图片来自于 Google
来自意大利博洛尼亚大学的 Mirco Musolesi 以及来自英国伦敦大学学院的 Benjamin Baron 两位安全研究专家试图确认通过位置追踪能够收集多少用户个人信息。他们为此开发了一款名为 TrackAdvisor 的应用程序，安装在 69 名用户的设备上。该应用在每台设备上运行了至少两周，追踪了超过 20 万个地点。
该应用识别了大约 2500 个地点，并收集了 5000 条与人口统计学和个性有关的个人信息。TrackAdvisor 只需查看收集到的位置信息，就能推断出志愿者的健康状况、社会经济状况、种族和宗教信仰等数据。这就是用户会认为是敏感和隐私的数据。
Musolesi 在一份声明中说：“用户在很大程度上没有意识到他们授予应用程序和服务的一些权限对隐私的影响，特别是在涉及位置跟踪信息时。由于机器学习技术，这些数据提供了敏感信息，如用户居住的地方，他们的习惯，兴趣，人口统计学，以及用户的个性信息”。
作者表示，这是第一次广泛的研究，阐明了可以从位置跟踪中了解到什么样的信息。在新闻稿中写道：“因此，这项研究也表明了收集这些信息是如何代表侵犯用户隐私的”。研究人员表示，这样的研究可以为改进应用程序中的位置跟踪政策铺平道路，以更好地保护用户隐私。这将涉及更细化的隐私控制，允许用户选择哪些类型的位置信息不应该与应用程序共享。
图片来自于 Google
来自意大利博洛尼亚大学的 Mirco Musolesi 以及来自英国伦敦大学学院的 Benjamin Baron 两位安全研究专家试图确认通过位置追踪能够收集多少用户个人信息。他们为此开发了一款名为 TrackAdvisor 的应用程序，安装在 69 名用户的设备上。该应用在每台设备上运行了至少两周，追踪了超过 20 万个地点。
该应用识别了大约 2500 个地点，并收集了 5000 条与人口统计学和个性有关的个人信息。TrackAdvisor 只需查看收集到的位置信息，就能推断出志愿者的健康状况、社会经济状况、种族和宗教信仰等数据。这就是用户会认为是敏感和隐私的数据。
Musolesi 在一份声明中说：“用户在很大程度上没有意识到他们授予应用程序和服务的一些权限对隐私的影响，特别是在涉及位置跟踪信息时。由于机器学习技术，这些数据提供了敏感信息，如用户居住的地方，他们的习惯，兴趣，人口统计学，以及用户的个性信息”。
作者表示，这是第一次广泛的研究，阐明了可以从位置跟踪中了解到什么样的信息。在新闻稿中写道：“因此，这项研究也表明了收集这些信息是如何代表侵犯用户隐私的”。研究人员表示，这样的研究可以为改进应用程序中的位置跟踪政策铺平道路，以更好地保护用户隐私。这将涉及更细化的隐私控制，允许用户选择哪些类型的位置信息不应该与应用程序共享。
