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

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。