Güvenlik3 Kas 2026 15:47 UTC·1 dk okuma

Colsto, pervaneli uçak sesiyle bir kameranın yerini buldu

Video yapımcısı Colsto, pervaneli uçakların Doppler izini ve herkese açık uçuş verilerini kullanarak bir güvenlik kamerasının yerini yaklaşık 100 metre hassasiyetle buldu.

A spectrogram showing curved Doppler traces from a passing propeller plane beside a blurry surveillance camera view of a tree line. — Görsel: Numerama

SUMO

Dialo

ediviewer

Video yapımcısı Colsto, görsel ipucu içermeyen bir kaydın bile çekildiği yeri ele verebileceğini gösterdi. Pervaneli uçakların sesindeki Doppler değişimlerini herkese açık ADS-B uçuş yollarıyla karşılaştıran Colsto, bir güvenlik kamerasının konumunu yaklaşık yüz metre hassasiyetle belirledi.

Deneyde elinde yalnızca kaydın tarihi ve arama alanı olarak kıta ABD'si vardı. Saat bilinmiyordu. Colsto yöntemi 2 Kasım 2026'da yayımladığı videoda anlattı. Uçak sesleri o kadar zayıf ki, gösterilen örneklerde kulakla ayırt edilemiyor.

Spektrogramdan haritaya

Colsto ses kaydını, frekansların zamanla değişimini gösteren bir spektrogramda açtı. Doğru frekans aralığına yaklaşınca ambulans sirenindeki etkiden tanıdığımız Doppler eğrileri belirdi. Eğrinin biçimi, uçağın hızını ve mikrofona en yakın geçiş mesafesini tahmin etmeye yarıyor. Colsto, yaklaşık 920 saniye, yani 15 dakika 20 saniye arayla iki uçak geçişi seçti.

Ardından o gün kıta ABD'sinde uçan uçakların ADS-B verilerini aldı ve bilinen jet modellerini eledi. 200 metre aralıklı olası konumlardan oluşan bir ızgara kurdu; her nokta için sesin yol alma süresini, uçağın irtifasını ve arazi yüksekliğini hesaba katarak geçişlerin ne zaman duyulacağını hesapladı. İki geçiş arasındaki yaklaşık on beş dakikada başka uçak duyulmaması, aday sayısını yaklaşık 73 binden 15 bine indirdi.

Her aday için mikrofonun kaydedeceği eğrileri simüle edip spektrogramla karşılaştırdı. Izgara 100 metreye sıklaştırıldığında tek bir konum ve uçuş kombinasyonu belirgin biçimde öne çıktı. Tam kamerayı ise Google Street View'da ağaç siluetlerini karşılaştırarak doğruladı.

Yöntemin sınırları

İkinci denemede videonun yalnızca bir dakikasını ve tek bir uçağı kullandı, ancak saati biliyordu: 20.37 UTC. Aynı bölgeyi yine buldu. Yöntem; duyulabilir uçak sesi, erişilebilir uçuş verisi ve arama alanını daraltacak yeterli bilgi gerektiriyor.

Bu kolay ya da sıradan bir iş değil: Colsto aylarını projeye verdi, 5.000'den fazla satır kod yazdı ve 50 GB veri işledi. Yine de bazı ses işleme adımlarından sonra bile Doppler izinin kurtarılabildiğini, bir telefon görüşmesinden geçebildiğini gösterdi. Bunlar tüm filtreler için geçerli olduğunu kanıtlamayan denemeler.