Деанонимизация по маршрутам следования

Всяческий Бред - Идти на Главную Страницу >>>

Категории:

Полезные Сведенья
Кухонная Философия
Общество и его пороки
Новости
Еда и Питье
Техника
Разное
Личное
Природа
Фото/Видео
"Веселые" Картинки
Юмор


Пишите Письма



Реклама:

Реклама

January 22, 2015

Каждый из нас изо дня в день бывает в одних и тех же местах примерно в одно и то же время — дом, работа, спортзал, магазин, снова дом… Наш ежедневный маршрут достаточно стабилен и в то же время уникален. Совместное исследование американских и бельгийских учёных продемонстрировало, что степень его уникальности гораздо выше, чем можно предположить.


Анализ базы данных, в которой была собрана анонимизированная информация о времени и месте звонков и СМС 1 500 000 абонентов на протяжении пятнадцати месяцев показал, что для идентификации 95% людей достаточно знать всего четыре пространственно-временные точки.

Всего две точки позволяют различить индивидуальный след половины пользователей, а одиннадцати достаточно, чтобы различить все до единого следы. На иллюстрации слева приведены примеры таких индивидуальных следов. Авторы исследования сравнивают уникальность мобильного следа с отпечатками пальцев — в 1930 году французский пионер криминалистики Эдмон Локард показал, что для идентификации по отпечатку пальца достаточно двенадцати совпадений деталей рисунка.

Таким образом, получив из открытых источников (Facebook, Twitter, Foursquare, LinkedIn и т.п.) всего несколько характерных для человека пространственно-временных точек, можно деанонимизировать абонента мобильной связи среди миллионов записей, не содержащих вообще никакой персональной информации, и отследить все его перемещения.

При этом даже не требуется особая точность — в базе, использованной для анализа, место в пространстве определялось по базовой станции мобильной связи, а время указывалось с точностью до часа. Более того, уникальность мобильных следов хоть и уменьшалась с понижением пространственного и временного разрешения, но довольно медленно, и легко компенсировалась увеличением количества точек.



На графике слева показана зависимость степени уникальности следа при выборке из четырёх, а справа — из десяти точек. По горизонтальной оси отложено временное разрешение в часах, по вертикальной — пространственное (количество базовых станций):



Не являются помехой и большие скопления людей — плотность размещения базовых станций мобильной связи очень хорошо коррелирует с плотностью населения. Если в сельской местности одна базовая станция даёт пространственную точность в 15 км2, то в городах — 0.15 км2 и выше. Кроме того, 94% людей практически никогда не покидают территорию радиусом около 100 км. Таким образом этот метод хорошо масштабируется как для огромного количества абонентов, так и для больших территорий.

http://habrahabr.ru/post/174221/

Подробнее на английском тут.

Если кто не понял, смысл в том, что обладая скажем открытыми сведеньями из вашего бложека или фейсбучика о нескольких ваших любимых местах пребывания (общепит, магазины) и базой данных мобильных операторов о местонахождении мобильников в пределах сот, не зная изначально вашего номера, можно вычислить какой именно номер ваш.

Ну и чисто предположу, что дальше можно построить полный граф мест, где вы бываете на основе корреляций с другими людями. Из этого вытекает, что даже пользуясь анонимной симкой вы можете спалиться и что ваша жизнь легко изучаема и в случае чего вас легко прихлопнет не только государство, но и любой продвинутый злоумышленник.

P.S. Капиталисты уже озаботились:



Тэги: Jan2015 Общество Техника Полезные сведенья

Темы, имеющие некоторое отношение к этой (русскоязычный поиск в mysql все же очень не совершенен):
К нам приехал, к нам приехал... May 17, 2009
Получилось как всегда December 16, 2013
О этот новый, чудный мир... Путин любит всех! May 7, 2012


posted by ravli.livejournal.com at January 22, 2015 Свернуть
Отсюда вывод - анонимную симку надо совать в анонимный телефон строго перед анонимным звонком, а не таскать с собой на работу и в детсад к дочке.

пользователь: пароль:
регистрироваться  Залогинится под OpenID


Архив:

Aug2018   Jul2018   Jun2018   May2018   Apr2018   Mar2018   Feb2018   Jan2018   Dec2017   Nov2017   Oct2017   Sep2017   Aug2017   Jul2017   Jun2017   May2017   Apr2017   Mar2017   Feb2017   Jan2017   Dec2016   Nov2016   Oct2016   Sep2016   Aug2016   Jul2016   Jun2016   May2016   Apr2016   Mar2016   Feb2016   Jan2016   Dec2015   Nov2015   Oct2015   Sep2015   Aug2015   Jul2015   Jun2015   May2015   Apr2015   Mar2015   Feb2015   Jan2015   Dec2014   Nov2014   Oct2014   Sep2014   Aug2014   Jul2014   Jun2014   May2014   Apr2014   Mar2014   Feb2014   Jan2014   Dec2013   Nov2013   Oct2013   Sep2013   Aug2013   Jul2013   Jun2013   May2013   Apr2013   Mar2013   Feb2013   Jan2013   Dec2012   Nov2012   Oct2012   Sep2012   Aug2012   Jul2012   Jun2012   May2012   Apr2012   Mar2012   Feb2012   Jan2012   Dec2011   Nov2011   Oct2011   Sep2011   Aug2011   Jul2011   Jun2011   May2011   Apr2011   Mar2011   Feb2011   Jan2011   Dec2010   Nov2010   Oct2010   Sep2010   Aug2010   Jul2010   Jun2010   May2010   Apr2010   Mar2010   Feb2010   Jan2010   Dec2009   Nov2009   Oct2009   Sep2009   Aug2009   Jul2009   Jun2009   May2009   Apr2009   Mar2009   Feb2009   Jan2009   Dec2008   Nov2008   Oct2008   Sep2008   Aug2008   Jul2008   Jun2008   May2008   Apr2008   Mar2008   Feb2008   Jan2008   Dec2007   Nov2007   Oct2007   Sep2007   Aug2007   Jul2007   Jun2007   May2007   Apr2007   Mar2007   Feb2007   Jan2007   Dec2006   Nov2006   Oct2006   Sep2006   Aug2006   Jul2006   Jun2006   May2006