Китайські вчені створили додаток, за допомогою якого можна відстежити переміщення користувача в метро за даними акселерометра. Автори використовували машинне навчання для того, щоб класифікувати показання датчиків за відповідними їм інтервалами між станціями. У тестовому експерименті в метро китайського міста Нанкін точність визначення маршруту з «сирих» даних склала близько 90 відсотків. Препринт роботи викладено на сайті.
В основі нового методу використано той факт, що будь-яке переміщення людини супроводжується чергуванням прискорення і уповільнення, тобто може бути зафіксовано акселерометром. При цьому різні транспортні засоби мають різний характер руху, наприклад, таксі і автобуси частіше повертають і зупиняються/розганяються, тоді як поїзд метро довше рухається без зміни швидкості і рідше повертає.
З даних акселерометра автори виділяли ті ділянки, які відповідають руху поїзда, після чого розбивали їх на проміжки, що відповідають перегонам між станціями. Далі на підставі відомого набору «мічених» даних, вчені навчали програму визначати, якому перегону відповідає той чи інший характерний сигнал.
Автори також зазначають, що достовірна класифікація одиничного перегону можлива тільки в тому випадку, якщо отримана повна база по всьому метро. Якщо її немає, вчені пропонують менш витратну схему. Нехай відомий точний вид сигналу лише для одного перегону Is. Якщо в сирих даних є послідовність S1S2S3S4, і в ній, наприклад, S2 = Is, тоді можна однозначно ідентифікувати сусідні перегони S1,S3 і S4, оскільки послідовність станцій на лінії метро не змінюється. Таким чином, повторивши цю процедуру досить велике число разів, можна отримати необхідний набір даних про всі перегони.
Новий алгоритм протестували на смартфонах восьми добровольців у метро міста Нанкін. Учасники протягом декількох годин їздили між двома станціями за маршрутом, що включав 10 перегонів без пересадок. Точність визначення інтервалу шляху склала близько 90 відсотків.
У своїй статті автори зазначають, що запропонований метод геопозиціонування дозволяє без відома користувача встановити його маршрут. На відміну від GPS, датчик якого запитує у користувача дозвіл для кожної програми, акселерометр надає свої показання за замовчуванням будь-якій програмі. Щоб запобігти подібним атакам, автори рекомендують уважно стежити за витратою батареї, а також пам'ятати, що дані акселерометра легко можна забити «шумом», наприклад, від руху рук.
Раніше вже було показано, що датчики в смартфонах становлять певну небезпеку для приватної інформації. Наприклад, у деяких випадках гіроскоп може працювати як мікрофон, реагуючи на коливання повітря.