除了生物识别，手机内置的运动传感器如加速度计和陀螺仪虽然主要用于屏幕旋转、步数计数和运动游戏，但它们也能被用来被动地追踪用户的行为模式。
这些传感器能够精准捕捉手机的微小运动，比如步态、震动频率和旋转角度。研究显示，通过分析这些数据，可以推断用户的行走路线、交通工具甚至是日常作息习惯。更令人担忧的是，大部分手机应用无需获取明确权限就能访问这些传感器数据，从而绕过传统权限管理体系，悄无声息地监控用户活动。
此类被动追踪在隐私保护方面造成了巨大的挑战。用户很难察觉这种背景数据的收集，更无法防止潜在的滥用。
环境传感器：光线、声音与距离的隐私风险
手机中的环境传感器，如光线传感器、麦克风和距离传感器，原本设计用于自动 电话号码数据 调节屏幕亮度、语音交互和来电接听等功能。它们收集的环境信息同样具有高度隐私敏感性。
例如，环境光传感器虽然采集的是光线强度，但结合时间和地理位置，可以间接推断用户所处的环境类型。麦克风则更具风险，它可能在未经用户明确授权的情况下，被恶意应用用来窃听私人谈话或背景噪声。距离传感器则可以检测手机是否靠近脸部，也可能用于判断用户是否在进行电话通话。
环境传感器的隐私问题在于它们的数据往往不像摄像头或麦克风那样引起用户警觉，容易被应用隐藏使用，甚至成为新型隐私攻击的入口。