शोधकर्ताओं ने सुझाव दिया है कि जीपीएस बंद किए गए स्मार्टफोन को कैसे ट्रैक किया जाए।

इंस्टीट्यूट ऑफ इलेक्ट्रिकल एंड इलेक्ट्रॉनिक्स इंजीनियर्स (IEEE) के शोधकर्ताओं के एक समूह ने PinMe सिस्टम विकसित किया है, जो जीपीएस की तुलना में सटीकता के साथ स्मार्टफोन के विभिन्न सेंसर से खुले डेटा और सूचना के आधार पर इसके स्थान को ट्रैक करने की अनुमति देता है। इस संबंध में, शोधकर्ताओं ने गैजेट निर्माताओं से एक सॉफ्टवेयर समाधान जोड़ने का आग्रह किया, जो कि जीपीएस नहीं, बल्कि सभी सेंसर के संचालन को अक्षम करता है।



वैज्ञानिकों ने स्मार्टफोन में एक सुरक्षा छेद की खोज की है। एक्सेलेरोमीटर और जाइरोस्कोप से जानकारी की तुलना खुले आंकड़ों के साथ करना - नक्शे और मौसम की रिपोर्ट, वे एक व्यक्ति के स्थान, उसके मार्ग और परिवहन के प्रकार को निर्धारित करने में सक्षम थे।

शोधकर्ताओं द्वारा विकसित PinMe एप्लिकेशन से पता चलता है कि कैसे मशीन लर्निंग के तरीकों और हानिरहित सेंसर की जानकारी का उपयोग करके मानव जीवन के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी प्राप्त की जा सकती है, प्रिंसटन यूनिवर्सिटी में इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग विभाग के एसोसिएट प्रोफेसर, प्रेटेक मित्तल, अध्ययन के सह-लेखक हैं। उपग्रह नेविगेशन के विपरीत, सेंसर से जानकारी तक पहुंच की अनुमति की आवश्यकता नहीं होती है।

"हैकर्स एक जहाज या मानव रहित वाहन को मना सकते हैं कि वे अपने वास्तविक स्थान से अलग एक स्थान पर हों, जो अमेरिकी जहाजों के लिए अंतर्राष्ट्रीय जल को नेविगेट करने में समस्या हो सकती है, उदाहरण के लिए, या स्वायत्त वाहनों में यात्रियों की सुरक्षा के लिए," नीरी झा प्रोफेसर, प्रिंसटन यूनिवर्सिटी और अध्ययन के सह-लेखक। उनके अनुसार, PinMe टीम पहले से ही एक नेविगेशन टूल के रूप में एप्लिकेशन को लाइसेंस देने के बारे में प्रौद्योगिकी कंपनियों के साथ बात कर रही है।

प्रयोग के लिए, वैज्ञानिकों ने गैलेक्सी एस 4 आई 9500, आईफोन 6 और आईफोन 6 एस स्मार्टफोन से डेटा एकत्र किया, जिनका उपयोग पिनमे एप्लिकेशन को स्थापित करने के बाद दिन के दौरान तीन लोगों द्वारा किया गया था। कार, ​​ट्रेन से यात्रा करने वाले विषय फिलाडेल्फिया, डलास, प्रिंसटन और अन्य शहरों के चारों ओर एक विमान में उड़ गए।

शुरू करने के लिए, पिनमे ने वाई-फाई के अंतिम कनेक्शन को निर्धारित करने के लिए स्मार्टफोन और नेटवर्क की स्थिति के अंतिम आईपी पते के बारे में जानकारी पढ़ी - इस तरह से आवेदन को आगे के काम के लिए एक प्रारंभिक बिंदु प्राप्त हुआ। तब एप्लिकेशन ने एक एल्गोरिथ्म का उपयोग किया जो कि चलना, ड्राइविंग, उड़ान और चलने के अन्य तरीकों के बीच अंतर को पहचानने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करके "प्रशिक्षित" किया गया था। ऐसा करने के लिए, हमने सेंसर से डेटा का उपयोग किया - दिशा और गति की गति, स्टॉप की आवृत्ति, साथ ही समुद्र के स्तर से ऊपर की ऊंचाई।

