lizTheDeveloper/flyover-scrub

项目介绍

飞机飞过头顶时留下的多普勒音调人耳听不见，却能从录音里提取出来，再和公开的 ADS-B 航迹匹配，从而推断出录音地点。flyover-scrub 是一个防御工具：它重写音频或视频文件，让这些曲线不再携带可用的位置信息。仓库同时提供攻击评分器的独立实现，使防御效果可以被测量，而不是只靠宣称。

处理发生在默认 20–2000 Hz 保护频段的 STFT 分箱上。距局部底噪 12 dB 以内的背景分箱会用同功率的新随机相位噪声重新合成；长而缓慢滑动的窄带脊线替换为底噪级噪声；语音、音乐、瞬态等其他前景原样保留。电平校正对每个频率只用一个整文件数值，因此不会重新引入随时间变化的结构。两种模式都会报告电网嗡声（ENF），默认也会将其清除。

它面向发布自己录音、希望降低被定位风险的人。包内的 flyover_scrub.attack 是参考评分器，flyover_scrub.trace 是 trace-and-fit 变体，可用同一套攻击流程检验处理前后的差异。

快速使用

用 uv 安装：

uv tool install .

处理文件并输出净化后的副本（音频被处理、视频原样复制、元数据被剥离）：

flyover-scrub input.mov -o output.mov

只想检查文件而不写任何内容，可用检查模式，它会报告长音调脊线和电网嗡声：

flyover-scrub --check input.mp4

要拿自己的录音对接真实航班做审计，先在录音期间采集实时 ADS-B 数据，再运行审计：

flyover-capture --at 42.36,-83.13 --minutes 15 -o flights.jsonl
flyover-audit recording.mov --flights flights.jsonl --scrub

审计会打印最近的飞机，并分别对原始文件和处理后文件给出最佳位置猜测、真实位置的排名以及信号与偶然匹配的比值。如果能在频谱图中看到曲线，还可以用 --trace 10,75,65,95（t_lo、t_hi、f_lo、f_hi）直接拟合。

README 中的示例输出如下：

  N123AB (C172, cat A1) closest 1.1 km
    original  top guess    158 m from you, your spot ranked 3/1357, signal 34.4x chance  -> EXPOSED
    scrubbed  top guess   1553 m from you, your spot ranked 506/1352, signal  1.1x chance  -> not located

使用约束

• 审计需要你的真实位置。它从文件标签读取起始时间和位置（iPhone 的 .MOV 两者都有），也接受 --start 和 --at。文件经过导出、编辑或聊天软件后，请显式传入 --start。
• 实时 API 只记录当下，因此要在录音前启动 flyover-capture。包内没有批量或历史航班下载功能；研究脚本中包含读取 adsb.lol 公开每日归档的读取器。
• 评分器是针对螺旋桨音调调校的；喷气机和直升机也在测试范围内，但校准只基于少量合成样本。2–4 倍且真实位置在前 10 的边界结果，应按「可能暴露」对待，而不是已有定论。
• 与响亮前景重叠的飞机能量（例如穿过曲线的语音谐波）会随前景一起保留；持续讲话下更响的飞越声是最可能的泄漏点。
• 只保护你发布的那份副本。原始文件、直播、通话和监控不在范围内。把音频切成短段仍是低成本的补充防御，而元数据是比这更容易的泄漏渠道，因此 CLI 默认将其剥离。
• 立体声左右声道独立处理，背景噪声会因此去相关，房间底噪听起来略宽。
• 使用 MIT 许可证。

结果与证据

评估中，一段物理建模的螺旋桨飞越声被混入两段真实 iPhone 录音，攻击方拿到的是类似 ADS-B 的航迹、偏移的时钟和 10 × 10 km 的搜索范围。未处理的不可听飞越声定位误差为 0–461 m，六次运行中有四次把真实位置排在第一位。处理后误差为 1.1–5.1 km，真实位置排名 351–2087，与随机猜测无异。质量检查显示 2 kHz 以上未受影响，120 Hz–2 kHz 的长期音调平衡误差约 1 dB 以内，100 Hz 以下因稳态嗡声和机器音调被移除而下降 4–9 dB。完整的分析、数据和可复现的概念验证见研究文档。

HotRepo 点评

HotRepo 只记录到 2026 年 11 月 10 日的一条快照：该项目出现在新项目榜，在一小时窗口内新增 15 星，13:45–14:15 UTC 的采样中累计 122 星，未记录到 GitHub 全部语言日榜名次。历史很薄，只能说明它曾短暂获得一小波早期关注，不能据此判断后续热度。技术上值得注意的是，它把可运行的攻击评分器与防御放在一起，并给出明确的校准表，让声明可以沿同一流程复核；但「可能暴露」的 2–4 倍区间与 4 倍判定之间的界线，仍建立在有限的合成样本上。