Дослідник Colsto оприлюднив методику ідентифікації місця розташування аудіо- та відеозаписів із точністю до 100 метрів за допомогою аналізу фонових шумів авіаційного транспорту. Цей підхід базується на використанні доплерівського ефекту, при якому частота звукових хвиль змінюється залежно від відносної швидкості джерела звуку та спостерігача. Навіть якщо літак не чутний для людського вуха, чутливі мікрофони фіксують його звуковий слід, який можна виділити з оточуючого шуму за допомогою математичних алгоритмів обробки сигналів.
Для успішної реалізації методу необхідно зіставити звукові дані з публічними базами польотів, що містять інформацію про траєкторії та час прольоту літаків. Процес передбачає багаторівневу обробку аудіосигналу, що включає фільтрацію спектрограм та корекцію параметрів доплерівських кривих. Використовуючи метод тріангуляції на основі даних про декілька повітряних суден, дослідник досягає високої точності визначення координат запису. Цей метод демонструє вразливість записів, які не містять очевидних візуальних орієнтирів або геоміток у метаданих файлів.
Ефективність стандартних інструментів шумозаглушення або фільтрів високих частот у контексті захисту від такого аналізу виявилася обмеженою, оскільки ці засоби часто не видаляють специфічні низькочастотні коливання, що залишаються після прольоту важких повітряних суден. Дослідник наголошує, що наведені результати мають освітній характер у межах вивчення методів OSINT (розвідки за відкритими джерелами), а не є інструкцією для масового використання, оскільки складність реалізації та обсяг необхідних даних роблять цей метод менш привабливим порівняно з іншими способами деанонімізації.
Як мінімізувати ризики витоку географічних даних через фонові звукові записи
Щоб убезпечити записи від геопозиціонування за допомогою аналізу фонових звуків, рекомендується дотримуватися певних кроків під час запису та обробки аудіо- та відеоконтенту. Насамперед важливо усвідомлювати, що будь-який звук, зафіксований мікрофоном, потенційно може стати частиною доказової бази для визначення локації. Для мінімізації ризиків на етапі запису варто використовувати спрямовані мікрофони з обмеженим діапазоном захоплення звуку, які мінімізують сприйняття віддалених шумів та екологічних фонів, притаманних відкритому простору.
Якщо необхідно гарантувати відсутність даних для аналізу, краще проводити записи у звукоізольованих приміщеннях з високим коефіцієнтом поглинання низькочастотних вібрацій. Після завершення запису слід перевіряти наявність сторонніх шумів на спектрограмі аудіодоріжки. Для цього необхідно використовувати програмне забезпечення для візуалізації звуку, яке дозволяє виявити нехарактерні доплерівські викривлення, що можуть бути ідентифіковані як прольоти повітряних суден. Видалення таких фрагментів або змішування їх із додатковими джерелами шуму може частково спотворити дані для подальшого математичного аналізу.
Останнім кроком є ретельна перевірка метаданих файлів перед їх публікацією у відкритий доступ. Варто видалити будь-яку інформацію про час створення, модель пристрою та програмне забезпечення, що використовувалося для обробки. Необхідно враховувати, що навіть без використання літаків, інші фонові сигнали, такі як робота Wi-Fi мереж або систем кондиціонування, можуть бути використані для крос-аналізу в поєднанні з іншими джерелами інформації, тому повна ізоляція акустичного середовища залишається найбільш ефективним методом захисту приватності.
