余晟以为|重视数据隐私，从空荡荡天空的一架飞机说起

按：我之前屡次提醒大家要注意数据隐私，因为它真的很重要。即便李彦宏说的是真的， “中国老百姓不太在乎隐私” ，这些人似乎也没想过，也没有被教导过，数据隐私能够被如何利用，尤其是如何关联，这些关联应用的结果往往完全超乎普通人的意料。今天授权转发iyoupost的一篇（翻译）文章，讲述如何从一张空荡荡天空的照片找出拍摄者所在酒店的故事。相当好看，但更应当引人深思。nixintel 做出了一个惊人的调查演示，它来自推特热门游戏侦探挑战的题目。可以说是史上最难的挑战了。
题目本身就是下面这张照片

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你看到，什么标志都没有。空荡荡的蓝天，没有任何特色的建筑物，孤零零的一架飞机。出题的人提供的信息少得可怜：

天空中的飞机是从伦敦飞往香港的波音747
该照片摄于2019年10月30日。
拍摄者在旅馆里。
面临的挑战是要确定拍摄者具体住在哪家旅馆。但是在此之前，还有很多其他东西要首先找到。

当然，照片中还有一些信息也可以帮助您：

当时的天气晴朗。
阴影表明太阳可能在拍摄者的后面。
飞机在天空中的位置。这点将至关重要。
如果您尝试通过上传图片用图片搜索解决此问题（开源情报调查的常规思考方式），在这里完全不管用，您将什么都找不到。

图片中的建筑物完全没有特点，无法与任何反向图像搜索相匹配。尝试裁剪以寻找匹配也没有任何意义。
检查发布者的 Twitter 帐户，以查看他在10月30日可能去过的地方，也完全一无所获。如果您曾经尝试过他的任何测验，那么您就会知道他经常旅行。有时在德国、有时在阿尔巴尼亚、甚至在蒙古。也就是说试图猜测他可能在哪个城市也是毫无意义的。
总之，几乎理论上的开源情报调查入手捷径都不存在。这就是挑战的魅力所在。规划一个方法：从大到小那么从哪里开始呢？从建筑物开始可能会花费很长的时间，不如从飞机开始，至少对此有一点了解。总之图片上就这俩东西。?? 与往常一样，解决此类地理位置难题的最佳方法是从最大的地方开始，然后逐渐缩小，直到成为一个具体的点。从理论上讲，这张照片几乎可以在世界任何地方拍摄，但是通过识别越来越多的信息，这意味着有可能使参数的设定越来越严格，直到识别出特定建筑物为止。刚开始时看起来可能不是这样，但是只要能知道飞机的飞行日期和路线，就可以弄清拍摄者在看哪栋建筑物里。

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剧透：目标人在这张照片里的某个地方…… 该建筑可能在世界上的任何地方（在开始阶段这是一个安全的假设……），但我们也知道它在从伦敦到香港之间的飞行路线上。??于是，立刻可以确定，这意味着它不在北美或南美、非洲或大洋洲。它必须位于欧洲、中亚或亚洲本身。这看起来似乎还是太大，但是已经缩小了可能的位置范围，超出了您的想象。??我们也知道拍照时是白天。这意味着一旦确定了飞机，就可以确定路线，并且在知道路线后，就可以说出飞机在任何给定时间的位置，以及飞机越过头顶时，该位置是白天还是黑夜。如果此处天黑了，那就可以舍弃其可能性。为了做到这一点，必须首先确定飞机。识别飞机拍摄者说，这架飞机是10月30日从伦敦飞往香港的，那是一架波音747–8F 。为了识别飞机，我们需要知道当天伦敦和香港之间往返的所有航班和飞机类型。唯一的问题是伦敦有五个国际机场（希思罗机场、盖特威克机场、城市机场、斯坦斯特德机场、和卢顿机场），而香港只有一个。??这意味着查看从任何伦敦机场到达香港的航班将更容易，而不是尝试以五个可能的起点进行相反的推测。（这是小窍门）历史航班数据可从几个不同的地方获得。 FlightRadar 是其中最知名的，但也有 Airportia 和 Flight Aware 等可用。FlightAware 会针对此类历史数据收费，而 Airportia 仅列出定期的客运航班。幸运的是， Tobi Bluhm 已经确定该航班一定是 N617UP ，这是UPS的货运航班，于10月30日世界标准时间6:12从伦敦斯坦斯特德机场（Stansted）出发，飞往香港。也就是说很幸运，这里可以省钱了（花钱在 FlightAware 上查到这点并不难）。

