声学侧信道揭示用户位置：实时位置追踪的新威胁

本研究聚焦于利用声学侧信道——电网频率（ENF）信号，实现对用户位置的推断。ENF信号因其特有的模式，类似于音频和视频录制时间与地点的自然标记，被研究人员用来作为一种潜在的定位手段。作者团队构建了一个全球范围内的ENF信号参考地图，该地图包含了数百个地理位置的ENF信号特征，这些数据来源于在线多媒体流媒体服务，如YouTube和Explore。 研究者提出了一种创新的侧信道攻击方法，该方法无需依赖昂贵的ENF信号接收器，也无需在目标设备上安装额外软件。仅需获取到录制的音频或视频文件，即使这些文件来自世界各地，攻击者也能通过对这些文件的ENF信号分析，推断出其录制或流媒体的物理位置。实验结果显示，当音频文件时长超过5分钟时，位置推断的准确性能够达到76%。 这项工作着重于隐私保护领域，尤其是在安全和隐私方面，因为ENF信号分析可能威胁到用户的个人隐私。研究被收录在ACM的WWW 2018会议上，并受到韩国大学特别研究资助（编号：K1711541）。作者们强调，他们的研究成果遵循知识共享署名4.0国际许可协议（CC BY 4.0），允许在个人和公司网站上分享，但要求适当的归属和引用。 值得注意的是，研究者还验证了这种侧信道攻击在实际VoIP应用中的有效性，即使面对音频编解码器可能导致的一定程度的数据失真，攻击仍能在特定范围内保持有效。这表明ENF信号分析作为一种位置推断手段，不仅理论可行，而且在实际场景中具有潜在的应用价值，但同时也提醒人们对于在线内容和个人数据隐私的额外关注和防护措施的必要性。