2018年1月31日星期三

机密的全球军事基地与间谍前哨,在这款运动软件面前近乎裸奔

编译 | Rik,王宇欣

作者 | Alex Hern

来源 | The Guardian


一家运动记录公司,居然泄露了全球军事基地与间谍前哨的位置和人员配备等敏感信息。


这家公司名叫 Strava,其同名 app 可以让人们记录并分享自己的锻炼情况。在 Strava 推出的一款数据可视化地图中,显示了用户定位过的所有活动情况。


洛杉矶的热力图


这张地图于 2017 年 11 月发布,可以显示每一个被上传到 Strava 的活动——据该公司称,这些活动包括了超 3 万亿个个人 GPS 数据点。Strava 可以被安在各种设备上,无论是智能手机还是像 Fitbit 这类智能手环,用户可以通过它来浏览各大城市的主流跑步路线,或是在较偏远地区定位到处于异常运动模式的个人。


「格外」强大的新版本


Strava 发布的这个热力图是继 2015 年后的一个更新版本,这版 app 宣布,「此更新包括 6 倍于前的数据量——截止到 2017 年 9 月的所有 Strava 数据,共计 10 亿次活动。我们的全球热力图是最大、最丰富且最美丽的地图数据集。它将 Strava 的全球运动网络进行了一种直观的可视化呈现。」


Strava 表明,新版热力图细节详实,甚至足以看清墨西哥海岸的风筝冲浪路径、追踪横跨北西班牙的 Camino de Santiago 朝圣之路、看清铁人三项全能比赛在科纳和夏威夷的海上路线。甚至,还包括内华达州沙漠火人节的布局图。「火人跃入式城市的独特五边形布局,被永远地蚀刻进了热力图,这要感谢所有使用 Strava 进行探索的跑者和自行车手们,」该公司写道。



火人节只存在一瞬的「城市」


然而,军事分析家在上周末注意到,这款地图详细到了可能会将某些 Strava 用户极其敏感的信息泄露出去的程度,而这些用户包括,现役军人们。


Nathan Ruser 是美国冲突分析研究所的一名分析师,他首先注意到了这个失误。热力图「看起来很漂亮」,他写道,但「Op-Sec 做得不好」——Op-Sec 是「作战安全」的缩写。「美军基地可以被清楚地识别和定位。」


「如果士兵像普通人那样使用这一 app,在运动时打开跟踪功能,那么这就特别危险了,」Ruser 补充说,同时圈出了一条轨道,称其看起来「像是记录了一条有规律的慢跑路线。」


「在叙利亚,(美军)联盟基地被很多用户定位追踪过,基地在黑色的背景上熠熠闪光,」分析师 Tobias Schneider 写道,「也有一些光标标记出了已知的俄罗斯基地,伊朗的基地没有明显的标记……看来不少人周一早上要听训了。」


在阿富汗、吉布提和叙利亚等地,Strava 用户群看起来几乎完全被外国军事人员所占领,使得这些基地看起来格外亮眼。例如,在阿富汗赫尔曼德省,前方作战基地的位置清晰可见,在黑地图背景上闪着白光。



阿富汗赫尔曼德省


对一个较大的基地进行放大,可以清楚地看到其内部布局,这是由许多士兵的慢跑追踪路线绘制出来的。该基地本身在谷歌地图和苹果地图等商业供应商的卫星视图中是不可见的,但在 Strava 上却清晰可见。



美军某海外基地「路线详图」


在直接冲突区之外,仍然能够收集到潜在的敏感信息。例如在一张内华达州 Homey 机场的地图中,该地是美国的空军基地,俗称为 51 区(Area 51),记录了一辆自行车的行车轨迹,从该基地出发沿着格鲁姆湖西侧驶去,在热力图中显示为一条红色细线。



51 区,与一条孤独的自行车轨迹


福克兰群岛上的 RAF Mount Pleasant 英国皇家空军基地在热力图上灯火通明,反映出了那里的数千名英国军人的运动情况——位于 Lake Macphee 和 Gull Island Pond 旁的水域,显然是很受欢迎的游泳场所。



