Large scale privacy preserving bluetooth sensing

Dissertação de mestrado em Engenharia de InformáticaDriven by the pervasiveness of mobile devices, location based services are becoming increasingly popular. These services use information about the physical location of users, usually with commercial or informative purposes. However, and particularly for large scale scenarios, this type of services may pose a risk to the privacy of the users. By using location information either directly or indirectly (associated with other information), it is possible to expose personal information that users wish to keep private or even to uncover their identities. This may lead to the rejection of these types of technologies. There are however, non trivial ways to store information without compromising the users’ privacy. This dissertation presents two Bluetooth scenarios where stochastic summarizing techniques are used as a solution to the privacy problem. In the first scenario, Gate Counting, the goal is to provide accurate counting for the number of unique devices sighted while trying to minimize the amount of collected information. For that purpose, we provide an analysis of several stochastic counting techniques that not only provide a sufficiently accurate count for the number of unique devices, but offer privacy guarantees as well, all in a space efficient way. For the second scenario, Causality Tracking, the objective is to study human mobility patterns, also while minimizing the quantity of data gathered. For this purpose, we developed Precedence Filters, a new technique, which is able to provide accurate results regarding the popularity of specific routes without compromising the individual privacy of the users. Based on these scenarios, this dissertation demonstrates that stochastic summarizing techniques are viable means to the anonymization of location information.Motivados pelo cada vez maior número de dispositivos móveis, os serviços baseados na localização estão a tornar-se cada vez mais populares. Estes serviços utilizam informação acerca da localização física dos utilizadores, normalmente para fins comerciais ou informativos. Contudo, e particularmente para cenários de larga escala, este tipo de serviços pode constituir um risco para a privacidade dos utilizadores. Informação relacionada com localização dos utilizadores pode ser utilizada de forma direta ou indireta (associada com outra informação) para revelar informação privada acerca dos mesmos, podendo até ser suficiente para revelar as suas identidades. Este facto pode levar à rejeição deste tipo de tecnologias. Existem contudo, maneiras não triviais de guardar informação sem comprometer a privacidade dos utilizadores. Nesta dissertação, apresentamos dois cenários Bluetooth, onde o problema da privacidade é solucionado através do uso de técnicas de sumarização estocásticas. No primeiro cenário, Gate Counting, o objetivo é obter contagens precisas para o número de avistamentos de dispositivos distintos, tentando em simultâneo reduzir a quantidade de informação recolhida. Para esse efeito, fazemos uma análise a várias técnicas de contagem estocásticas que não só fornecem contagens para o número de dispositivos únicos, com uma precisão adequada, como também garantias de privacidade, tudo de uma forma eficiente em termos de espaço. Para o segundo cenário, Causality Tracking, o objetivo é estudar os padrões de mobilidade humanos, ao mesmo tempo que, também se tenta minimizar a quantidade de informação recolhida. Com este propósito, desenvolvemos os Filtros de Precedência, uma nova técnica capaz de fornecer resultados precisos sobre a popularidade de determinados percursos/caminhos específicos, sem comprometer iii iv a privacidade individual dos utilizadores. Com base nestes cenários, esta dissertação demonstra que as técnicas de sumarização estocásticas são meios viáveis para a anonimização de informação baseada na localização

