Ban-Rays: Brille zur Erkennung von Kameras in Smartglasses

• Ban-Rays ist ein experimentelles Gerät zur Erkennung von Smartglasses mit integrierter Kamera, das zwei Ansätze kombiniert: optische Reflexion und Analyse von Netzwerk-Signalen
• Der optische Ansatz nutzt Infrarotlicht auf das Objektiv, um die Reflexionseigenschaften des CMOS-Sensors (Cat-Eye-Effekt) zu erkennen, doch die Signale sind mit der aktuellen Hardware schwach und instabil
• Der Netzwerkansatz erkennt Meta Ray-Ban-Geräte auf Basis von Bluetooth Low Energy (BLE)-Advertising-Signalen und nutzt Hersteller-ID (0x01AB) sowie Service UUID (0xFD5F) für die Identifikation
• BLE-Signale werden hauptsächlich nur während Pairing oder beim Einschalten erfasst; für die Echtzeit-Erkennung während der Nutzung sind zusätzliche Techniken wie die Verfolgung von CONNECT_REQ-Paketen erforderlich
• Das Projekt ist ein experimenteller Ansatz für Datenschutzschutz und Erkennung von Überwachungsgeräten und zeigt Potenzial für präzisere Erkennung durch Hardware-Verbesserung und Signal-Musterlernen

---

Projektübersicht

• Ban-Rays ist ein brillenförmiges Gerät zur Erkennung von Smartglasses mit integrierter Kamera, das zwei Ansätze testet
  • Optics (Optik): Klassifizierung von Kameraobjektiven über Lichtreflexion
  • Networking (Netzwerk): Analyse von Bluetooth- und Wi-Fi-Signalen
• Bislang wird der auf BLE-basierten Geräte-Fingerabdruck (Fingerprinting)-Ansatz als einfachster und zuverlässigster Ansatz bewertet
• Beim ersten Prototyp wird der Soundeffekt „Secret Found“ aus The Legend of Zelda abgespielt, sobald ein Meta Ray-Ban BLE-Advertising erkannt wird

Optik – Optische Erkennung

• Wenn Infrarot (IR) auf das Kameraobjektiv gerichtet wird, kann die Kamera über die „Retroreflexion (retro-reflectivity)“ des CMOS-Sensors identifiziert werden
• In einer Studie von 2005 wurde dieses Prinzip genutzt, um „capture-resistant environments“ (aufnahmegeschützte Umgebungen) zu implementieren
• Eine Studie von 2024 beschreibt eine Methode, mit der einzelne Kameras anhand ihres Reflexionsmusters klassifiziert werden
• Frühere Arbeiten benötigen meist Kamera, Machine Learning und kontrollierte Winkel, während Ban-Rays ein auf Signaldaten basierendes Klassifizierungsmodell entwickelt und die Verwendung einer eigenen Kamera vermeidet
• Experimentelle Ergebnisse
  • Rückkameras von Smartphones zeigen ein kurzes, spitzes Wellenform-Signal, Displays eine flachere Wellenform
  • Im Meta Ray-Ban-Test sind die Signale schwach und instabil, daher ist die Unterscheidung mit der aktuellen Hardware schwer möglich
  • Zwischen den LEDs 940nm und 850nm gibt es fast keinen Unterschied
• Verbesserungsansätze
  • Der Benutzer sammelt Wellenformen, indem er das Ziel mit einem „links-rechts-oben-unten“-Scanmuster abtastet
  • Im Vergleich von Meta Ray-Ban und normalen Aviator-Sonnenbrillen ist das Konzept zwar wirksam, aber weitere Tests sind nötig
• IR-Schaltkreis-Setup
  • Verwendung von Arduino Uno, 940nm/850nm IR-LED, Photodiode, 2222A Transistor
• Geplante weitere Experimente
  • Tests von Scanmustern
  • Kombinieren von Daten nach Wellenlänge
  • Prüfung der Strahlkollimation (Collimation)