आंदोलन की विधि निर्धारित करने के बाद, पिनमे ने एक नया एल्गोरिथ्म शामिल किया और उपयोगकर्ता के मार्ग को तैयार करना शुरू किया। OpenStreetMaps सेवा का उपयोग अप-टू-डेट नेविगेशन डेटा प्राप्त करने के लिए किया गया था। Google मानचित्र ने ऊंचाई के मानचित्र के साथ तुलना करके स्थान निर्धारित करने में मदद की। मार्ग को स्पष्ट करने के लिए, एप्लिकेशन ने वेदर चैनल मौसम सेवा का उपयोग किया: तापमान और हवा के दबाव के बारे में सटीक जानकारी सेंसर द्वारा एकत्र की गई जानकारी पर मौसम की स्थिति के प्रभाव को समतल करने में मदद करती है। रूट डेटा की तुलना एयरलाइंस या रेलवे लाइनों के शेड्यूल के साथ की गई थी।

विमान द्वारा फिलाडेल्फिया से डलास की यात्रा करते समय, आवेदन पहले ऊंचाई और त्वरण में परिवर्तन से परिवहन के प्रकार को निर्धारित करता है, और फिर समय क्षेत्र, मौसम और समय के अनुसार, टेक-ऑफ और लैंडिंग की जगह पाता है।

नीचे दिए गए उदाहरण में, पिनमे के साथ ट्रैक किया गया मार्ग - कार से और पैदल - हरे और पीले रंग में चिह्नित है, और जीपीएस डेटा के अनुसार निर्मित मार्ग काला है।



ये शोधकर्ता लोगों को ट्रैक करने के लिए एक्सीलरोमीटर का उपयोग करने वाले पहले व्यक्ति नहीं थे। 2010 में, जापानी दूरसंचार निगम केडीडीआई, मोबाइल ऑपरेटर एयू, ने कंपनी में कर्मचारी आंदोलनों पर नज़र रखने के लिए एक एप्लिकेशन विकसित किया । डेवलपर्स का लक्ष्य अपने काम की दक्षता बढ़ाने के लिए कर्मचारियों पर कुल नियंत्रण था। एक्सेलेरोमीटर के डेटा ने एक सपाट सतह और सीढ़ियों पर गति, गति, टॉयलेट की यात्रा का निर्धारण करना संभव बना दिया। इसके अलावा, सफाई करने वाली महिला की कमर पर लगा स्मार्टफोन कूड़ेदान को हटाने, झाडू लगाने और हिलाने के बीच का अंतर बता सकता है।

2015 में, चीन में नानजिंग विश्वविद्यालय के विशेषज्ञों ने मेट्रो में लोगों की आवाजाही पर नज़र रखने के लिए एक एक्सेलेरोमीटर से डेटा का उपयोग किया : "मेट्रो में रेल पटरियों पर चलती हैं, इसलिए उनके आंदोलन के पैटर्न सड़कों पर चलती कारों और बसों से अलग हैं, और चूंकि कोई दो समान नहीं हैं। अलग-अलग समय के अंतराल पर आस-पास के मेट्रो स्टेशन, ट्रेन पैटर्न को जोड़ने वाले खंडों को भी एक दूसरे से अलग किया जा सकता है। " काम के लिए, 70% से 92% की सटीकता के साथ मार्गों को निर्धारित करने के लिए मेट्रो का नक्शा तैयार करना आवश्यक है।

वैज्ञानिक कार्य को कॉर्नेल यूनिवर्सिटी लाइब्रेरी की वेबसाइट पर 5 फरवरी, 2018 को प्रकाशित किया गया था । DOI: 10.1109 / TMSCS.2017.2751462।