अब आपको 690 मीटर की सटीकता के साथ ट्रैक किया जा सकता है

शायद जल्द ही ऑनलाइन विज्ञापन सचमुच आपको शिकार करना शुरू कर देगा। अपने इंटरनेट कनेक्शन को देखने के दौरान यह पता लगाने का एक नया तरीका कि आप अपना वर्तमान स्थान कुछ सौ मीटर के भीतर स्थापित कर सकते हैं।

इसी तरह की तकनीकों को पहले से ही लागू किया जा रहा है, लेकिन वे बहुत कम सटीक हैं। वेब से जुड़े प्रत्येक कंप्यूटर का एक IP पता होता है, लेकिन इसे भौतिक स्थान पर मैप करने का कोई आसान तरीका नहीं है। मौजूदा सिस्टम का सर्वश्रेष्ठ 35 किलोमीटर तक की त्रुटि दे सकता है। (संभवतः जियोआईपी का जिक्र है - लगभग। अनुवाद

अब, बहुत अधिक सटीकता प्राप्त करने के लिए, चेंग्दू में चीन के इलेक्ट्रॉनिक्स और प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय के यूंग वांग और इवानस्टन के नॉर्थवेस्ट यूनिवर्सिटी के इलिनोइस के उनके सहयोगियों ने दिशा-निर्देश के रूप में विभिन्न कंपनियों और विश्वविद्यालयों का उपयोग किया है।

ऐसे संगठन अक्सर अपनी साइटों को अपनी इमारतों में स्थित सर्वर पर होस्ट करते हैं; जिसका अर्थ है कि उनके आईपी पते भौतिक स्थान से जुड़े हैं। ऐसे संगठनों के भौतिक और वेब पते दोनों को निर्धारित करने के लिए, वांग की टीम ने Google मानचित्र का उपयोग किया; और इस तरह लगभग 76,000 स्थलों को प्राप्त किया। तुलना के लिए, अधिकांश अन्य जियोलोकेशन विधियां कई सौ स्थलों का उपयोग करती हैं, इसके अलावा, विशेष रूप से इस उद्देश्य के लिए रखा गया है।

पास हो रही है

नई विधि लक्ष्य कंप्यूटर को तीन चरणों में ढूंढती है। पहले चरण में, डेटा पैकेट को लक्ष्य तक पहुंचने के लिए आवश्यक समय मापा जाता है और दूरी में परिवर्तित किया जाता है - जियोलोकेशन में एक सामान्य तकनीक, यह लक्ष्य के संभावित स्थान को लगभग 200 किमी के क्षेत्र में बताती है।

इसके अलावा, वैन और उनके सहयोगी इस क्षेत्र में स्थित ज्ञात लैंडमार्क सर्वर (Google मानचित्र के साथ) पैकेट भेजते हैं कि वे किन मार्गों का अनुसरण करते हैं। जब मेजबान लैंडमार्क और टारगेट होस्ट एक ही राउटर के पीछे होते हैं, तो शोधकर्ता तुलना कर सकते हैं कि राउटर से प्रत्येक मेजबानों में कितना पैकेट जाता है; इस बार अंतर, एक अनुमानित दूरी के अंतर में परिवर्तित, खोज क्षेत्र को और भी आगे बढ़ाता है। "हम उस क्षेत्र के आकार को कम कर रहे हैं जहां हमारा लक्ष्य संभावित रूप से स्थित है," वांग बताते हैं।

अंत में, वे इस लैंडमार्क खोज को अधिक विस्तृत स्तर पर दोहराते हैं: एक बार फिर समय की देरी की तुलना करते हुए, वे स्थापित करते हैं कि कौन से लैंडमार्क सर्वर लक्ष्य के सबसे करीब हैं। बेशक, परिणाम पूरी तरह से सही नहीं हो सकता है, लेकिन यह पहले चरण से दूरी में देरी को केवल पुनर्गणना करके जगह का निर्धारण करने की कोशिश करने से बेहतर है; और आईपी पते के आधार पर मौजूदा तरीकों के सर्वोत्तम से बेहतर है। औसतन, उनकी विधि 690 मीटर का फैलाव देती है, और सबसे अच्छी तरह से यह 100 मीटर तक पहुंच जाती है - कई सड़कों पर लक्ष्य कंप्यूटर का स्थान निर्धारित करने के लिए पर्याप्त है।

क्लाइंट पर निर्भर नहीं

इस सटीकता वर्ग में आमतौर पर किसी व्यक्ति को सचेत रूप से अपने स्थान का खुलासा करने की आवश्यकता होती है (संभवतः क्लाइंट सॉफ़्टवेयर के लॉन्च की बात करते हुए, जैसे स्मार्टफ़ोन में - लगभग अनुवाद।) , लेकिन वॉन विधि उपयोगकर्ता की सहमति के बिना काम करती है। जैसा कि उन्होंने कहा, “यह तरीका क्लाइंट-इंडिपेंडेंट है। क्लाइंट को कुछ भी पुष्टि करने की आवश्यकता नहीं है। "

आप प्रॉक्सी सर्वर के माध्यम से अपने ट्रैफ़िक को निर्देशित करके पूरी तरह से जियोलोकेशन से बच सकते हैं; तब ऐसा लगेगा कि आप एक अलग जगह पर हैं। जीत इस के आसपास नहीं मिल सकती; लेकिन कहते हैं कि आप कम से कम एक प्रॉक्सी की उपस्थिति का निर्धारण कर सकते हैं और एक झूठे के बजाय एक खाली परिणाम लौटा सकते हैं।

हालाँकि वॉन की विधि आपको अपने विज्ञापनों को किसी विशेष सड़क पर लक्षित करने की अनुमति देगी, लेकिन विज्ञापनदाता स्वयं भी व्यापक लक्ष्य को बनाए रखना पसंद कर सकते हैं। लंदन इंटरनेट एडवर्टाइजिंग ब्यूरो के जैक वॉलिंगटन ने कहा, "ज्यादातर ब्रांड जरूरी नहीं कि यह सेलेक्टिविटी चाहते हों।" उन्होंने कहा कि विधि, हालांकि, कुछ स्थितियों में उपयोगी हो सकती है; उदाहरण के लिए, भूखे कार्यालय कर्मियों के लिए, आप निकटतम फास्ट फूड के कूपन दिखा सकते हैं।

वॉन ने पिछले हफ्ते बोस्टन में नेटवर्क सिस्टम डिजाइन एंड इंप्लीमेंटेशन पर यूज़निक्स सिम्पोजियम में अपना शोध प्रस्तुत किया।