Ortung ist das halbe Leben

Ortung ist das halbe Leben
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(TRD/CID) Bei der regulären Nutzung eines Smartphones werden ständig mobile Daten übertragen – vom Gerät auf Datenserver und umgekehrt. Forscher möchten diese Daten nun in einem präzisen Ortungs-Verfahren einsetzen. Das Projekt SwissSenseSynergy befasst sich mit dem Thema „Crowd Sensing“, bei dem durch Zugriff auf Smartphone-Sensoren Informationen über einen bestimmten Ortsbereich gesammelt werden können. Datenschutz wird bei vernetzten Autos zum Kaufkriterium

 

Dabei befassen sich die Forscher aus der Schweiz auch explizit mit den aufkommenden Fragen zum Datenschutz.“Diese Informationen lassen sich für verschiedenste Anwendungen nutzen: für Marketing-Prognosen oder, um das Verhalten von Menschengruppen vorherzusagen“, erklärt Torsten Braun, Projektkoordinator von der Universität Bern. Auch Staus können über Smartphone-Sensoren gemessen werden. Gleich vier Teams befassen sich jetzt mit den Kernpunkten exaktere Standortdaten, verbesserter Datenschutz, industrielle Anwendungen und effizientere Datensammlung. Über Mobilfunk-Strahlenschulz, Sicherheitslücken bis zur Elektroschrott-Entsorgung

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Diese Informationen lassen sich für verschiedenste Anwendungen nutzen: für Marketing-Prognosen oder, um das Verhalten von Menschengruppen vorherzusagen „Photo by Craig Adderley on Pexels.com

Bisher erreichen Torsten Braun und sein Team eine Ortungsgenauigkeit, die mit GPS mithalten kann. Anders als bei der Satelliten-gestützten Ortung durchdringen die Handysignale aber auch Wände und Beton. Braun: „Der nächste Schritt ist dann die Bestimmung des Ortes, den die Nutzer ansteuern. Das könnte beispielsweise für Einkaufszentren oder Bahnhöfe interessant sein.“ Aufenthaltsorte werden von Mobilfunkanbietern auf Vorrat gespeichert

 

Die vielen Sensoren in gängigen Smartphones können im Großverbund zahlreiche Informationen zum Standort liefern.
Die vielen Sensoren in gängigen Smartphones können im Großverbund zahlreiche Informationen zum Standort liefern. © janeb13 / Pixabay.com / CC0 / TRD Digital und Technik

Das Thema Datenschutz gehen die Forschenden mit hoher Priorität an. Das am Projekt beteiligte Team der Chalmers University of Technology in Schweden hat hierfür maschinelle Lernverfahren entwickelt, die einen „differentiellen Datenschutz“ ermöglichen. Die personenbezogenen Daten werden dabei durch ein sorgfältig abgestimmtes Rauschen (Zufallsdaten) geschützt, das in die von den Geräten gesammelten Daten eingeführt wird.

 

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