Eine Gruppe von Forschern des Instituts für Elektro- und Elektronikingenieure (IEEE) hat das PinMe-System entwickelt, mit dem der Standort anhand offener Daten und Informationen verschiedener Sensoren des Smartphones mit einer mit GPS vergleichbaren Genauigkeit verfolgt werden kann. In diesem Zusammenhang fordern die Forscher die Gerätehersteller auf, eine Softwarelösung hinzuzufügen, die den Betrieb aller Sensoren und nicht nur des GPS deaktiviert.
Wissenschaftler haben eine Sicherheitslücke in Smartphones entdeckt. Durch den Vergleich der Informationen von Beschleunigungsmesser und Gyroskop mit offenen Daten - Karten und Wetterberichten - konnten sie den Standort einer Person, ihre Route und die Art des Transports bestimmen.
Die von Forschern entwickelte PinMe-Anwendung zeigt, wie mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens und Informationen von harmlosen Sensoren wichtige Informationen über das menschliche Leben erhalten werden können, sagt Prateek Mittal, Mitautor der Studie, Associate Professor am Department of Electrical Engineering der Princeton University. Im Gegensatz zur Satellitennavigation benötigen Informationen von Sensoren keine Zugriffsberechtigung.
„Hacker können ein Schiff oder ein unbemanntes Fahrzeug davon überzeugen, dass sie sich an einem anderen Ort als ihrem tatsächlichen Standort befinden. Dies könnte beispielsweise für US-Schiffe, die in internationalen Gewässern navigieren, oder für die Sicherheit von Passagieren in autonomen Fahrzeugen ein Problem sein“, sagt Nirey Jha , Professor an der Princeton University und Mitautor der Studie. Ihm zufolge spricht das PinMe-Team bereits mit Technologieunternehmen über die Lizenzierung der Anwendung als Navigationswerkzeug.
Für das Experiment sammelten die Wissenschaftler Daten von den Smartphones Galaxy S4 i9500, iPhone 6 und iPhone 6S, die am Tag nach der Installation der PinMe-Anwendung von drei Personen verwendet wurden. Die Probanden gingen, reisten mit dem Auto, dem Zug und flogen in einem Flugzeug um Philadelphia, Dallas, Princeton und andere Städte.
Zunächst las PinMe Informationen über die letzte IP-Adresse des Smartphones und den Netzwerkstatus, um die letzte Verbindung zu Wi-Fi zu ermitteln. Auf diese Weise erhielt die Anwendung einen Ausgangspunkt für die weitere Arbeit. Dann verwendete die Anwendung einen Algorithmus, der mithilfe von maschinellem Lernen „trainiert“ wurde, um den Unterschied zwischen Gehen, Fahren, Fliegen und anderen Bewegungsarten zu erkennen. Dazu haben wir Daten von Sensoren verwendet - die Richtung und Geschwindigkeit der Bewegung, die Häufigkeit der Stopps sowie die Höhe über dem Meeresspiegel.
Nach der Bestimmung der Bewegungsmethode fügte PinMe einen neuen Algorithmus hinzu und begann, die Route des Benutzers zu erstellen. Der
OpenStreetMaps- Dienst wurde verwendet, um aktuelle Navigationsdaten abzurufen. Google Maps half bei der Standortbestimmung, indem es mit einer Höhenkarte verglichen wurde. Zur Verdeutlichung der Route verwendete die Anwendung den
Wetterdienst Weather Channel : Genaue Informationen zu Temperatur und Luftdruck helfen dabei, den Einfluss der Wetterbedingungen auf die von den Sensoren erfassten Informationen auszugleichen. Die Streckendaten wurden mit dem Flugplan von Fluggesellschaften oder Eisenbahnlinien verglichen.
Wenn Sie mit dem Flugzeug von Philadelphia nach Dallas reisen, ermittelt die Anwendung zunächst die Art des Transports anhand von Höhen- und Beschleunigungsänderungen und ermittelt dann nach Zeitzone, Wetter und Zeitplan den Ort des Starts und der Landung.
In der folgenden Abbildung ist die mit PinMe verfolgte Route - Bewegung mit dem Auto und zu Fuß - grün und gelb markiert, und die gemäß GPS-Daten erstellte Route ist schwarz.
Diese Forscher waren nicht die ersten, die Beschleunigungsmesser verwendeten, um Menschen zu verfolgen. Im Jahr 2010 entwickelte der japanische Telekommunikationskonzern KDDI, der Mobilfunkbetreiber au,
eine Anwendung zur Verfolgung von Mitarbeiterbewegungen im Unternehmen. Das Ziel der Entwickler war die vollständige Kontrolle über die Mitarbeiter, um die Effizienz ihrer Arbeit zu steigern. Daten vom Beschleunigungsmesser ermöglichten es, Bewegungen auf einer ebenen Fläche und Treppen, Geschwindigkeit und Fahrten zur Toilette zu bestimmen. Darüber hinaus konnte das Smartphone an der Taille der Putzfrau den Unterschied zwischen Wischen, Kehren und Ausschütteln des Mülleimers erkennen.
Im Jahr 2015 verwendeten Spezialisten der Universität Nanjing in China Daten von einem Beschleunigungsmesser, um die Bewegung von Personen in der U-Bahn zu überwachen: „Züge in der U-Bahn bewegen sich auf Schienen, daher unterscheiden sich ihre Bewegungsmuster von denen von Autos und Bussen auf Straßen, und da es keine zwei genau identischen gibt Abschnitte, die benachbarte U-Bahn-Stationen verbinden, Zugmuster in unterschiedlichen Zeitintervallen können ebenfalls voneinander unterschieden werden. " Für die Arbeit ist es notwendig, eine U-Bahn-Karte zu erstellen, um dann die Routen mit einer Genauigkeit von 70% bis 92% zu bestimmen.
Die wissenschaftliche Arbeit wurde am 5. Februar 2018 auf der Website der Cornell University Library veröffentlicht. DOI: 10.1109 / TMSCS.2017.2751462.