Las aplicaciones y proveedores de hoy están muy interesados en conocer los aspectos sociales de los usuarios para personalizar los servicios que ofrecen y ser más efectivos. Entre otros, los lugares más frecuentados y los caminos para llegar a ellos son información que resulta muy útil para definir los hábitos de los usuarios. El medio más explotado para adquirir posiciones y caminos es el sensor GPS; sin embargo, se ha demostrado que aprovechar los datos inerciales de los sensores instalados puede llevar a la identificación de caminos. En este trabajo, presentamos un algoritmo computacionalmente eficiente para reconstruir trazas vehiculares (CERT), un algoritmo novedoso que calcula el camino recorrido por un vehículo utilizando datos de acelerómetro y magnetómetro. Mostramos que al analizar datos obtenidos a través del acelerómetro y el magnetómetro en escenarios vehiculares, CERT logra una identificación casi perfecta para ciudades de tamaño medio y pequeño. Además, mostramos que cuanto más largo es el camino, más fácil es reconocerlo. También presentamos resultados que caracterizan los riesgos de privacidad dependiendo del área del mundo, ya que, como mostramos, la dinámica urbana juega un papel clave en la detección de caminos.