Sygnały TPMS: śledzenie auta bez GPS

Analiza ruchu pojazdów na podstawie pasywnych sygnałów TPMS: zagrożenia dla prywatności

Sygnały bezpośrednich systemów monitorowania ciśnienia w oponach (dTPMS) są przesyłane otwartym kanałem z unikalnymi, stałymi identyfikatorami opon. Rozmieszczenie sieci niedrogich odbiorników SDR wzdłuż dróg umożliwia zbieranie milionów komunikatów, określając obecność pojazdów, ich typ, obciążenie i styl jazdy. W ciągu 10-tygodniowego eksperymentu zarejestrowano ponad 6 mln transmisji od 20 tys. samochodów, w tym 12 zweryfikowanych. Koszt jednego odbiornika to około 100 dolarów, co czyni to zagrożenie łatwo dostępnym.

Struktura i tryby pracy dTPMS

dTPMS różnią się od pośrednich systemów iTPMS bezpośrednim pomiarem ciśnienia i temperatury za pomocą czujników w oponach. Transmisje odbywają się na częstotliwościach 315/433 MHz z modulacją ASK/FSK, długość pakietu wynosi 100 bitów przy 20 Kb/s (5 ms na transmisję). Pakiet zawiera:

• Preambułę (0x55555556 lub 0xaaaaaaa9);
• ID czujnika (24–32 bity);
• Temperaturę i ciśnienie;
• Flagi (stan baterii);
• CRC.

Aktywacja: podczas ruchu — interwał 30–120 s, lub po impulsie LF (125 kHz). Tryby (wg Schrader): ruch (1 komunikat/7,5 s), spoczynek (1/godz.), identyfikacja. Niektóre systemy nadają ciągle, nawet na postoju.

Model zagrożenia: sieć odbiorników SDR

Pasywny monitoring opiera się na RTL-SDR + Raspberry Pi. Odbiorniki rejestrują sygnały w promieniu do 40 m, dane są agregowane do śledzenia. Algorytmy dopasowują ID czterech opon do jednego pojazdu na podstawie wzorców czasowych, RSSI i parametrów (ciśnienie, temperatura).

Kluczowe dane do wyodrębnienia:

• Obecność i trasy: sekwencja detekcji w sieci odbiorników buduje ślad.
• Typ pojazdu: grupowanie ID według marek/modeli (protokoły własnościowe).
• Obciążenie: zmiany ciśnienia korelują z masą.
• Styl jazdy: częstotliwość transmisji, przyspieszenia na podstawie delta RSSI i czujników ruchu.

Dla 12 testowych aut dokładność dopasowania opon wynosi 95%+, profile ruchu odtwarzane są z błędem <5%.

Metody analizy sygnałów

Zbiór: 5 RTL-SDR na drogach, 10 tygodni, >6 mln pakietów. Przetwarzanie:

• Demodulacja i dekodowanie preambuł/ID;
• Grupowanie według ID (stałe na okres użytkowania opony);
• Dopasowanie opon do auta: okno czasowe + kontekst geograficzny + wzorce RSSI;
• Profilowanie: modele ML na cechach (interwały transmisji, Δciśnienia, temperatura).

Przykład zdekodowanego pakietu (typowy dla Schrader):

Preambuła: 0x55555556
ID: 0x1A2B3C4D
Ciśnienie: 2,2 bara
Temperatura: 25°C
Bateria: OK
CRC: 0xE7

Wdrożenie jest skalowalne: tysiące pojazdów śledzone automatycznie.

Co jest ważne

• Stałe ID w otwartym eterze umożliwiają stałe śledzenie bez zgody właściciela;
• Sieć 5 odbiorników za 500$ pokrywa rejon, rejestrując 20k+ aut;
• Wyodrębniane są nie tylko trasy, ale i obciążenie/styl jazdy na podstawie pasywnych metryk;
• Brak szyfrowania w dTPMS jest ignorowany przez regulacje (UNECE R155);
• Rekomendacja: rotacja ID, szyfrowanie, przeskakiwanie częstotliwości dla nowych systemów.

— Editorial Team