CUDA活用でOSINTチャレンジ島を特定した手法
Judul asli: Geolocating a random island using geometry and CUDA programming
Mengapa Ini Penting
OSINT調査へのGPU並列計算と地理空間フィルタリング技術の応用事例として注目される。
開発者yassa9氏が幾何学とCUDA GPUプログラミングを使い、GRALHIX #004チャレンジの離島写真を特定。OpenStreetMapの882MBデータから候補を絞り込んだ。
開発者yassa9氏は、OSINT研究者Sofia Santos氏が作成した「GRALHIX #004」チャレンジに挑戦し、Google Lensを使わず数学とプログラミングのみで離島の位置を特定した手法を公開した。
課題は（a）リゾート名、（b）島の座標、（c）撮影時のカメラの向きの3点。メタデータにはGPSや機種情報が含まれておらず、画像内に写る3つの陸塊（P0〜P2）の相対距離と角度を「フィンガープリント」として抽出した。
OpenStreetMapの全球海岸線ベクターデータ（WGS84形式、882MB）を検索対象に設定。熱帯緯度フィルター（±30°）で141,131ポリゴンに絞り込み、さらに5km以内の近隣数フィルター（上限10件）で51,576件、3点以上のクラスタリング（20km圏内）で23,500クラスターまで候補を削減。各クラスターから三角形の組み合わせ（C(n,3)）を生成し、CUDA GPUで並列照合する方式を採用した。クラスター当たり最大60点でキャップし、組み合わせ爆発を抑制している。全コードとレポートはGitHubで公開されている。