Networking – Netzwerkbasierte Erkennung

• Versuch einer Erkennung des Meta Ray-Ban Geräte-Fingerabdrucks über BLE-Advertising-Signale
• Aktuell ist BLE-Traffic nur während Pairing, Einschalten oder Entnahme aus dem Case sichtbar
• Zur Erkennung von Kommunikation im aktiven Betrieb müssen CONNECT_REQ-Pakete mitverfolgt werden, doch das aktuell eingesetzte ESP32 unterstützt das nicht
  • Der Einsatz eines nRF-Sniffer-Moduls könnte Verbesserungen bringen
• Die Erkennung von Bluetooth Classic (BTC)-Traffic erfordert teure Hardware
• Beispiel für ein erkanntes BLE-Advertising
  • Hersteller-ID: Meta (0x01AB)
  • Service UUID: Meta (0xFD5F)
  • RSSI: -59 dBm
  • MAC-Adressen werden randomisiert und sind für BLE-Erkennung nur begrenzt hilfreich
• Referenzmaterialien wurden genannt: Bluetooth Assigned Numbers, Wireshark-Dissector-Code, Netify-MAC-Brand-Data Links
• Geplante nächste Schritte
  • Relevante Veröffentlichung prüfen (https://dl.acm.org/doi/10.1145/3548606.3559372)
  • Versuche zu active probing und interrogating

Dank

• Dank an Trevor Seets und Junming Chen für optische und BLE-spezifische Beratung sowie an Sohail für die Bereitstellung der Test-Meta-Ray-Bans

[GN⁺]

