Узнавать о перемещениях владельцев мобильных устройств можно, узнав лишь их энергопотребление. При этом ни GPS-, ни другие подобные данные не потребуются. Новым методом поделились ученые из Стэнфордского университета. Исследователи из Стэнфордского университета нашли нетрадиционный способ отслеживания перемещений пользователей смартфонов — для этого им не потребовались ни сигнал GPS, ни хранимые на смартфонах данные о точках доступа Wi-Fi, к которым подключается устройство. Вычислить маршрут они смогли исключительно по картине энергопотребления устройства. Энергопотребление смартфона зависит от того, сколько потребляет радиомодуль, отвечающий за подключение к базовым станциям сетей сотовой связи и передачу информации. «Узнав энергопотребление смартфона в течение некоторого времени (хотя бы нескольких минут), можно сравнить его с типовым энергопотреблением, заранее изученным на всех известных маршрутах передвижения в определенном городе», — пояснили исследователи в своей работе. То есть узнать местоположение пользователя в любой точки земного шара и его путь из этой точки новый метод не позволит. Но он позволит узнать, каким маршрутом пользователь поехал на машине (и в каком направлении — от точки А к Б или от Б к А), зная его приблизительное изначальное местоположение. Для сбора данных исследователи разработали Android-приложение под названием PowerSpy. В серии экспериментов авторы метода смогли установить точность определения маршрута. Использовав 43 различных наборов данных для четырех маршрутов длиной около 19 км, они смогли достичь точности определения маршрута на уровне 93%. Добавление еще трех маршрутов и восьми наборов данных позволило получить точность 90,2%. По словам исследователей, запуск различных приложений на смартфоне во время работы приложения PowerSpy и совершение вызовов не смогли исказить картину энергопотребления настолько сильно, чтобы метод оказался нерабочим. Дело в том, что эти факторы не имеют связи с изменением геопозиции устройства. Поэтому исследователи легко смогли их исключить, воспользовавшись алгоритмами машинного обучения.
Источник