福克兰群岛上的 RAF Mount Pleasant 英国皇家空军基地


未能幸免的情报机构


随着安全分析人员不断对深挖系统,在 Strava 热力图上已知的敏感机构的数量不断上升。


朝鲜平壤,一条非常受欢迎的河边跑道正熠熠生辉—市中心以东的纹绣洞附近,英国、德国、波兰和捷克大使馆所在的使馆区也是如此。


在东非的吉布提城外,美国驻扎的 Lemonnier 营房清晰可见。这个通常负责发动对也门和索马里等地区的无人机攻击的美国海军远征基地,就这么被数千美国服役士兵们的锻炼记录标记了出来。但是,在 Lemonnier 营的西南部,还有一处也被高亮出来的较小的基地,这个基地在地图上没有任何标记,但是被其居住者的跑步路径框出了外墙。这个大院似乎是中情局的一个「暗桩」,这个猜想是由分析家 Markus Ranum 一周前提出的,现在得到了热力图的证实。


Lemonnier 营(右上),以及位于吉布提的一个疑似中情局基地(左下)


位于英格兰切尔滕纳姆的英国政府通信总部(GCHQ)也是一个极度敏感的地点,如今也被纵横交错的 GPS 活动线所圈出来了,我们可以清晰地观察到特工和情报分析人员正在记录他们的通勤或午餐时间进行的运动:



位于英格兰切尔滕纳姆的英国政府通信总部


位于弗吉尼亚州兰利的中央情报局总部周围也有类似的活动:



位于弗吉尼亚州兰利的乔治布什情报中心


军事安全规定的百密一疏


受到这一系列「发现」的影响,美国军方正在考虑禁止健身追踪器,预防未来可能发生的一些泄露事件。除了军事基地的位置,如果单个服役人员使用默认隐私设置的服务的话,他们的身份也会被暴露出来,


「全球热力图」以聚合形式显示了所有上传到应用程序的公共活动。在一些主要城市,热力图点亮了最具人气的跑步线路,但是在交通不便的地图,它可以突出显示运动人群的密集活动范围—比如在海外服役的现役军人的。


Strava 在一份声明中表示:「我们的全球热力图是对上传到我们平台总计 10 亿多次的活动进行汇总和匿名分析得出的结果。已经排除了那些被标记为隐私的活动或是用户自己定义的隐私区域。」


该公司表示,「我们致力于帮助人们更好地理解我们的设置,让用户自己控制他们希望共享的内容,」Strava 分享了一篇 2017 年的博客文章,其中详细介绍了用户可以取消分享的 8 种方式,包括在一个设置页面中取消一个选中框从而可以退出全球热力图。


Strava 补充说:「我们非常认真地对待自己社区的安全问题,并致力于和军方、政府官员在可能出现问题的涉密领域合作。」


虽然热力图仅仅显示汇总信息,但 Strava 自己的网站允许用户深入追踪每条跑步记录,比如查找个人的姓名,甚至他们实现本线路个人最佳纪录的时间。


在军事基地附近进行这类搜索时,得到的信息可能会非常敏感,例如,阿富汗空军基地外 600 米跑道的成绩榜单显示了驻扎在那里的 50 多名服役人员的全名以及他们跑步的日期。其中一名选手在今年 1 月 20 日获得个人最好成绩,这意味着他现在几乎一定还驻扎在那里。


作为美国空军无人机的中转站的吉布提 Chabelley 机场内,共有三名跑步者跑完过一条长达 7 公里的跑道—其中两名在 2014 年 12 月份完成,还有一名则是在 2 年之后的 2016 年 8 月完成。三人中至少有一个人已经不再驻扎在那里了:情况显示,他在 2016 年转去了德国的一个空军基地。


五角大楼周一表示,正在对是否需要加强安全协议进行审查。「国防部非常重视此类事情,并正在审查有关情况,以确定是否需要额外的培训或是规范,」五角大楼在声明中如是说道,并未直接确认是否有美军士兵使用了运动追踪器。


澳大利亚联合报的一份报告显示,澳大利亚军方表示正在考虑采取行动预防未来可能出现的安全漏洞。澳大利亚国防协会发言人 Neil James 说,任何记录和传输数据的设备都应该在执行军事行动的时候被放在家中。Neil James 对澳大利亚联合报表示,「就像在第二次世界大战中,想要保持安全,你需要做的就是检查所有人员的信件,确保他们不会在信中告诉家里的某个人他们做的那些本不应该做的事情,」


