Вы были там. Вы можете это доказать. Но никто не узнает, где это «там»
NewsMakerZKLP: смартфон знает о ваших перемещениях всё…и ни за что не проболтается.
Международная группа специалистов по компьютерным наукам разработала программную технологию, позволяющую подтверждать местоположение пользователя без раскрытия точных координат. Новый метод, получивший название Zero-Knowledge Location Privacy (ZKLP), представили на симпозиуме IEEE по безопасности и конфиденциальности 2025 года учёные из Германии, Гонконга и Великобритании.
Геоданные, которые собирают мобильные телефоны и приложения, представляют особую ценность для компаний-брокеров. Однако эта информация крайне чувствительна: по данным о перемещениях можно определить место жительства и работы человека, круг его общения, посещаемые религиозные учреждения, места проведения акций протеста и даже медицинские организации, в которые он обращается.
Авторы исследования — Йенс Эрнстбергер и Лука Чиприан из Мюнхенского технического университета, Ченгру Чжан из Гонконгского университета, Филипп Йованович из Университетского колледжа Лондона и Себастьян Штайнхорст из Мюнхенского технического университета — отмечают: прежние попытки защитить конфиденциальность геоданных имели существенные недостатки. Существующие протоколы, такие как Geo-Indistinguishability и VPriv, либо снижали точность координат путём размытия данных, либо ограничивали доступ к ним криптографическими методами, а также часто требовали участия сторонних сервисов для анонимизации.
ZKLP представляет собой программный комплекс, использующий принципиально новый подход: пользователь может криптографически доказать третьей стороне своё присутствие в определённом географическом регионе, не раскрывая точного местоположения. Это первая технология, обеспечивающая неинтерактивные, публично проверяемые и конфиденциальные доказательства геолокации.
Система опирается на криптографический механизм под названием zk-SNARK (Succinct Non-Interactive Argument of Knowledge) — доказательство с нулевым разглашением, позволяющее подтвердить владение информацией без её раскрытия. Этот механизм можно интегрировать в любые приложения и сервисы, работающие с геоданными.
Важная особенность разработки — интеграция с Дискретной глобальной сеточной системой (DGGS), которая разделяет поверхность Земли на шестиугольные ячейки. Пользователь сам выбирает степень детализации: может указать целый город или конкретный парк, а система математически подтвердит достоверность этих данных, не раскрывая точных координат внутри выбранной области.
Учёным пришлось решить сложную техническую задачу при реализации системы. Доказательства с нулевым разглашением обычно используют арифметику с фиксированной точкой из-за её вычислительной эффективности. Однако для работы с шестиугольной сеткой DGGS требуются операции с квадратными корнями и тригонометрическими функциями, которые лучше выполнять в числах с плавающей точкой.
Исследователи разработали специальные оптимизации для вычисления SNARK с плавающей точкой и устранения тригонометрических операций. Хотя реализация, соответствующая стандарту IEEE 754, потребовала значительных усилий, получившаяся система оказалась надёжнее и безопаснее аналогов на основе вычислений с фиксированной точкой. По сравнению с базовой неоптимизированной версией, новая реализация требует в 15,9 раза меньше вычислительных ограничений для значений FP32 и в 12,2 раза меньше для FP64.
В текущей версии система способна обрабатывать 470 проверок близости пользователей в секунду при полном сохранении конфиденциальности. При этом ZKLP не решает проблему намеренного искажения геоданных — технология подтверждает только значение координат, но не их происхождение. Для проверки подлинности местоположения потребуется дополнительное взаимодействие с внешними сервисами, например, с сетью Apple "Find My" или сигналами спутниковой навигации GNSS, что сделает процесс уже не полностью автономным.
Разработчики видят широкие перспективы применения технологии в случаях, когда геоданные уже прошли аутентификацию. Например, в экосистеме C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) место съёмки фотографии подписывается совместимой камерой цифровым способом. Интеграция с ZKLP позволит подтверждать подлинность снимка, скрывая точные координаты для защиты приватности автора.
Технология также может найти применение в системах машинного обучения, где параметры часто представлены числами с плавающей точкой, и в механизмах Proof-of-Personhood — протоколах подтверждения уникальности пользователя, которые сейчас активно исследуются специалистами по криптографии.
