Современная электроника №7/2026

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 33 WWW.CTA.RU СОВРЕМЕННАЯ ЭЛЕКТРОНИКА • № 7 / 2026 тров системы связи и применяемых средств защиты. Наряду со специализированным оборудованием существуют компакт- ные электронные устройства общего назначения, оснащённые микрофона- ми, камерами, радиомодулями и сред- ствами обработки данных. Их функ- циональные возможности позволяют решать широкий спектр задач, свя- занных с регистрацией и передачей аудио-, видео- и других данных. Использование технических средств для скрытого получения информации регулируется соответствующими пра- вовыми нормами. Возможность при- менения конкретного устройства определяется его техническими харак- теристиками, назначением, условия- ми использования и требованиями законодательства. Поэтому при рас- смотрении подобных технологий необходимо разделять технические возможности оборудования и право- вые основания его применения. Развитие искусственного интел- лекта расширяет возможности авто- матической обработки получаемых данных. Алгоритмы машинного обу- чения могут использоваться для филь- трации шумов, распознавания речи, анализа изображений, определения объектов и выделения других инфор- мативных признаков из зарегистри- рованных сигналов. Выводы Одним из перспективных направле- ний развития систем дистанционного наблюдения с использованием радио- электронных средств и чувствитель- ных электронных датчиков является анализ изменений параметров наблю- даемой среды во времени. Такой под- ход позволяет выявлять динамику происходящих процессов и исполь- зовать полученные данные для оцен- ки положения и активности объектов наблюдения. Современные алгоритмы машин- ного обучения позволяют автомати- чески анализировать большие объё- мы данных, выявлять закономерности и классифицировать различные собы- тия. Результаты такого анализа могут применяться в системах мониторинга окружающей среды, городской инфра- структуры, транспортных потоков и других объектов. При этом точность прогнозирования зависит от качества исходных данных, выбранной модели и условий её применения. Развитие радиоэлектронной аппара- туры сопровождается совершенствова- нием датчиков, средств связи и алго- ритмов цифровой обработки сигналов. Современные системы могут объеди- нять данные от нескольких типов дат- чиков и обрабатывать их с использо- ванием методов машинного обучения. Это позволяет повышать устойчивость к шумам, выделять полезные при- знаки и автоматизировать обработ- ку информации. Перспективным направлением является использование алгоритмов искусственного интеллекта для обра- ботки аудиосигналов. Нейронные сети способны снижать влияние фоново- го шума, восстанавливать отдель- ные фрагменты речи и повышать раз- борчивость записей. Эффективность таких методов определяется уров- нем шума, характеристиками исход- ного сигнала и параметрами исполь- зуемой модели. Аналогичные методы применяются при обработке изображений и радио- сигналов. Исследования в области ана- лиза Wi-Fi-сигналов показывают воз- можность обнаружения движений человека и оценки его положения по изменениям характеристик радиока- нала. В отдельных эксперименталь- ных системах на основе CSI (Channel State Information) выполняется оцен- ка позы человека без использования обычной видеокамеры. Такие систе- мы имеют ограничения по дальности, точности и условиям применения и пока не являются универсальной заме- ной традиционным средствам наблю- дения. В дальнейшем развитие сенсорных систем может быть связано с объеди- нением данных от радиочастотных, акустических, оптических и других датчиков. Совместная обработка раз- нородных данных позволяет получать более полное представление о состоя- нии наблюдаемой среды. При этом воз- можности конкретной системы опре- деляются физическими принципами используемых датчиков, характери- стиками каналов связи и алгоритма- ми обработки. Перспективные исследования так- же включают анализ физиологи- ческих сигналов человека. Однако утверждения о возможности опреде- ления мыслей или содержания вну- тренней речи по косвенным измене- ниям физиологических параметров требуют экспериментального под- тверждения и не могут рассматри- ваться как установленная техноло- гия. Современные методы анализа биосигналов позволяют регистри- ровать отдельные физиологические реакции, но их интерпретация суще- ственно зависит от условий экспери- мента и используемых методов обра- ботки данных. Литература 1. Армавирца обвиняют в незакон- ном обороте специальных техниче- ских средств, предназначенных для негласного получения информа- ции. URL: https://krasnodarmedia.su/ news/2027586/. 2. Атака ИИ улавливает голоса с микрофонов. URL: https://www. eenewseurope.com/en/ai-attack-picks- up-voices-from-mems-microphones/?h ash=f8b21655375985. 3. ИИ-атака позволяет подслуши- вать MEMS-микрофоны через сте- ны. URL: https://www.cta.ru/news/ cta/181811.html. 4.  Кашкаров А. Синхронизация по радиоканалу на примере систем, передающих эталонное время // Современная электроника. 2021. № 7. URL: https://www.cta.ru/articles/ soel/2021/2021-7/1378907. 5.  Любимая Н. Беспроводные локаль- ные вычислительные сети связи. Новости мониторинговых решений // Современная электроника. 2023. № 7. С. 7–14. 6. «Росэлектроника» создала сейс- модатчики, способные чувство- вать движение объектов за сотни метров. URL: https://ruselectronics. ru/news/24725-roselektronika- sozdala-seysmodatchiki-sposobnye- chuvstvovat-dvizhenie-obektov-za- sotni-metrov-/. 7. Сообщено о технологии слежки за людьми с помощью Wi-Fi-роутера // Современная электроника. 2023. № 2. С. 51. URL: https://www.soel.ru/ magazines/PRINT/SoEl_2023-2pr/2/. 8. AI monitors wildlife behavior in the Swiss Alps. URL: https://actu.epfl.ch/ news/ai-monitors-wildlife-behavior- in-the-swiss-alps/. 9. DensePose из Wi-Fi. URL: https://arxiv. org/abs/2301.00250. 10. Hackers could use smartwatches to eavesdrop on air-gapped computers via ultrasonic signals. URL: https:// techxplore.com/news/2025-06-hackers- smartwatches-eavesdrop-air-gapped. html.