Erste Erkenntnisse aus dem Labor:

• Das Zusammenfügen von Tracks ist leicht machbar und schwer zu erkennen – besonders in Tunneln oder engen Tälern.
• Künstliche Geschwindigkeitssteigerungen lassen sich erzeugen, sind aber meist einfach aufzudecken.
• Umgekehrte Routen fallen durch die Korrelation von Geschwindigkeit und Steigung deutlich auf.
• Manipulations-Algorithmen werden immer raffinierter – doch ein kleiner Fehler kann die gesamte Fälschung entlarven.
• Die grösste Herausforderung liegt in der GNSS-Genauigkeit: Sie variiert stark zwischen Geräten und Vorverarbeitungsmethoden, was die Abgrenzung zwischen Messfehler und Betrug schwierig macht.

In den nächsten Beiträgen zeigen wir dir, wie unser Algorithmus die Qualität von GPX-Dateien automatisch bewertet. Die untenstehende Grafik zeigt die Datenverteilung von 3’628 anonymisierten GPX-Files – mit Fokus auf doppelte Positionsdaten, die eigentlich nicht vorkommen sollten.

Credits

Kevin KoschNikolaus RathBenedikt Soja, Matthias Aichinger-Rosenberger, Nico Schefer, Sebastian de Castelberg, Tobias W.