美国海军陆战队从 2016 年开始就有了使用「个人可穿戴健身设备」的明确政策。「如果设备含有蜂窝技术(一种无线通信技术)或者无线网络、摄影、视频捕捉/录制、麦克风或录音功能,一律禁止使用。」政策指出「仅仅禁用蜂窝、摄像机或是视频功能是不够的。」


但是,如果设备不包含上述功能,则确实可以使用。政策还明确提到,在基地可以使用具备蓝牙连接和 GPS 追踪功能的设备,并且没有明令禁止使用者上传此类信息。而使 Strava 等应用能够创建个性化的历史活动地图的,正是蓝牙与 GPS 功能。

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做无人驾驶应该遵循长板理论?Pony .ai却认为这恰恰是圈内最大的错误

撰文 | 高静宜


就像年初 Pony.ai「承诺」的那样,要让广州市民最快在春节前体验无人驾驶汽车,近几天,他们的无人测试车已经在广州上路了。

这是 Pony.ai 计划在 2018 年一季度开始投放无人驾驶车队并正式展开运营的开始。

我们看到过很多公司打出「运营」目标或口号,「运营」在自动驾驶领域已经算得上是一个高频词。不过,究竟达到怎样的技术程度才可以实现「运营」?怎样评判车队「运营」的成熟度?「运营」与「路测」的区别又在哪里?

这些问题的答案似乎众口不一。「全世界只有一家无人车公司做到了真正的『运营』,就是 Waymo,其他家的车都还只是在测试。」彭军说,最直接的区别是,Waymo 的无人车队由身为安全员的司机开出去,他们不做操作,工程师则在远端进行监控。

而在 Pony.ai 的规划里,「运营」意味着什么?

「不同于一辆原型车上路简单地跑一跑看看情况或是采采数据,运营一个车队不仅是车辆数目的增加,还对技术的稳定性以及产品的成熟度存在较高要求,需要具备数据采集、软件升级、后台维护、远端监控等一系列亟待建设的能力。」Pony.ai 联合创始人兼 CEO 彭军说道。他认为,这里的难点并不在于车辆数目的增加,也不是给每辆车都配上工程师上路跑,而是一个完整工程体系的搭建。

这家在 2016 年 12 月才创立的自动驾驶公司,可以称得上进展迅速。成立半年,公司在美国获得加州车辆管理局(DWV)颁发的无人驾驶路测牌照,随后在美国旧金山展开路测。同年 10 月,Pony.ai 与广州南沙开发区管委会举行签约仪式,计划在广州南沙设立无人驾驶研发中心及总部基地,并在那里展开了路测。

不到一年时间,Pony.ai 已经完成了自动驾驶公司前进的第一步——做出来原型车,让它跑起来测试。

「跟其他智能机器比起来,无人车最大的不同点在于复杂度。」彭军认为,交通是一个不可预测的事情,不仅涉及千奇百怪的路况,还要全面考虑路面上其他车辆或非机动车辆的不规范行为,甚至天气的影响。

「这里的核心是在更多的场景下做得更好。」也正因如此,Pony.ai 选择 7*24 小时白天黑夜人车混流全自动自动驾驶路测,参考各种客观因素结合起来的复杂情况。

路测背后,考验的还是技术。

某种程度上讲,无人车公司只能无限追求系统和技术研发与设计上的「零短板」。自动驾驶系统中任何一个模块的小问题,都会对整个系统的功能造成严重影响。无论是感知与地图,还是决策与控制,每一个环节都需要投入大量的精力,不可掉以轻心。

「归根结底,自动驾驶是一个巨大的系统工程问题。一开始就要定义好这个问题,然后再辅以工程师思维去解决问题。」

Pony.ai 两位创始人彭军和楼天城对自动驾驶的理解,是公司技术能力的基底。

不同于大多数无人驾驶汽车所采用的传统 ROS 系统,Pony.ai 选择自主研发创建了不同层次的完整运行系统,不仅可以实现对自动驾驶技术操作系统的优化,还支持快速迭代。

尽管挑战更大,但长远来看,自动驾驶领域更需要集中式系统,而 ROS 系统是一个分布式计算的机器人操作系统。此外,ROS 系统本身开源,开源系统能够让开发者不断添加新的功能模组,但也间接导致系统缺乏稳定性,系统效率有所降低,并且不便于整体的修改。

