Jutjuber otkrio kako zvuk aviona može da otkrije lokaciju snimka: Dovoljan je samo minut audio zapisa

Bezbednosni istraživač i jutjuber Colsto demonstrirao je neobičnu tehniku koja koristi zvuk aviona, podatke o letovima i matematičku analizu kako bi odredila mesto nastanka video ili audio zapisa. Prema njegovoj demonstraciji, moguće je pronaći lokaciju sa preciznošću od oko 100 metara, koristeći manje od jednog minuta zvuka.

Colsto je u svom videu pokazao kako pozadinski zvuk može da posluži za pronalaženje lokacije snimka čak i kada u kadru nema prepoznatljivih vizuelnih detalja.

U demonstraciji je koristio snimak sa bezbednosne kamere na kojem se vidi uglavnom drveće. Nije bilo očiglednih znakova koji bi mogli da pomognu u identifikaciji mesta, ali je audio zapis sadržao tragove aviona koji su prolazili iznad lokacije.

Iako se ti zvukovi nisu jasno čuli tokom običnog gledanja snimka, detaljna analiza pokazala je da su ostavili karakteristične promene frekvencije.

To je omogućilo istraživaču da izdvoji zvučne tragove i uporedi ih sa kretanjem aviona u trenutku kada je snimak nastao.

Prema TechRadaru, upravo kombinacija zvuka koji se jedva čuje i javno dostupnih podataka o letovima omogućila je da se dođe do lokacije snimanja.

Doplerov efekat: Kako zvuk otkriva kretanje aviona?

Doplerov efekat je pojava koju ljudi svakodnevno mogu da primete, čak i ako ne znaju kako se zove.

Kada vozilo sa sirenom prolazi pored nas, zvuk se menja. Dok se približava, sirena deluje kao da ima višu frekvenciju. Kada vozilo prođe i počne da se udaljava, zvuk postaje niži.

Sličan princip važi i za avione.

Kada se avion približava mestu na kojem se nalazi mikrofon, zvučni talasi se sabijaju, što dovodi do povećanja frekvencije. Kada se avion udaljava, talasi se rastežu i frekvencija opada.

Colsto je iskoristio upravo te promene kako bi pronašao karakteristične tragove aviona u audio zapisu.

Za analizu je koristio spektrogram, grafički prikaz koji pokazuje kako se frekvencije zvuka menjaju tokom vremena. Na njemu se mogu videti obrasci koji odgovaraju kretanju aviona.

Ovakav pristup omogućava da se iz zvuka izdvoje informacije koje nisu očigledne ljudskom uhu.

Javni podaci o letovima pomogli su da se pronađe lokacija

Sama analiza zvuka nije dovoljna da bi se precizno odredilo mesto na kojem je snimak nastao.

Zato je Colsto uporedio zvučne tragove sa podacima o avionima koji su leteli iznad Sjedinjenih Američkih Država u vreme nastanka snimka.

Avioni koriste ADS-B sistem, koji omogućava emitovanje informacija o njihovoj poziciji, visini, brzini i kretanju. Ti podaci mogu da se prate putem javno dostupnih servisa za praćenje letova.

Istraživač je analizirao moguće letove, upoređivao njihove putanje sa karakteristikama zvuka i koristio matematičke proračune kako bi suzio broj potencijalnih lokacija.

Prema njegovom objašnjenju, početna potraga obuhvatala je oko 70.000 mogućih lokacija.

Kombinovanjem podataka o letovima, Doplerovih krivih i drugih informacija, broj mogućih mesta postepeno je smanjivan, dok nije pronađena lokacija koja je odgovarala snimku.

Colsto je potom koristio Google Street View kako bi proverio okolinu i potvrdio da se pronađeno mesto poklapa sa onim na kojem je snimak nastao.

Lokacija može da se pronađe sa preciznošću od oko 100 metara

Demonstracija je pokazala da se lokacija snimka može odrediti sa preciznošću od približno 100 metara.

To je posebno zanimljivo jer se metoda ne oslanja na prepoznavanje objekata u kadru, već na informacije koje su ostale u zvuku.

Ipak, takva preciznost nije garantovana za svaki video ili audio zapis.

Rezultat zavisi od kvaliteta snimka, prisustva aviona, dostupnosti podataka o letovima i mogućnosti da se izdvoje karakteristični zvučni tragovi.

Važnu ulogu ima i vreme nastanka snimka. Kada je poznato kada je audio zapis napravljen, lakše je pronaći avione koji su tada leteli iznad određene oblasti.

Upravo zato je ova demonstracija pokazala potencijal metode, ali ne i univerzalni način za lociranje bilo kog snimka.

Da li uklanjanje zvuka može da zaštiti privatnost?

Colsto je naglasio da njegov video ima edukativni karakter i da je cilj da pokaže mogućnosti tehnika otvorenog obaveštajnog istraživanja, poznatih kao OSINT.

Prema njegovoj proceni, verovatnoća da neko koristi baš ovu metodu za pronalaženje određene osobe relativno je mala, posebno zato što postoje jednostavniji načini da se dođe do lokacije.

Ipak, demonstracija pokazuje da čak i snimci bez očiglednih vizuelnih tragova mogu da sadrže informacije koje se mogu iskoristiti za identifikaciju mesta.

Za ljude koji objavljuju sadržaj na društvenim mrežama, ovo je još jedan razlog da obrate pažnju na detalje koji se pojavljuju u pozadini.

Ako je cilj da se zaštiti lokacija, uklanjanje metapodataka ili izbegavanje prepoznatljivih objekata ne mora uvek biti dovoljno. Zvuk takođe može da otkrije informacije koje autor nije planirao da podeli.

Ipak, Colsto nije predstavio tehniku kao jednostavan alat kojim bilo ko može odmah da pronađe lokaciju svakog snimka. Njegova demonstracija zahtevala je analizu audio zapisa, pristup podacima o letovima i matematičko modelovanje.

Tehnologija otkriva koliko informacija ostaje u digitalnim tragovima

Ova demonstracija pokazuje da digitalni sadržaj može da sadrži mnogo više informacija nego što je vidljivo na prvi pogled.

Zvuk aviona, koji se često smatra nevažnim detaljem u pozadini, može da posluži kao dodatni izvor podataka kada se kombinuje sa javno dostupnim informacijama.

Slične tehnike istraživanja već koriste fotografije, satelitske snimke, javne baze podataka i druge digitalne tragove kako bi se pronašla lokacija nekog događaja.

Ipak, najvažnije je razumeti da ovakve metode imaju ograničenja i da njihova uspešnost zavisi od konkretnih okolnosti.

Za korisnike koji objavljuju snimke na internetu, zaključak je jednostavan: nije samo ono što se vidi na snimku potencijalni trag. Ponekad i zvuk koji gotovo niko ne primećuje može da otkrije mnogo više nego što se očekuje.