Un grupo de investigadores del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) ha desarrollado el sistema PinMe, que permite rastrear su ubicación en base a datos abiertos e información de varios sensores del teléfono inteligente con una precisión comparable al GPS. En este sentido, los investigadores instan a los fabricantes de dispositivos a que agreguen una solución de software que desactive el funcionamiento de todos los sensores, no solo del GPS.
Los científicos han descubierto un agujero de seguridad en los teléfonos inteligentes. Al comparar la información del acelerómetro y el giroscopio con datos abiertos (mapas e informes meteorológicos), pudieron determinar la ubicación de una persona, su ruta y el tipo de transporte.
La aplicación PinMe desarrollada por investigadores muestra cómo, utilizando métodos de aprendizaje automático e información de sensores inofensivos, se puede obtener información importante sobre la vida humana, dice el profesor asociado del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Princeton Prateek Mittal, coautor del estudio. A diferencia de la navegación por satélite, la información de los sensores no requiere permiso de acceso.
"Los piratas informáticos pueden convencer a un barco o un vehículo no tripulado de que se encuentran en una ubicación distinta de su ubicación real, lo que podría ser un problema para los barcos estadounidenses que navegan en aguas internacionales, por ejemplo, o para la seguridad de los pasajeros en vehículos autónomos", dice Nirey Jha , profesor de la Universidad de Princeton y coautor del estudio. Según él, el equipo de PinMe ya está hablando con compañías de tecnología sobre la licencia de la aplicación como herramienta de navegación.
Para el experimento, los científicos recolectaron datos de los teléfonos inteligentes Galaxy S4 i9500, iPhone 6 y iPhone 6S, que fueron utilizados por tres personas durante el día después de instalar la aplicación PinMe. Los sujetos caminaron, viajaron en automóvil, tren, volaron en un avión alrededor de Filadelfia, Dallas, Princeton y otras ciudades.
Para comenzar, PinMe leyó información sobre la última dirección IP del teléfono inteligente y el estado de la red para determinar la última conexión a Wi-Fi: así es como la aplicación recibió un punto de partida para seguir trabajando. Luego, la aplicación utilizó un algoritmo que fue "entrenado" utilizando el aprendizaje automático para reconocer la diferencia entre caminar, conducir, volar y otras formas de movimiento. Para hacer esto, utilizamos datos de sensores: la dirección y la velocidad de movimiento, la frecuencia de las paradas, así como la altura sobre el nivel del mar.
Después de determinar el método de movimiento, PinMe incluyó un nuevo algoritmo y comenzó a trazar la ruta del usuario. El servicio
OpenStreetMaps se utilizó para obtener datos de navegación actualizados. Google Maps ayudó a determinar la ubicación comparándola con un mapa de altitud. Para aclarar la ruta, la aplicación utilizó el
servicio meteorológico Weather Channel : la información precisa sobre la temperatura y la presión del aire ayuda a nivelar la influencia de las condiciones climáticas en la información recopilada por los sensores. Los datos de la ruta se compararon con el horario de las líneas aéreas o líneas de ferrocarril.
Al viajar de Filadelfia a Dallas en avión, la aplicación primero determina el tipo de transporte a partir de los cambios de altitud y aceleración, y luego, por zona horaria, clima y horario, encuentra el lugar de despegue y aterrizaje.
En la siguiente ilustración, la ruta rastreada con PinMe (movimiento en automóvil y a pie) está marcada en verde y amarillo, y la ruta construida de acuerdo con los datos del GPS es negra.
Estos investigadores no fueron los primeros en usar acelerómetros para rastrear personas. En 2010, la corporación japonesa de telecomunicaciones KDDI, el operador móvil au,
desarrolló una aplicación para rastrear los movimientos de los empleados en la empresa. El objetivo de los desarrolladores era el control total sobre los empleados para aumentar la eficiencia de su trabajo. Los datos del acelerómetro permitieron determinar el movimiento en una superficie plana y escaleras, velocidad, viajes al baño. Además, el teléfono inteligente en la cintura de la señora de la limpieza podría notar la diferencia entre trapear, barrer y sacudir el bote de basura.
En 2015, especialistas de la Universidad de Nanjing en China
utilizaron datos de un acelerómetro para monitorear el movimiento de las personas en el metro: “Los trenes en el metro se mueven sobre rieles, por lo que sus patrones de movimiento son diferentes de los automóviles y autobuses que se mueven en las carreteras, y dado que no hay dos absolutamente idénticos secciones que conectan estaciones de metro adyacentes, los patrones de trenes en diferentes intervalos de tiempo también se pueden distinguir entre sí ". Para el trabajo, es necesario trazar un mapa del metro para determinar rutas con una precisión del 70% al 92%.
El trabajo científico fue publicado el 5 de febrero de 2018 en el sitio web de la Biblioteca de la Universidad de Cornell. DOI: 10.1109 / TMSCS.2017.2751462.