قامت مجموعة من الباحثين من معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات (IEEE) بتطوير نظام PinMe ، الذي يسمح بتتبع موقعه استنادًا إلى البيانات والمعلومات المفتوحة من أجهزة استشعار مختلفة للهاتف الذكي بدقة مماثلة لنظام تحديد المواقع العالمي (GPS). في هذا الصدد ، يحث الباحثون مصنعي الأدوات الذكية على إضافة حل برمجي يعطل تشغيل جميع أجهزة الاستشعار ، وليس فقط GPS.
اكتشف العلماء ثغرة أمنية في الهواتف الذكية. بمقارنة المعلومات من مقياس التسارع والجيروسكوب بالبيانات المفتوحة - الخرائط وتقارير الطقس ، تمكنوا من تحديد موقع الشخص وطريقه ونوع وسيلة النقل.
يوضح أستاذ مشارك بقسم الهندسة الكهربائية في جامعة برينستون ، Prateek Mittal ، مؤلف مشارك في الدراسة ، أن تطبيق PinMe الذي طوره الباحثون يوضح كيف أنه باستخدام طرق التعلم الآلي والمعلومات من أجهزة الاستشعار غير الضارة ، يمكن الحصول على معلومات مهمة عن حياة الإنسان. بخلاف الملاحة عبر الأقمار الصناعية ، لا تتطلب المعلومات من أجهزة الاستشعار إذن الوصول.
يقول نيري جها: "يمكن للقراصنة أن يقنعوا سفينة أو مركبة بدون طيار بأنهم في موقع مختلف عن موقعهم الحقيقي ، مما قد يمثل مشكلة بالنسبة للسفن الأمريكية التي تبحر في المياه الدولية ، أو على سبيل المثال ، أو لسلامة الركاب في المركبات المستقلة". أستاذ في جامعة برينستون ومؤلف مشارك للدراسة. ووفقًا له ، فإن فريق PinMe يتحدث بالفعل مع شركات التكنولوجيا حول ترخيص التطبيق كأداة ملاحة.
من أجل التجربة ، جمع العلماء بيانات من الهواتف الذكية Galaxy S4 i9500 و iPhone 6 و iPhone 6S ، والتي تم استخدامها من قبل ثلاثة أشخاص خلال اليوم بعد تثبيت تطبيق PinMe. مشى الموضوعات ، وسافر بالسيارة ، والقطار ، وحلقت في طائرة حول فيلادلفيا ، دالاس ، برينستون ومدن أخرى.
للبدء ، يقرأ PinMe معلومات حول آخر عنوان IP للهاتف الذكي وحالة الشبكة لتحديد آخر اتصال بشبكة Wi-Fi - هذه هي الطريقة التي تلقى بها التطبيق نقطة بداية لمزيد من العمل. ثم استخدم التطبيق خوارزمية "تم تدريبها" باستخدام التعلم الآلي للتعرف على الفرق بين المشي والقيادة والطيران وغيرها من طرق الحركة. للقيام بذلك ، استخدمنا البيانات من أجهزة الاستشعار - اتجاه وسرعة الحركة ، وتكرار التوقفات ، وكذلك الارتفاع فوق مستوى سطح البحر.
بعد تحديد طريقة الحركة ، قام PinMe بتضمين خوارزمية جديدة وبدأ في رسم مسار المستخدم. تم استخدام خدمة
OpenStreetMaps للحصول على أحدث بيانات التنقل. ساعدت خرائط Google في تحديد الموقع بمقارنته بخريطة الارتفاع. لتوضيح الطريق ، استخدم التطبيق خدمة
الطقس لقناة الطقس : تساعد المعلومات الدقيقة حول درجة الحرارة وضغط الهواء على تسوية تأثير الظروف الجوية على المعلومات التي تجمعها أجهزة الاستشعار. تمت مقارنة بيانات المسار مع الجدول الزمني لشركات الطيران أو خطوط السكك الحديدية.
عند السفر من فيلادلفيا إلى دالاس بالطائرة ، يحدد التطبيق أولاً نوع النقل عن طريق التغييرات في الارتفاع والتسارع ، ثم - حسب المنطقة الزمنية والطقس والجدول الزمني ، يجد مكان الإقلاع والهبوط.
في الرسم التوضيحي أدناه ، يتم تحديد المسار الذي يتم تتبعه باستخدام PinMe - الحركة بالسيارة والسير - باللون الأخضر والأصفر ، والطريق الذي تم إنشاؤه وفقًا لبيانات GPS باللون الأسود.
لم يكن هؤلاء الباحثون أول من استخدم مقاييس التسارع لتعقب الأشخاص. في عام 2010 ،
طورت شركة الاتصالات اليابانية KDDI ، مشغل الهاتف المحمول ، تطبيقًا لتتبع تحركات الموظفين في الشركة. كان هدف المطورين هو السيطرة الكاملة على الموظفين من أجل زيادة كفاءة عملهم. جعلت البيانات من مقياس التسارع من الممكن تحديد الحركة على سطح مستوٍ والسلالم والسرعة والرحلات إلى المرحاض. علاوة على ذلك ، يمكن للهاتف الذكي الموجود على خصر سيدة التنظيف معرفة الفرق بين التطهير والكنس والتخلص من سلة المهملات.
في عام 2015 ،
استخدم متخصصون من جامعة نانجينغ في الصين البيانات من مقياس التسارع لمراقبة حركة الأشخاص في مترو الأنفاق: "تتحرك القطارات في مترو الأنفاق على القضبان ، لذلك تختلف أنماط حركتها عن السيارات والحافلات التي تتحرك على الطرق ، وبما أنه لا يوجد نوعان متطابقان تمامًا يمكن أيضًا تمييز الأقسام التي تربط محطات المترو المجاورة وأنماط القطارات على فترات زمنية مختلفة عن بعضها البعض. " للعمل ، من الضروري رسم خريطة مترو لتحديد المسارات بدقة 70٪ إلى 92٪.
تم نشر
العمل العلمي في 5 فبراير 2018 على موقع مكتبة جامعة كورنيل. دوى: 10.1109 / TMSCS.2017.2751462.