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??只要能识别飞机就意味着我们拥有最终识别拍摄者所住的酒店（和房间）以及准确拍摄照片的时间（误差在几分钟之内）所需的所有信息。他将在这条线的附近：

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Flight Aware GPS track 只需要一点几何学、历史天气预报和日落计算，就可以使用该飞行路径来大幅缩小拍摄者的位置，直到最终找到目标人。
使用KML文件绘制路径
从理论上讲，所有这一切都足够容易，但是如何才能从 6000 英里的飞行路线中找到确切的酒店呢？幸运的是， FlightRadar 和 FlightAware 都可以将飞行轨迹下载为KML文件。 KML文件包含的是按时间点记录的一系列地理位置（例如GPS坐标和海拔高度等）数据的文件（转载注：KML文件的故事可以在我之前写的《Google Maps的故事【精华版】》中看到）。你可以在 Google Earth 中打开该文件，然后可以查看和分析 KML 映射数据。这意味着将能够在飞机旅程的每个阶段看到飞机的确切位置、高度和方向。??在 Google Earth 中查看这些数据将有助于直观地看到飞机所在的位置，然后通过将 Google Earth 中的视图与照片中的信息进行交叉引用，就可以确定拍摄者的位置。要获得任何航班的 KML 文件，您需要一个 Flightradar 付费帐户，或者您可以注册 FlightAware 以获得为期三个月的免费试用，该服务将允许访问KML文件。在 Google Earth 中打开KML文件时，整个飞行路线都会覆盖在地图上。这是从斯坦斯特德起飞的飞机：

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??请注意， KML 不仅显示位置，还显示高度。滑块（图片的左上角）可以移动到特定时间，这样您就可以看到飞机的位置。这是在香港的下降和降落：

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那么，如何使用这些信息来帮您找到拍摄者的位置？需要先做一点几何。
几何现在有了所有的飞行路线数据，可以将其与日落/日出信息和一些几何图形结合起来，以计算拍摄者的位置。我们知道飞机在 UTC 06:12 从伦敦斯坦斯特德起飞。将这些信息放到 Suncalc 中，这表明当时斯坦斯特德的天空还很暗：

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接下来，飞机驶向阿姆斯特丹。这是可能的目标位置城市吗？如果我们对阿姆斯特丹重复相同的 Suncalc 方法，则可以看到，当飞机在 UTC 06:37 越过该城市上空时，那里的天色还很暗，所以它不可能是拍摄者所在的地方。?? 请务必记住，无论本地时间如何，航班数据始终以UTC表示。这包括谷歌地图中的时间滑块，可用于显示飞机的位置。而另一方面， Suncalc 总是显示相对于UTC的当地时间，所以阿姆斯特丹是 UTC +1 。这非常重要，如果您不记得这个细节，很容易感到困惑！

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因此，阿姆斯特丹不是答案，但是除了检查飞行路线附近的每个城市之外，还有没有简单一些的方法可以找到拍摄者可能所在的城市？这是一些几何图形的来源。经过阿姆斯特丹之后，飞机在089度上改变了航向，几乎是直接向东。实际上，如果查看跟踪日志会找到，飞机在荷兰、德国、波兰、白俄罗斯和俄罗斯的整个过程中进行的一些微小的航向校正。仅在俄罗斯，它才朝着哈萨克斯坦、中国大陆和香港做出重要航向修正：