Международная группа специалистов по компьютерным наукам разработала программную технологию, позволяющую подтверждать местоположение пользователя без раскрытия точных координат. Новый метод, получивший название Zero-Knowledge Location Privacy (ZKLP), представили на симпозиуме IEEE по безопасности и конфиденциальности 2025 года учёные из Германии, Гонконга и Великобритании.
Геоданные, которые собирают мобильные телефоны и приложения, представляют особую ценность для компаний-брокеров. Однако эта информация крайне чувствительна: по данным о перемещениях можно определить место жительства и работы человека, круг его общения, посещаемые религиозные учреждения, места проведения акций протеста и даже медицинские организации, в которые он обращается.
Авторы исследования — Йенс Эрнстбергер и Лука Чиприан из Мюнхенского технического университета, Ченгру Чжан из Гонконгского университета, Филипп Йованович из Университетского колледжа Лондона и Себастьян Штайнхорст из Мюнхенского технического университета — отмечают: прежние попытки защитить конфиденциальность геоданных имели существенные недостатки. Существующие протоколы, такие как Geo-Indistinguishability и VPriv, либо снижали точность координат путём размытия данных, либо ограничивали доступ к ним криптографическими методами, а также часто требовали участия сторонних сервисов для анонимизации.
ZKLP представляет собой программный комплекс, использующий принципиально новый подход: пользователь может криптографически доказать третьей стороне своё присутствие в определённом географическом регионе, не раскрывая точного местоположения. Это первая технология, обеспечивающая неинтерактивные, публично проверяемые и конфиденциальные доказательства геолокации.
Система опирается на криптографический механизм под названием zk-SNARK (Succinct Non-Interactive Argument of Knowledge) — доказательство с нулевым разглашением, позволяющее подтвердить владение информацией без её раскрытия. Этот механизм можно интегрировать в любые приложения и сервисы, работающие с геоданными.
Важная особенность разработки — интеграция с Дискретной глобальной сеточной системой (DGGS), которая разделяет поверхность Земли на шестиугольные ячейки. Пользователь сам выбирает степень детализации: может указать целый город или конкретный парк, а система математически подтвердит достоверность этих данных, не раскрывая точных координат внутри выбранной области.
Учёным пришлось решить сложную техническую задачу при реализации системы. Доказательства с нулевым разглашением обычно используют арифметику с фиксированной точкой из-за её вычислительной эффективности. Однако для работы с шестиугольной сеткой DGGS требуются операции с квадратными корнями и тригонометрическими функциями, которые лучше выполнять в числах с плавающей точкой.
Исследователи разработали специальные оптимизации для вычисления SNARK с плавающей точкой и устранения тригонометрических операций. Хотя реализация, соответствующая стандарту IEEE 754, потребовала значительных усилий, получившаяся система оказалась надёжнее и безопаснее аналогов на основе вычислений с фиксированной точкой. По сравнению с базовой неоптимизированной версией, новая реализация требует в 15,9 раза меньше вычислительных ограничений для значений FP32 и в 12,2 раза меньше для FP64.
В текущей версии система способна обрабатывать 470 проверок близости пользователей в секунду при полном сохранении конфиденциальности. При этом ZKLP не решает проблему намеренного искажения геоданных — технология подтверждает только значение координат, но не их происхождение. Для проверки подлинности местоположения потребуется дополнительное взаимодействие с внешними сервисами, например, с сетью Apple "Find My" или сигналами спутниковой навигации GNSS, что сделает процесс уже не полностью автономным.
Разработчики видят широкие перспективы применения технологии в случаях, когда геоданные уже прошли аутентификацию. Например, в экосистеме C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) место съёмки фотографии подписывается совместимой камерой цифровым способом. Интеграция с ZKLP позволит подтверждать подлинность снимка, скрывая точные координаты для защиты приватности автора.
Технология также может найти применение в системах машинного обучения, где параметры часто представлены числами с плавающей точкой, и в механизмах Proof-of-Personhood — протоколах подтверждения уникальности пользователя, которые сейчас активно исследуются специалистами по криптографии.