Vie privée : des smartphones localisables par leur consommation d’énergie

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L’université de Stanford constate qu’il est possible de géolocaliser un smartphone Android ou iOS simplement en analysant sa consommation d’énergie.

N’importe quelle application mobile pour Android ou iOS peut accéder, sans autorisation, à suffisamment d’informations pour localiser précisément un smartphone. C’est la conclusion d’une étude – document PDF, 13 pages – menée par l’université américaine de Stanford en collaboration avec l’entreprise israélienne Rafael, spécialisée dans les technologies militaires.

Les auteurs du rapport se sont appuyés sur un élément en particulier : la consommation d’énergie. Et pour cause : les données relatives à la batterie ne sont pas considérées sensibles, au contraire de celles liées à la position GPS.

En se basant sur le principe qu’un smartphone utilise d’autant plus d’énergie qu’il est éloigné de la station de base à laquelle il se connecte, les chercheurs de Stanford ont étudié, sur la durée, les variations de consommation selon la distance séparant effectivement appareil et antenne-relais.

Ils ont tenu compte des obstacles comme les immeubles et les arbres pour modéliser les profils de consommation de villes ou de régions… et ainsi déduire la position des appareils se connectant depuis les endroits cartographiés. Le tout sans connaissance des stations de base avec lesquelles lesdits appareils entraient en communication.

Comme le note Silicon.fr, il existe un obstacle majeur dans cette expérience : les applications n’ont accès qu’à une information de consommation agrégée, résultant d’une multitude de facteurs (écran allumé, écoute de musique, communication en cours…). C’est là qu’intervient le machine learning.

« Intuitivement, la raison pour laquelle tout ce bruit [les autres facteurs de consommation électrique, ndlr] n’induit pas nos algorithmes en erreur réside dans le fait que ce bruit n’est pas corrélé à la localisation du téléphone“, précisent les auteurs du rapport. Et d’ajouter :  “C’est pourquoi une mesure suffisamment longue de la consommation énergétique (plusieurs minutes) permet à l’algorithme de ‘voir’ malgré le bruit ».

Crédit illustration : Nucleartist – Shutterstock.com


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