morty Zhang, Wei Sun, Dinesh Bharadia, Roshan Ayyalasomayajula,
- Abstract要約: SpyDirは、電磁エマレーションを自動で無意識に放出することで、隠されたスパイIoTデバイスを正確にローカライズするシステムだ。
本システムの設計は, 可搬型スイッチングアンテナアレイと非コヒーレント平均化によるエマネーション向上アルゴリズムと, 新規な最適化に基づくスパルスAoAの導出により, 相対チャネルを活用可能なマルチパス分解アルゴリズムとを主成分とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.149701353576285
- License:
- Abstract: Hidden spy cameras have become a great privacy threat recently, as these low-cost, low-power, and small form-factor IoT devices can quietly monitor human activities in the indoor environment without generating any side-channel information. As such, it is difficult to detect and even more challenging to localize them in the rich-scattering indoor environment. To this end, this paper presents the design, implementation, and evaluation of SpyDir, a system that can accurately localize the hidden spy IoT devices by harnessing the electromagnetic emanations automatically and unintentionally emitted from them. Our system design mainly consists of a portable switching antenna array to sniff the spectrum-spread emanations, an emanation enhancement algorithm through non-coherent averaging that can de-correlate the correlated noise effect due to the square-wave emanation structure, and a multipath-resolving algorithm that can exploit the relative channels using a novel optimization-based sparse AoA derivation. Our real-world experimental evaluation across different indoor environments demonstrates an average AoA error of 6.30 deg, whereas the baseline algorithm yields 21.06 deg, achieving over a 3.3 times improvement in accuracy, and a mean localization error of 19.86cm over baseline algorithms of 206.79cm (MUSIC) and 294.75cm (SpotFi), achieving over a 10.41 times and 14.8 times improvement in accuracy.
- Abstract（参考訳）: これらの低コスト、低消費電力、小型のフォームファクターIoTデバイスは、サイドチャネル情報を発生させることなく、屋内環境における人間の活動を静かに監視することができる。
そのため, 屋内環境の肥大化にともなって, 検出が困難であり, さらにその局所化が困難である。
そこで,本稿では,電磁エマレーションを自動的かつ意図せず出力することで,隠されたスパイIoTデバイスを正確にローカライズするシステムであるSpyDirの設計,実装,評価について述べる。
本システムの設計は, 可搬型スイッチングアンテナアレイにより, スペクトル幅のエマレーションを低減し, 非コヒーレント平均化によるエマネーション向上アルゴリズムにより, 正方波のエマレーション構造による相関ノイズ効果をデコレーションし, 新規な最適化に基づくスパースAoAの導出により, 相対チャネルを活用できるマルチパス分解アルゴリズムを主に構成する。
実際の室内環境におけるAoAの誤差は平均6.30degであり、ベースラインアルゴリズムは21.06degとなり、精度は3.3倍、ベースラインアルゴリズムは206.79cm(MUSIC)と294.75cm(SpotFi)で平均19.86cm、精度は10.41倍、精度は14.8倍である。
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