AI 摘要
- SweepLED 是 KAIST 團隊研發的手機防偷拍配件。
- SweepLED 可在少於 5 秒內分析物品是否藏有鏡頭。
- SweepLED 目前仍是需要進一步測試的學術原型。
酒店房間、Airbnb 住宿及公共場所暗藏偷拍鏡頭的問題持續受到關注。現有不少偷拍鏡頭偵測器主要依靠使用者自行辨認反光點，但金屬、玻璃及光面塑膠等物品同樣可能反光，容易造成誤判。
南韓科學技術院（KAIST）電腦學院 Jun Han 教授團隊，聯同新加坡國立大學（NUS）及新加坡管理大學（SMU）研究人員，開發出名為 SweepLED 的手機配件。研究論文已於 2026 年 6 月在 ACM MobiSys 2026 會議發表。團隊表示，SweepLED 每件物品的掃描時間少於 5 秒，估計製造成本約為 7 美元，即約 55 港元。
透過反光變形辨識鏡頭
SweepLED 的外形是一個可夾附於手機背部的 LED 燈殼，內置 15 顆 LED 燈。使用時，手機鏡頭會保持固定，裝置則改變 LED 光線的照射方向，同時拍攝一段短片，再交由 AI 模型分析畫面中的反光變化。
一般光滑物件，例如金屬、玻璃及光面塑膠，其反光通常會隨光源角度改變而移動或消失。相機鏡頭則由於內部鏡片、光圈及感光元件具有特殊結構，反光形狀會隨光源角度出現獨特變形。
SweepLED 的深度學習模型會分析這些反光變形模式，而不是單純尋找畫面中的亮點，藉此區分真正的相機鏡頭與一般反光物件。
30 件日常物品測試，準確率約 94%
研究團隊以 30 件酒店及民宿常見物品進行測試，包括充電器、鬧鐘及遙控器等可能被改裝成偷拍鏡頭的物件。測試結果顯示，SweepLED 的偵測準確率約為 94%，每件物品所需掃描時間少於 5 秒。
這項設計針對現有偵測器的一項常見限制：裝置可能提供反光提示，但最終仍要由使用者自行判斷。當使用者難以理解介面或判讀結果時，即使擁有偵測器，也可能漏掉隱藏裝置。
現有偵測器的介面仍是限制
英國倫敦大學學院（UCL）較早前一項研究測試市面 19 款偷拍及隱藏監控裝置偵測器，發現使用者即使獲得偵測器協助，仍有近 59% 隱藏監控裝置未能被發現；完全不使用工具時，漏檢率則為 67%。
UCL 研究團隊指出，問題不一定只在於偵測技術，也與介面難以理解有關。一般使用者若無法正確判讀結果，可能產生錯誤安全感；對家庭暴力受害者等高風險人士而言，相關限制尤其值得關注。
目前仍屬學術原型
雖然 SweepLED 在實驗室環境中取得約 94% 準確率，但研究團隊承認裝置目前仍處於原型階段，尚需在真實酒店房間及光線較複雜的環境中進一步測試。
現實場景可能存在光線不足、背景反光複雜及鏡頭角度多變等因素，這些條件與實驗室測試存在差異。因此，實驗室數據未必能直接代表裝置在所有住宿或公共環境中的實際可靠度。
目前 SweepLED 尚未公布量產或商品化時間表，距離成為可供一般消費者購買的產品仍有一段距離。這項研究則展示了低成本手機硬件結合 AI 影像分析的可能性，未來或會有更多針對隱藏鏡頭及其他安全問題的 AI 偵測方案出現。
Reference Link : unwire.hk