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Flight Aware的航班跟踪日志的摘要图中你可以看到，飞机大约在 UTC 10:00（当地时间15:00）越过哈萨克斯坦，但是到越过中国时当地已经很黑了。这意味着在拍摄者不可能在中国。再排除一个。??此外，由于飞机的航向通常总是东移，因此拍摄者一定是大致面向西的，才能使飞机在视觉上看起来朝向他。太阳从他身后照射的事实加上阴影的角度表明，太阳大约在东南方，即在他的左肩上方：

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这意味着，无论拍摄者在哪里，他拍照的时间都是一大早。不可能在晚上。??因此，可能的国家/地区包括荷兰东部、德国、波兰、白俄罗斯或俄罗斯西部，因为这是飞机在白天和阳光仍然位于东南部时飞过的一系列地点。这仍然留下了许多可能的城镇，但还有一种方法可以进一步缩小范围。由于图片中建筑物的大小，有信心推测拍摄者在城市中。共有五层楼高，至少还有另外一到两层（基于拍摄者的身高）。因此，该建筑物至少高六到七层，并靠近拍摄者所在的酒店。这有力地暗示了城市位置，而不是农村甚至郊区。??因此，这意味着我们需要在一个可能的国家/地区中找到一个城市，该城市不仅靠近飞行路线，而且要相对于飞行路线正确地定向。因此，接下来我们需要做一些几何以帮助正确确定方向：

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??从飞行数据中可以知道，这架飞机在整个欧洲的大部分旅程中都几乎要向东方行驶。通过在原始图像上覆盖罗盘点，可以推断出拍摄者的位置必须在飞行路线的北部。如果拍摄者在飞机向东飞行的航迹的南侧，凝结尾迹将如下所示：

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如果您很难运用大脑这样思考，也不要担心，因为稍后将展示如何通过 Google Earth 从视觉上确认这一点。还有一个问题，为什么飞机似乎是垂直的姿势？这个问题也将在短期内解决，因为它也将有助于确定确切的位置，但是我们需要首先知道拍摄者在哪个城市。
最可能的地点由于图片中的角度表示拍摄者位于飞行路线的北部，因此可以消除相对于飞机不正确的位置。

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不能是汉诺威或不伦瑞克，因为它们在南部。

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绝对不是波兹南或华沙。伏尔加格勒可能是候选，但是对于太阳光线位置来说，飞机飞过头顶时应该是那里的一天中较晚的时刻：

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无论如何，这些地点得到天气都不符合拍摄者所在的晴朗蓝天：

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但是，有一个城市是非常有可能的候选。它靠近飞行路线，并且城市的大部分也在正确的一侧：

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历史性的天气记录也证实当时柏林上空没有云：

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飞机经过柏林时，太阳也位于正确的位置（东南）：

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因此，柏林似乎是拍摄者最有可能的所在地。?? 从 “伦敦和香港之间的某个地方” 的搜索参数开始，通过检查飞机经过某地时的日光状况，进一步筛选，去除不可能的国家。然后使用照片相对于飞行路径的方向，进一步淘汰一些国家中不可能的城市。这就是 “从最大到最小” 的思考方式。柏林确实是唯一符合日光、天气条件、太阳位置以及相对于飞机飞行路线的方向和位置的正确标准的城市。进一步缩小因此，如果拍摄者在柏林，我们如何利用对图片和飞行路线的了解来找到他呢？当然，您可以只用 Google 搜索 “柏林的酒店” ，然后寻找匹配的东西，或者花数小时在 Google Maps 上过滤整个城市。这种暴力地理定位的方法会很无聊，非常缓慢并且效率极低。所以需要找点窍门。?? KML 文件中有足够的数据，这些数据将使您能够使用 Google Earth 设置非常紧密的参数以进行最终的视觉搜索，因此，现在将拍摄者放置在柏林，便可以很快找到他。在此之前，此图中仍然有一个未解决的问题需要解决。那就是，为什么飞机的姿态是似乎垂直向上飞行？

