スマホの位置情報を許可→ユーザーの動きや“部屋の間取り”を90%以上で特定できる攻撃 インドの研究者が発表
ITmedia NEWS / 2024年8月19日 8時5分
![スマホの位置情報を許可→ユーザーの動きや“部屋の間取り”を90%以上で特定できる攻撃 インドの研究者が発表](https://media.image.infoseek.co.jp/isnews/photos/itmedia_news/itmedia_news_20240819024_0-small.jpg)
GPSパイプライン
インド工科大学に所属する研究者らが発表した論文「AndroCon: Conning Location Services in Android」は、Androidスマートフォンのユーザーがアプリに位置情報へのアクセスを許可した場合に、GPS信号から位置情報以外の情報を抽出できるかを調査し、新たな脆弱性を示した研究報告である。
「AndroCon」と呼ばれるこの手法は、GPSチップが処理する中間データを利用して、ユーザーの周囲環境や行動を高精度で推測できる。Android 7以降のバージョンで可能だという。これまでGPSデータは主に位置情報の特定に使用されてきたが、AndroConはそれ以上の情報を引き出すことに成功した。
具体的には、GPS信号の強度、ドップラー効果、信号対雑音比(SNR)、搬送波対雑音比(C/N0)などの特性を抽出して分析することで、ユーザーが屋内にいるか屋外にいるか、混雑した場所にいるか開けた場所にいるか、座っているか歩いているかなどの情報を推測できる。さらに驚くべきことに、この手法は建物の間取りまでも推測可能である。エレベーター、階段、廊下、部屋の位置などを特定できるという。
AndroConの有効性を検証するために、複数の実験を行った。実験は主に3つの側面として周囲環境の認識と人間の行動認識、室内の間取り推測に焦点を当てて実施した。
まず、データ収集のために、研究チームは5種類の異なるAndroidスマートフォンを使用。これらの端末は、Android 11~14までの異なるバージョンを搭載し、さまざまなチップセットを持つ機種を選んだ。
データ収集は1年間にわたって行い、異なる時間帯や天候条件下で実施。また、データ収集の場所も多岐にわたり、大学のキャンパス内だけでなく、約1000km離れた場所や、高度3.5kmの地点、さらには飛行機や客船の中でも行った。
周囲環境の認識実験では、5つの異なる環境(飛行機内、室内、地下鉄、オープンスペース、混雑した屋外)を設定。各環境で10万以上のサンプルを収集し、20人の参加者を対象とした。
機械学習アルゴリズムでデータ解析した結果、全ての環境で90%を超える認識精度を達成。特に、飛行機内と屋外のオープンスペースでは99.9%という極めて高い精度を記録した。
人間の行動認識実験では、4つの静的な姿勢(座る、立つ、横たわる、手を振る)が対象となった。機械学習アルゴリズムでデータ解析した結果、「横たわる」姿勢では最大97.2%、「座る」姿勢では最大91.2%の認識精度を達成。「立つ」と「手を振る」姿勢でもそれぞれ最大87.9%と82.4%の精度を記録した。
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