Исследователь под псевдонимом colsto представил метод определения физического местоположения по фоновому шуму пролетающих самолетов. Автору удалось раскрыть точные координаты места съемки короткого видеоролика без каких-либо визуальных ориентиров с погрешностью менее 100 метров. Практически сразу после выхода демонстрации разработчик Синна Дэвис под ником 1337isnot1337 выложила на GitHub открытый проект DOPPLERGEIST на языке Python, воссоздающий данный аналитический алгоритм.
В основе метода находится фиксация эффекта Доплера на звуковых спектрограммах. При движении самолета с поршневыми двигателями тональность шума смещается, формируя уникальную кривую изменения частоты во времени. Путем сопоставления этих кривых с общедоступными историческими данными транспондеров ADS-B и цифровой моделью рельефа алгоритм определяет момент максимального сближения с микрофоном и вычисляет дистанцию с учетом задержки распространения звуковой волны в воздухе.
Для проверки методики colsto использовал тестовое видео с размытыми кронами деревьев, снятое 8 сентября 2026 года где-то на территории США. В записи присутствовали два раздельных события пролета с интервалом в 920 секунд. Сравнивая расчетные профили полетов со спектрограммой, аналитик сузил зону поиска среди десятков тысяч воздушных судов и вышел на конкретную береговую линию в поселке Ойстер-Бей штата Нью-Йорк. Координаты указали на столб с уличной веб-камерой, чей ракурс в сервисе Google Maps совпал с исходной видеозаписью.
Это видео показывает объем информации о местоположении, который несут неслышимые фоновые звуки, использующие эффект Доплера для обнаружения опорной записи в пределах 100 метров даже по ролику длительностью меньше 1 минуты.
- colsto, автор оригинального исследования
Исследование продемонстрировало уязвимость привычных средств фильтрации звука. Стандартные высокочастотные фильтры не способны удалить доплеровскую волну, поскольку частоты работы пропеллеров пересекаются со спектром человеческого голоса. Более того, характерная кривая сохраняется даже при сильной компрессии телефонного кодека и сквозь фоновую речь в помещении. Единственным действенным методом защиты от подобной акустической геолокации остается вырезание участков аудиодорожки с пролетами.
Репозиторий DOPPLERGEIST предлагает автономный конвейер для обнаружения доплеровских спектров и локальный веб-интерфейс для обработки записей. Проект привлек внимание сообщества не только концепцией, но и подходом к разработке, так как автор открыто признала создание кодовой базы с помощью автономных нейросетевых агентов.
Полностью вайбкодинг, если это не было очевидно. Использовалась серия роев агентов 6.1 Sol xhigh и Terra xhigh. Как только появится рабочая сквозная версия, предстоит вычистить код для ускорения работы.
- Синна Дэвис, разработчик DOPPLERGEIST
В текущей версии DOPPLERGEIST распространяется под лицензией MIT, но пока имеет статус экспериментального прототипа. На синтетических тестах отклонение расчетных координат от контрольной точки составило от 15 до 40 метров. Для анализа реальных файлов программе требуется строгая привязка стартовой метки ко времени UTC, а в условиях неполных данных о высоте местности или прерывистых треках полета система выдает неоднозначные результаты.
Сам автор концепции colsto отказался публиковать исходные скрипты, позиционируя материал исключительно как предупреждение о рисках конфиденциальности и обучающую демонстрацию методов OSINT. В то же время участники проекта DOPPLERGEIST продолжают тестирование алгоритма на открытых базах акустических записей и собирают реальные образцы звуков для проверки точности на территории всей страны.