В современном мире многие приложения для смартфонов постоянно фиксируют местоположение пользователя, зачастую без его ведома. На основе таких данных можно легко понять, где человек работает, чем интересуется и как проводит свободное время.
Эта проблема была особо заметна после расследования американских журналистов: используя коммерческие данные, удалось всего за несколько минут определить устройство, принадлежащее сотруднику окружения Дональда Трампа, и даже зафиксировать его посещение важных объектов, таких как Мар-а-Лаго и Пентагон.
Учёные из Технического университета Мюнхена предложили новую технологию, которая позволяет доказывать свое местоположение без раскрытия точных координат. Основу работы составляют так называемые доказательства с нулевым разглашением. Эта математическая схема позволяет подтвердить, что определённые утверждения верны, не раскрывая сами исходные данные. Главная особенность – возможность самостоятельно выбирать точность: пользователь сам решает, насколько подробно поделиться информацией – например, доказать, что он находится в определённом городе или даже парке, не указывая при этом свой адрес.
Для этого в новой системе используется шестиугольная сетка, которая покрывает поверхность земли, причём каждый «шестиугольник» может быть как очень большим, так и более мелким, в зависимости от необходимой детализации. Таким образом, можно защитить личные данные и при этом подтвердить, что человек находится в нужной области.
Авторы отмечают, что особое внимание уделялось точности вычислений. Если раньше подобные методы могли приводить к ошибкам из-за особенностей работы с целыми числами, то теперь расчёты проводятся с помощью плавающей запятой – как это делают современные компьютеры. Это позволяет провести все операции быстро и без ошибок, даже при сложных вычислениях.
В практическом плане новая технология может быть востребована, например, для подтверждения нахождения двух людей рядом друг с другом, не раскрывая их точных координат. Прототип уже позволяет за доли секунды доказать близость к определённой зоне, при этом пользователь сам выбирает необходимый уровень детализации.
Кроме того, разработчики подчёркивают, что их наработки могут быть полезны во многих других сферах, связанных с безопасностью данных — от цифрового здравоохранения до систем для проверки измерений или защищённого машинного обучения.