Privacy-Aware Opportunistic Wi-Fi

Over the past decade Internet connectivity has become an increasingly essential feature on modern mobile devices. Many use-cases representing the state of the art depend on connectivity. Smartphones, tablets, and other devices alike can even be seen as access devices to Internet services and applications. Getting a device connected requires either a data plan from a mobile network operator (MNO), or alternatively connecting over Wi-Fi wherever feasible. Data plans offered by MNO's vary in terms of price, quota size, and service quality based on regional causes. Expensive data, poor cell coverage, or a limited quota has driven many users to look for free Wi-Fis in hopes of finding a decent connection to satisfy the ever-growing transmission need of modern Internet applications. The standard for wireless local area networks (WLAN, IEEE 802.11) specifies a network discovery protocol for wireless devices to find surrounding networks. The principle behind this discovery protocol dates back to the early days of wireless networking. However, the scale at which Wi-Fi is deployed and being utilized today is magnitudes larger than what it used to be. In more recent years it was realized that the primitive network discovery protocol combined with the large scale can be used for privacy violations. Device manufacturers have acknowledged this issue and developed mechanisms, such as MAC address randomization, for preventing e.g. user tracking based on Wi-Fi background traffic. These mechanisms have been proven to be inefficient. The contributions of this thesis are two-fold. First, this thesis exposes problems related to the 802.11 network discovery protocol. It presents a highly efficient Wi-Fi traffic capturing system, through which we can show distinct characteristics in the way how different mobile devices from various brands and models scan for available networks. This thesis also looks at the potentially privacy-compromising elements in these queries, and provides a mechanism to quantify the information leak. Such collected information combined with public crowdsourced data can pinpoint locations of interest, such as home, workplace, or affiliation without user consent. Secondly, this thesis proposes a novel mechanism, WiPush, to deliver messages over Wi-Fi without association in order to avoid network discovery entirely. This mechanism leverages the existing, yet mostly inaccessible Wi-Fi infrastructure to serve a wider scope of users. Lastly, this thesis provides a communication system for privacy-preserving, opportunistic, and lightweight Wi-Fi communication without association. This system is built around an inexpensive companion device, which makes the concept adaptable for various opportunistic short-range communication systems, such as smart traffic and delay-tolerant networks.Internet-yhteyksistä on viime vuosikymmenen aikana muodostunut olennainen osa mobiililaitteita. Useat nykyaikaiset käyttötapaukset edellyttävät yhteyttä Internetiin. Älypuhelimia, tabletteja, sekä muita mobiililaitteita voidaan pitää jopa päätelaitteina Internet-palveluihin sekä verkkopohjaisiin sovelluksiin. Yhteyden muodostaminen kuitenkin vaatii joko datayhteyden mobiilioperaattorilta, tai vaihtoehtoisesti käytettävissä olevan Wi-Fin. Mobiilioperaattoreiden tarjoamat datayhteydet vaihtelevat niin hinnan, datakaton, sekä palvelun laadun suhteen alueellisista tekijöistä riippuen. Kallis data, huono kattavuus, tai rajallinen kiintiö ovat omiaan ajamaan käyttäjiä etsimään ilmaisia Wi-Fi-verkkoja tyydyttääkseen verkkosovellusten jatkuvan datansiirtotarpeen. Langattomien lähiverkkojen standardi (WLAN, IEEE 802.11) määrittelee protokollan ympäröivien verkkojen havaitsemiseksi. Kyseisen protokollan toimintaperiaate juontaa juurensa langattomien lähiverkkojen alkuajoille, jolloin langattomien verkkojen levinneisyys ja käyttöaste oli pieni murto-osa nykyiseen verrattuna. Vasta viime vuosina on huomattu, että alkeellinen verkonetsintäprotokolla yhdistettynä laajaan Wi-Fin levinneisyyteen saattaa uhata käyttäjän yksityisyyttä. Laitevalmistajat ovat tunnistaneet ongelman, ja sen seurauksena kehittäneet menetelmiä, kuten MAC-osoitteen satunnaistamisen, estääkseen käyttäjien jäljittämisen Wi-Fin taustaliikenteen perusteella. Nämä menetelmät ovat kuitenkin osoittautuneet tehottomiksi. Tämän väitöskirjatutkimuksen tarkoituksena on käsitellä ongelmia liittyen 802.11 verkonetsintäprotokollaan. Tutkimus esittelee efektiivisen datankeruumenetelmän Wi-Fin taustaliikenteelle, joka mahdollistaa uuden tavan laitteiden yksilöinnille. Tämä tutkimus tarkastelee myös potentiaalisesti yksityisyyttä vaarantavia elementtejä verkonetsintäprotokollan datakehyksen sisällä. Jälkimmäinen puolisko väitöstutkimuksesta esittää uudenlaisen tiedonvälitysmenetelmän, WiPush, joka hyödyntää Wi-Fi-laitteita tiedonvälityksessä ilman assosiaatiota verkonetsintäprotokollan välttämiseksi. Lopuksi tämä väitöstutkimus esittelee yksityisyyttä varjelevan, opportunistisen, langattoman tiedonvälitysmenetelmän kevyeen tiedonsiirtoon

Implications of industry 4.0 on financial performance: an empirical study

With this thesis, we explore the relationship between industry 4.0 technologies and financial performance. After presenting the fourth industrial revolution and the analysis of management articles and reviews, we describe the database used. Finally research questions are investigated though t-tests and multiple linear regression model

