YouTuber ortet Videoaufnahmen anhand von Flugzeuggeräuschen

1. YouTuber ortet Videoaufnahmen anhand von Flugzeuggeräuschen
   • Riesige Datenmengen abgeglichen
   • Verräterische Stille
   • Schutz ist nur schwer möglich

Ein YouTuber will eine Methode gefunden haben, mit der sich der Standort einer Aufnahme allein anhand von Hintergrundgeräuschen bestimmen lässt. Colsto, so der Name des Kanals mit 105.000 Abonnenten, macht sich dabei die Geräusche von Propellerflugzeugen zunutze, die er mit ADS-B-Daten abgleicht. Diese Standortinformationen senden Flugzeuge in der zivilen Luftfahrt aus, und Dienste wie Flightradar24 und FlightAware sammeln sie über Empfängernetzwerke.

In seinem Video nahm Colsto den Clip einer Überwachungskamera als Ausgangsmaterial. Er kannte nur das Datum (8. September) und wusste, dass die Aufnahme in den kontinentalen USA entstanden sein musste. Den Kamerastandort bestimmte er nach eigener Darstellung auf wenige hundert Fuß, also rund 100 Meter genau. Dafür suchte er in den Hintergrundgeräuschen nach Doppler-Kurven vorbeifliegender Propellerflugzeuge. Diese sind für das Ohr nicht hörbar, im Spektrogramm aber nach Hineinzoomen und einer Auflösungserhöhung sichtbar. Solche Signale seien in praktisch jeder Aufnahme mit Umgebungsgeräuschen zu finden, weil tiefe Frequenzen Wände durchdringen.

Riesige Datenmengen abgeglichen

Der nachfolgende Aufwand war hoch: Colsto lud per Python-Skript über Stunden sämtliche ADS-B-Flugdaten über den kontinentalen USA am besagten Tag herunter. Diese Daten enthalten Position, Geschwindigkeit, Höhe und Typcode der Maschinen. Der Typcode diente zur Trennung von Jets und Propellermaschinen. Nicht genauer zu bestimmende Flugzeuge wurden nach dem Ausschlussprinzip behandelt, indem er bekannte Jets herausfilterte. Zusätzlich nutzte er ein landesweites Höhenmodell und eine 3D-Physikmodellierung. Das Höhenmodell benötigt er, weil ADS-B die Höhe über dem Meeresspiegel angibt und für die Schallausbreitung die Schrägdistanz zum Beobachter zählt.

In monatelanger Entwicklung seien mehr als 5000 Zeilen Code entstanden. Zunächst identifizierte Colsto im Clip zwei Überflüge im Abstand von 920 Sekunden. Im ersten Schritt suchte er Orte, an denen man erst ein Flugzeug und 920 Sekunden später ein weiteres hören würde. Dabei berücksichtigte er die Schalllaufzeit. In einem kleinen Testgebiet (weniger als 0,05 Prozent der Fläche der kontinentalen USA) blieben allein nach diesem Filter rund 35.000 Punkte übrig.

Verräterische Stille

Im zweiten Schritt bestimmte er aus dem Frequenzabfall der Doppler-Kurven Fluggeschwindigkeit und Abstand der Maschinen zum Mikrofon. Das ergab für die ganzen USA etwa 73.000 Kandidatenpunkte, viele davon in der Nähe von Flughäfen. Im dritten Schritt nutzte er aus, dass zwischen den beiden Überflügen gut 15 Minuten lang kein weiteres Flugzeug zu hören war. Orte, an denen man in dieser Zeit eines gehört hätte, etwa in Flughafennähe, schieden aus. Übrig blieben rund 15.000 Punkte.

Zuletzt modellierte Colsto für jeden dieser Punkte die Doppler-Kurve, die sich aus den tatsächlichen Flugdaten ergeben würde, und verglich sie mit dem Spektrogramm. Den mit Abstand höchsten Score erzielte ein Ort, der sich auch als Kamerastandort herausstellte. Per Street View verifizierte er die Übereinstimmung mit der Baumlinie, die Kamera war auf den Bildern zu sehen. In einem zweiten Test fand er denselben Ort mit nur einer Minute Audio und bekannter Aufnahmezeit, obwohl die Doppler-Kurve darin kaum erkennbar war.

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Schutz ist nur schwer möglich

Colsto hatte zuvor in einem anderen Video bereits Orte anhand von Gewitterdonner lokalisiert, damals mit einer Genauigkeit von etwa 5 Kilometern. Inwieweit sich seine Erkenntnisse generalisieren lassen, ist unklar. Auch fehlt bislang eine unabhängige Bestätigung seines Testfalls. Er veröffentlicht weder Code noch fertige Werkzeuge. Inzwischen haben andere die Methode auf GitHub nachgebaut. Weil Colsto nur den Ort Oyster Bay im Bundesstaat New York nennt, lässt sich seine Genauigkeitsangabe aber nicht überprüfen.

Der YouTuber sagt, man könne sich nur schwer vor der Lokalisierbarkeit schützen. Hochpassfilter und lautes Übertönen würden nicht helfen. Selbst Telefonkompression überstehe das Signal, wie er in einem Test zeigte. Wirksam seien nur Schnitte im Video, die dem Zeitversatz zwischen Flugzeugen zerstören, oder zusätzliche Rauschunterdrückung. Er selbst hält das Risiko für gering: Es gebe vermutlich hundert einfachere Wege, jemanden zu finden.

(mki)