Viele Menschen stellen Medien ins Internet und ist oft gar nicht bewusst, dass in diesen vielleicht mehr Informationen stecken, als man vermuten würde – das gilt nicht nur für visuelle Darstellungen, sondern offenbar auch im Audiobereich. Jetzt hat ein YouTuber demonstriert, dass sich der Standort einer Überwachungskamera rein durch die Audiospur auf etwa 100 Meter genau orten lässt. Zur Ortung kommen für den Menschen unhörbare Flugzeuggeräusche zum Einsatz.
Mit etwas Spürsinn lassen sich in Fotos oder Videos oftmals Dinge entdecken, die vom Uploader gar nicht gezeigt werden wollten – oftmals unwichtige Details. Jetzt zeigt ein YouTuber, dass man so etwas durch ein unterschätztes Medium und mit großer Ambition auf die Spitze treiben kann: Der YouTuber Colsto hat nach eigener Behauptung (und laut dem unten eingebundenen Video) eine Methode entwickelt, mit der sich der Standort von Überwachungskameras allein anhand des Audiosignals orten lässt. Und das mit Hilfe von Flugzeuggeräuschen.
Colsto macht sich für diese Methode die kaum hörbaren Geräusche von Propellerflugzeugen zunutze, die in der Audiospur erfasst werden, auch wenn sie für den Menschen praktisch unhörbar sind. Kombiniert wird das Ganze mit öffentlich zugänglichen ADS-B-Flugdaten. Obwohl die Flugzeuge für das menschliche Ohr auf den Aufnahmen oft nicht zu hören sind, hinterlassen sie im Spektrogramm des Audios durch tiefe Frequenzen, die sogar Wände durchdringen können, sichtbare Doppler-Kurven. Im folgenden eingebundenen Video könnt ihr das sehen.
Colsto vergleicht die Zeitstempel der Geräusche (wie zum Beispiel zwei Überflüge im Abstand von 920 Sekunden) mit riesigen Mengen an ADS-B-Daten (Position, Geschwindigkeit, Höhe von Flugzeugen) für den betreffenden Tag. Mit einem eigens geschriebenen Python-Skript (über 5000 Zeilen Code), Höhenmodellen und der Schalllaufzeit filtert er mögliche Standorte heraus. Er nutzt auch die Phasen der „verräterischen Stille“ zwischen Flügen, um Orte wie Flughäfen auszuschließen.
Im letzten Schritt simuliert er für die verbleibenden Punkte die erwartete Doppler-Kurve, vergleicht diese mit dem Originalaudio und kann so den exakten Standort ermitteln. Anschließend kommt noch ein wenig Google Maps Streetview zum Einsatz, um die Kamera aufzuspüren. Das ganze Experiment ist eher theoretischer Natur und dürfte in vielen Fällen abseits des gezeigten Beispiels kaum funktionieren. Dennoch ist es interessant, was sich so alles aus vermeintlich harmlosen Medienquellen herausholen lässt…
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