» » Идентификация личности на основе данных о перемещениях (трекинга)

 

Идентификация личности на основе данных о перемещениях (трекинга)

Автор: admin от 31-12-2013, 05:40, посмотрело: 1602

Идентификация личности на основе данных о перемещениях



Не так давно в сети наткнулся на занимательную статью — аналитический отчет о том, как можно практически с 95 % гарантией идентифицировать личность пользователя мобильного устройства, зная только лишь 4 точки (по сути — базовые станции), через которые он выходил на связь через определенные промежутки времени (1,5-2 часа). В чем там оказалась суть…

Среди научных исследований в области управления доступом на основе данных о местоположении особо стоит отметить работу группы американских и английских исследователей [1], которые провели детальный анализ данных о перемещениях примерно 1,5 млн. абонентов сотовой сети связи в течении более чем полутора лет. Задачей анализа было выявить насколько уникальными являются маршруты передвижения абонентов и возможно ли, обладая лишь только данными о пребывании абонента в определенных точках в течении некоторого времени, достаточно точно идентифицировать его личность. Результатом исследования стал вывод, что, зная всего 4 пространственно-временных точки, можно с вероятностью в 95 % идентифицировать человека.



Как отмечают исследователи, данными о перемещениях абонентов уже давно пристально интересуются всевозможные коммерческие организации [1] и стараются заполучить их всеми возможными способами [2]. В таблице 4 представлен обзор способов определения местоположения и их точность.

Таблица 4
Способы определения местоположения и их точность

Идентификация личности на основе данных о перемещениях (трекинга)

Как уже было отмечено, в исследовании использовалась выборка из данных о наблюдении перемещений 1,5 млн. абонентов в течение 15 месяцев [1], что гарантировало наличие репрезентативной выборки. В среднем, как отмечено, данные от каждого абонента передавались в среднем через 6500 антенн, телефон использовался абонентами в среднем 114 раз в месяц (звонки и передача SMS-сообщений). Точность измерения местоположения варьировалась от 0,15 км2 в городах до 15 км2 в сельской местности.

На рисунке 1 представлены основные результаты исследования в виде графика зависимости уникальности маршрута от количества пространственно-временных точек. Как видно из графика, при двух пространственно временных точках, уникальность маршрута (столбцы диаграммы зеленого цвета, где ) находится на уровне примерно 50 %, т.е. идентифицировать по двум точках абонента практически невозможно. При выборе 4 и более точек, уникальность маршрутов составляет уже более 95 %.

Идентификация личности на основе данных о перемещениях (трекинга)

Рисунок 1 – Зависимость уникальности маршрута от количества
пространственно-временных точек

Кроме зависимости уникальности маршрутов от количества пространственно-временных точек исследовалась также зависимость от точности измерений по времени и по данным о местоположении. Результаты исследований представлены на рисунке 2. В частности, на диаграммах А (для 4 пространственно-временных точек) и D (для 10 пространственно-временных точек) рисунка 2 показаны зависимости уникальности маршрута от промежутков времени измерений данных о местоположении и количества сот базовых станций мобильной сети связи.

Идентификация личности на основе данных о перемещениях (трекинга)

Рисунок 2 – Зависимость уникальности маршрута от временного (диаграмма B) и
пространственного (диаграмма C) разрешения (точности измерений)

Общим выводом данной работы является то, что маршруты передвижения абонентов являются в высокой степени уникальными и с их помощью возможно идентифицировать личность. Таким образом, передвижения абонентов в некоторой степени являются персональными данными, соответственно, из данного вывода следуют определенные следствия, касающиеся конфиденциальности персональных данных и, в частности, вопросов защиты данных о местоположении пользователей.

Источники:

1. Jakob, E. B. Context-Aware User Authentication – Supporting Proximity-Based Login in Pervasive Computing / Jakob E. Bardram, Rasmus E. Kjaer, Michael F. Pedersen, – Berlin: UbiComp, LNCS2864. – № 2003. – P. 107-123.
2. Ильин С. Навигация без GPS. Как определить свои координаты по IP, GSM/UMTS и Wi-Fi / Степен Ильин, – Хакер, 2009. – № 4. – С. 124.

Источник: Хабрахабр

Категория: Информационная безопасность

Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

Добавление комментария

Имя:*
E-Mail:
Комментарий:
Полужирный Наклонный текст Подчеркнутый текст Зачеркнутый текст | Выравнивание по левому краю По центру Выравнивание по правому краю | Вставка смайликов Выбор цвета | Скрытый текст Вставка цитаты Преобразовать выбранный текст из транслитерации в кириллицу Вставка спойлера
Введите два слова, показанных на изображении: *