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拍摄者的角度并没有过于仰视，他只是仰望地平线，而飞机似乎在垂直飞行。即使飞机水平飞行，也起来像是垂直行进的原因是由于地球的曲率。只有当飞机在头顶上方时，它们的真实水平飞行位置才会变得更加明显，而当它们飞走时，看起来似乎正在朝着地平线下降。您可以在此处（https://contrailscience.com/contrails-are-usually-horizontal/）阅读有关此效果的更多信息，但就本测验而言，这足以表明，当拍摄者拍照时，飞机正向他飞来，但仍相距一定的距离，可能不在柏林本身上空。重建视图因此，我们现在知道拍摄者在柏林的某个地方，飞机正朝着他所在位置的方向飞行，那么如何才能不花数小时的时间在地图上滚动，就找到确切的位置呢？ ??使用 KML 文件和 Google Earth 的3D功能，可以（以）飞机轨迹为参考点，（几乎）完美地再现拍摄者的照片。为此，需要确定拍摄者拍摄照片时飞机相对于柏林的位置。飞机移动非常快。通过使用时间滑块，可以看到在 UTC 07:11（柏林时间08:11），飞机远离柏林，大约在勃兰登堡附近：

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仅仅五分钟后，这架飞机几乎就看不见了，并且已经完全越过柏林：

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??因此，为了尝试从地面重新创建视图，需要尝试捕捉飞机飞越地平线驶向拍摄者位置的那一刻。但是，如果并不知道目标人在哪里，该如何开始在 Google Earth 中重新创建视图呢？这不是一步到位就能完成的，但稍作一些试验就能很快使事情变得更清楚。??记得拍摄者一定在飞行路线的北边，那么将自己的注意力集中在勃兰登堡门的地面上，并面朝西就如拍摄者在照片中的位置：

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请注意，从 Google地球的地面上可以看到飞机的路径（距离为灰色的线）。 KML文件还包含高度数据，因此飞机将相对于地面以正确的高度出现。在这张照片中，时间设置为 UTC 07:11 。这时飞机实际上是在勃兰登堡市附近（距离勃兰登堡门约60公里/ 37英里），但是您可以看到 Google Earth 如何复制由于地球曲率而在天空中呈现垂直状的效果。两分钟后的 07:13 UTC 时效果就是这样：

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然后是 07:15 UTC ， ?? 请注意，此时飞机已完全越过头顶。这也意味着拍摄者必须在 07:15 UTC 之前拍照：

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?? 因此，要让拍摄者看到飞机如照片中那样垂直状态朝他飞行，他必须早于 UTC 07:08 拍摄图像，当然也不得晚于 07:15 。为了尝试最好地重新创建确切条件，将时间滑块设置为 UTC 07:13 ，给出了以下视图：

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拍摄者的角度几乎是笔直地向前看，因此要重现相同的视图，我们应该能够从地面水平向前看时以相同的高度和角度看到飞机。（要在谷歌地球中找到这个视角，请按住Ctrl键并使用鼠标 “环顾四周”）这当然是非常有帮助的，但是拍摄者并没有待在勃兰登堡门，只是离此不远。我们需要设置更严格的参数来找到他的确切位置。这很简单，只需在 Google Earth 中不断转换方向，直到飞行路径的角度与原始照片中的凝结尾迹的角度匹配即可。

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我没有使用任何复杂的数学公式，只是这样设置桌面，并一直左右（南北）移动，直到角度大致匹配为止。匹配过程可以非常快。因为无法以匹配的尾迹角度来精确地控制飞机的运动，所以我想设置一个拍摄者所在酒店必须位于的某个区域内的边界，然后手动检查该区域。为此必须将搜索边界设置为北、南、东和西。东西边界的设置非常简单。拍摄者在高大的建筑物旁边，因此建筑物较小的郊区就可以排除了。柏林郊区构成了搜索区域的东西边界：