Edistysaskeleita liikkeentunnistuksessa mobiililaitteilla

Motion sensing is one of the most important sensing capabilities of mobile devices, enabling monitoring physical movement of the device and associating the observed motion with predefined activities and physical phenomena. The present thesis is divided into three parts covering different facets of motion sensing techniques. In the first part of this thesis, we present techniques to identify the gravity component within three-dimensional accelerometer measurements. Our technique is particularly effective in the presence of sustained linear acceleration events. Using the estimated gravity component, we also demonstrate how the sensor measurements can be transformed into descriptive motion representations, able to convey information about sustained linear accelerations. To quantify sustained linear acceleration, we propose a set of novel peak features, designed to characterize movement during mechanized transportation. Using the gravity estimation technique and peak features, we proceed to present an accelerometer-based transportation mode detection system able to distinguish between fine-grained automotive modalities. In the second part of the thesis, we present a novel sensor-assisted method, crowd replication, for quantifying usage of a public space. As a key technical contribution within crowd replication, we describe construction and use of pedestrian motion models to accurately track detailed motion information. Fusing the pedestrian models with a positioning system and annotations about visual observations, we generate enriched trajectories able to accurately quantify usage of public spaces. Finally in the third part of the thesis, we present two exemplary mobile applications leveraging motion information. As the first application, we present a persuasive mobile application that uses transportation mode detection to promote sustainable transportation habits. The second application is a collaborative speech monitoring system, where motion information is used to monitor changes in physical configuration of the participating devices.Liikkeen havainnointi ja analysointi ovat keskeisimpiä kontekstitietoisten mobiililaitteiden ominaisuuksia. Tässä väitöskirjassa tarkastellaan kolmea eri liiketunnistuksen osa-aluetta. Väitöskirjan ensimmäinen osa käsittelee liiketunnistuksen menetelmiä erityisesti liikenteen ja ajoneuvojen saralla. Väitöskirja esittelee uusia menetelmiä gravitaatiokomponentin arviointiin tilanteissa, joissa laitteeseen kohdistuu pitkäkestoista lineaarista kiihtyvyyttä. Gravitaatiokomponentin tarkka arvio mahdollistaa ajoneuvon liikkeen erottelun muista laitteeseen kohdistuvista voimista. Menetelmän potentiaalin havainnollistamiseksi työssä esitellään kiihtyvyysanturipohjainen kulkumuototunnistusjärjestelmä, joka perustuu eri kulkumuotojen erotteluun näiden kiihtyvyysprofiilien perusteella. Väitöskirjan toinen osa keskittyy tapoihin mitata ja analysoida julkisten tilojen käyttöä liikkeentunnistuksen avulla. Työssä esitellään menetelmä, jolla kohdealueen käyttöä voidaan arvioida yhdistelemällä suoraa havainnointia ja mobiililaitteilla suoritettua havainnointia. Tämän esitellyn ihmisjoukkojen toisintamiseen (crowd replication) perustuvan menetelmän keskeisin tekninen kontribuutio on liikeantureihin perustuva liikkeenmallinnusmenetelmä, joka mahdollistaa käyttäjän tarkan askelten ja kävelyrytmin tunnistamisen. Yhdistämällä liikemallin tuottama tieto paikannusmenetelmään ja tutkijan omiin havaintoihin väitöskirjassa osoitetaan, kuinka käyttäjän osalta saadaan tallennettua tarkat tiedot hänen aktiviteeteistään ja liikeradoistaan sekä tilan että ajan suhteen. Väitöskirjan kolmannessa ja viimeisessä osassa esitellään kaksi esimerkkisovellusta liikkeentunnistuksen käytöstä mobiililaitteissa. Ensimmäinen näistä sovelluksista pyrkii edistämään ja tukemaan käyttäjää kohti kestäviä liikkumistapoja. Sovelluksen keskeisenä komponenttina toimii automaattinen kulkumuototunnistus, joka seuraa käyttäjän liikkumistottumuksia ja näistä koituvaa hiilidioksidijalanjälkeä. Toinen esiteltävä sovellus on mobiililaitepohjainen, yhteisöllinen puheentunnistus, jossa liikkeentunnistusta käytetään seuraamaan mobiililaiteryhmän fyysisen kokoonpanon pysyvyyttä