事实上,专为自动驾驶设计的阿波罗平台也是基于 ROS 系统修改而成,不过,彭军说,「打完补丁还是一件补过的衣服,不如做一件新衣服。」

在硬件方面,Pony.ai 使用多传感器融合方案,利用激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器实时追踪可移动物体,算法能对物体属性做出精准的判断,预测物体移动的速度、趋势及方向,还能在有物体突然改变运行方向或直接撞向无人驾驶汽车情况下进入应急模式。

「安全的 L4 自动驾驶一定需要多传感器融合,这在今天甚至今后的几年之内是唯一的路径。」彭军举了特斯拉多次出现事故例子,认为这与传感器选型存在很大的因果关系。

目前,Pony.ai 仍在不断调整自己的传感器方案,尝试在不同的车上配置不同的传感器组合,从而找到最优解。「三个主流传感器各有优缺点,核心在于能否各自发挥出优势,实现扬长避短。」

另外,Pony.ai 还设计了功能性模块,覆盖传感与探测、预测、计划的实施与控制,这些模块在必要的替换和升级更新时,可被拆解成独立的模块,具备较高的灵活性。

不同于互联网时代,创业公司更多遵循的是长板原理选择专注于自己擅长的部分,发挥长处、增大优势,在彭军看来,「在自动驾驶领域,长板理论并不适用,相反,短板理论在这里才是正解。」

「在无人车这件事情上大家比较『长板』优势并无意义,而是必须把这个系统工程中的每一个模块都做好。」他补充道。

以控制模块为例,它是自动驾驶的核心之一,如果控制精度及收敛度不理想,哪怕算法正确识别出了所有目标,也无法准确执行,不仅会导致人们对自动驾驶车辆的体验不佳、舒适度差,还会影响车辆的安全性能。

即便随着技术的迭代与升级,整个自动驾驶的脚步正在不断向前推进。但不可否认的是,高级别自动驾驶仍然难以「照进现实」。

哪怕各家公司展示的 Demo 中,无人车能够顺了在十字路口根据信号灯的指示行动,也能在雨天行驶,甚至可以在设置的障碍路段中完成连续转弯,但是,这些都无法同一个简单的行车场景相提并论——比如,我们在夜里从北京的西单开到望京。

「不过,虽然从北京西单开到望京这样高级别自动驾驶不是五年之内能够实现的,但也不是说这项技术就是噱头。所有行业的发展都是如此,短期过于乐观,长期过于悲观。人们会在短期内高估技术的能力,又会低估科技在长期之后带来的收益。」彭军解释道,在港口、矿山、景区等低速场景下,无人车是可以发挥潜力的。

另一方面,彭军也提到,自动驾驶领域还处在发展早期,需要一定程度的热度,帮助行业吸引更多好的人才和资本。

作为都曾先后在谷歌、百度无人车部门担任要职的两位创始人,彭军和楼天城显然是入场创业热中拿到「高票」的那一波。

融资顺利且受到众多知名机构追捧。1 月 16 日,Pony.ai 完成 1.12 亿美元的 A 轮融资,由晨兴资本和君联资本联合领投,其种子轮种子轮领投方红杉资本中国基金、跟投方 IDG 资本参与本轮投资,其他投资者还包括弘泰资本、联想之星、普华资本、启宸资本、DCM,Comcast Ventures 和硅谷未来资本等。

短短一年时间,Pony.ai 已经是 60 多人规模的团队,并在美国加利福尼亚州弗里蒙特和中国广州设立办公室,在北京设有研发中心。团队成员多来自谷歌、优步、英伟达等顶尖自动驾驶技术人才,其中一半以上员工拥有国内外名校的博士学位。

在谈到车队运营顺利之后公司的下一步计划时,「量产」这件事不可避免地摆上了桌面。对于业内各家公司的「量产」计划,彭军也有自己的观点。「很多人所谓的量产都不是量产,传统定义里年产不到 5 万都不算量产。」在他心里,实现年产 5 万还需要几年时间,这中间涉及与车厂的合作与谈判,也包括技术的储备与迭代,「还有很长的路要走。」

「先做减法,区域化、场景化,这是一个必须的过程。」彭军说。

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