Med tillkomsten av Internet of Things (IoT) och big data, hög trohet lokalisering och spårningssystem som använder kameror, RFIDs, och anslutna sensorer inkräktar på personlig integritet. Fördelarna med informationsutbyte för lokalisering möjliggör dock trendprognoser och automatisering. För att ta itu med denna utmaning introducerar vi Wobly, en attributbaserad signatur (ABS) som mäter gång. Växande passivt tar emot Wi-Fi-fyrar och producerar mänskliga signaturer baserade på Doppler Effect och multipatsignaler utan anslutna enheter och utanför direkt linje-av-sikt. Eftersom signaturer är specifika för antennplacering och rumskonfiguration och inte kräver sensorbilagor, kan individernas identiteter förbli anonyma. De gångbaserade signaturerna är dock fortfarande unika, och därmed kan Wobly spåra individer i en byggnad eller i ett hem. Wobly använder den fysiska lagerkanalen och den unika mänskliga gång som ett sätt att koda en persons identitet. Vi implementerade Wobly på en National Instruments Radio Frequency (RF) testbädd. Med hjälp av en enkel naiv Bayes klassificerare var den korrekta identifieringsfrekvensen 87 % med line-of-sight (LoS) och 77 % med non-line-of-sight (NLoS).
Li REF föreslog en attributbaserad signatur för att ta emot WiFi-fyrar och använda Doppler Effect och multipat signal för att producera signaturer.
Gait-Based Wi-Fi Signatures for Privacy-Preserving
{'venue': "ASIA CCS '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}