Hacker-News-Kommentare

• Interessante Idee. Die meisten Objekte, die vor Überwachung geschützt werden müssen, sind stationär, daher scheint es nicht unbedingt nötig, einen Detektor am Körper zu tragen. Trotzdem ist es ein guter Ansatz, von den Einschränkungen mobiler Nutzung auszugehen
  Und das Wortspiel „der Kern dieses Ansatzes ist sound — eigentlich light“ fand ich wirklich bemerkenswert
  • Ich möchte vor versteckten Kameras in den Smart Glasses anderer Leute geschützt werden
  • Eigentlich ist der größte mobile Anwendungsfall wohl, nicht heimlich an öffentlichen Orten gefilmt zu werden. Schon zu Zeiten von Google Glass war das ein großes Streitthema
  • Bereits vor 20 Jahren gab es Scharfschützen-Erkennungssysteme auf Basis optischer Reflexionserkennung. Solche Systeme sind statische Geräte, die an festen Orten wie Militärbasen eingesetzt werden
  • Es wäre gut, wenn Sicherheitskräfte in Bereichen mit Filmverbot so ein Gerät tragen würden. Ziemlich coole Idee
  • Über das Wortspiel musste ich auch laut lachen
• Wenn sich diese Technik breit durchsetzt, wird es wahrscheinlich eine Flut von Social-Media-Videos mit Wutausbrüchen geben. Als Witz gemeint, aber ich frage mich das wirklich
  Ich frage mich, wie es sich anfühlt, wenn jemand sein Handy in einem Winkel auf mich richtet und ich denke, dass er vielleicht gerade filmt
  Ich gehöre zu der Generation vor der totalen Verbreitung von Smartphones, deshalb habe ich anfangs jede „Kamera“ um mich herum wahrgenommen, aber inzwischen ignoriere ich das einfach
  • Letztlich scheint es unvermeidlich, dass smarte AR-Brillen irgendwann wie normale Brillen aussehen werden. In 10 bis 20 Jahren dürfte das ein ganz natürlicher Verlauf sein
• Ich erinnere mich, dass es Ende der 2000er Sonnenbrillen mit IR-Emission gab, mit denen Prominente Paparazzi-Kameras störten
  Würde so etwas auch gegen Kamera-Brillen funktionieren? Also indem man den Sensor mit starkem IR-Licht übersteuert
  • Laut diesem Paper kann man damit Gesichtserkennung oder CCTV täuschen, aber professionelle Kameras haben IR-Filter, daher ist es schwierig. Es gibt eben keine LED, die heller als die Sonne ist
  • Ich habe mit einer ähnlichen Idee auch einen IR-LED-Automatikauslöser ausprobiert. Bei Handy-Kameras hatte das etwas Wirkung, aber die IR-Cut-Filter moderner Kameras sind so stark, dass es nicht praktikabel war
  • Das funktioniert nur bei Nachtkameras. Die meisten Kameras schalten im Tagmodus automatisch einen IR-Filter davor
  • Ich habe gehört, dass bei den Protesten in Hongkong ähnliche IR-Mützen verwendet wurden, aber heutige Kameras filtern IR meist heraus. Stattdessen sind reflektierende Jacken deutlich wirksamer. Auf der Kamera erscheinen sie dann als überbelichteter heller Fleck
  • Ich überlege gerade ein Störgerät für Kennzeichenerkennung. Die Idee ist, mit starkem IR oder sichtbarem Licht zu leuchten, damit das Kennzeichen nicht gelesen werden kann. In Kombination mit reflektierender Beschichtung oder Retroreflektoren wäre es vielleicht noch besser
• Verwandte Frage: Wäre ein T-Shirt-Druck, der nur auf Kameras sichtbar ist und mit bloßem Auge nicht, möglich? Falls ja, würde ich gern vorne und hinten ein Bild darauf haben, um „glassholes“ oder Smartphone-Kameras zu blockieren
  • Mit Moiré-Mustern könnte man etwas machen, aber es dürfte schwer sein, das auf Kleidung vollkommen flach zu halten, und für KI wäre es wahrscheinlich nicht klar genug erkennbar
  • Mit Infrarot-LEDs oder dem Greenscreen-Prinzip könnte es vielleicht gehen
• Statt technischer Ratschläge etwas zur Idee:
  1. Ich will das auch
  2. Wenn möglich, sollte es ein Clip-on-Detektor sein, damit ich weiter die Brille tragen kann, die ich mag
  3. Und arbeitet unbedingt mit einer im Bereich Privacy Tech vertrauenswürdigen Person zusammen.
     Der Grund ist einfach: Wenn Meta diese Funktion in seine Brille einbaut, würde ich sie vielleicht sogar kaufen und alle anderen Features deaktivieren. Aber sie könnten auch euer Unternehmen übernehmen und die Funktion wieder entfernen. Deshalb braucht ihr einen Partner, der öffentliches Vertrauen schafft
• Ich habe einmal jemanden über KI sagen sehen: „Wir leben gerade in der letzten Ära, in der Smart Glasses noch erkennbar sind.“ Das hier wirkt genau wie diese kurze Übergangsphase
• Ich frage mich, ob jemand Smart Glasses für Sehbehinderte entwickelt. Also eine Form, bei der innerhalb dunkler Gläser per Bilderkennung die Szene analysiert und dann per Sprache beschrieben wird
  Zum Beispiel mit Warnungen vor der Straße, Hinderniserkennung oder Hilfe beim Auffinden von Gegenständen — das könnte die Lebensqualität deutlich verbessern
  • Ich habe von Fällen gehört, in denen Meta Smart Glasses als Sehhilfe verwendet werden. Ein LLM sieht den Kamera-Feed und liest Etiketten vor oder beschreibt Gegenstände. Echtzeitwarnungen gibt es allerdings noch nicht. So ein Ansatz wirkt aus Accessibility-Sicht sehr nützlich
  • Im iOS App Store gibt es wohl die App Seeing AI, die die Umgebung per Sprache beschreibt
  • Die Doku Seeing into the Future eines britischen sehbehinderten Comedians behandelt ebenfalls dieses Thema
  • Wenn sich solche Detektionsgeräte aber durchsetzen, besteht das Risiko, dass sogar Hilfsmittel für Sehbehinderte blockiert werden. Das könnte zu neuen rechtlichen Problemen führen
• Ich halte so ein Projekt für einen wirklich dringenden Bedarf. Es braucht Technik, mit der man sich vor Geräten verstecken kann, die die Privatsphäre verletzen.
  Von den beiden vorgeschlagenen Ansätzen fände ich den mit Blockieren/Stören von Funksignalen interessant, falls er praktikabel ist
  • Aber das ist mit hoher Wahrscheinlichkeit illegal
  • Ich hätte eher das Gefühl, in einer sichereren Welt zu leben, wenn ich für Geldautomaten-, Verkehrs- und Türklingelkameras sichtbar wäre, aber nicht für Brillen anderer Leute
• Es wäre gut, wenn Gerichtswachen solche Geräte tragen würden. Aber Kameras sind heute so klein, dass eine Erkennung selbst unrealistisch ist. Deshalb gehe ich einfach davon aus, jeden Tag in Candid Camera zu leben
• Auf eBay bekommt man leicht Geräte mit Polarisationsfilter und LED-Beleuchtung zur Erkennung von Kamerareflexionen. Wenn an der Sensorposition ein glitzernder Punkt sichtbar ist, ist es eine Kamera