Dynamic Deployment of Sensing Experiments in the Wild Using Smartphones

Part 1: Full Research PapersInternational audienceWhile scientific communities extensively exploit simulations to validate their theories, the relevance of their results strongly depends on the realism of the dataset they use as an input. This statement is particularly true when considering human activity traces, which tend to be highly unpredictable. In this paper, we therefore introduce APISENSE, a distributed crowdsensing platform for collecting realistic activity traces. In particular, APISENSE provides to scientists a participative platform to help them to easily deploy their sensing experiments in the wild. Beyond the scientific contributions of this platform, the technical originality of APISENSE lies in its Cloud orientation and the dynamic deployment of scripts within the mobile devices of the participants.We validate this platform by reporting on various crowdsensing experiments we deployed using Android smartphones and comparing our solution to existing crowdsensing platforms

Towards Multi-Cloud Configurations Using Feature Models and Ontologies

International audienceConfiguration and customization choices arise due to the heterogeneous and scalable aspect of the cloud computing paradigm. To avoid being restricted to a given cloud and ensure application requirements, using several clouds to deploy a multi-cloud configuration is recommended but introduces several challenges due to the amount of providers and their intrinsic variability. In this paper, we present a model-driven approach based on Feature Models originating from Software Product Lines to handle cloud variability and then manage and create cloud configurations. We combine it with ontologies, used to model the various semantics of cloud systems. The approach takes into consideration application technical requirements as well as non-functional ones to provide a set of valid cloud or multi-cloud configurations and is implemented in a framework named Saloon

APISENSE® : une plate-forme répartie pour la conception,le déploiement et l'exécution de campagnes de collecte de données sur des terminaux intelligents

Mobile crowdsensing is a new form of data collection that takes advantage of millions smart devices already deployed throughout the world to collect massively environmental or behavioral data from a population. Recently, this type of data collection has attracted interest from a large number of industrials and academic players in many areas, such as the study of urban mobility, environmental monitoring, health or the study of sociocultural attitudes. However, mobile crowdsensing is in its early stages of development, and many challenges remain to be addressed to take full advantage of its potential. These challenges include privacy, limited energy resources of devices, development of reward and recruitment models to select appropriates mobile users and dealing with heterogeneity of mobile platforms available.In this thesis, we aim to reconsider the architectural design of current mobile crowdsensing systemsto provide a simple and effective way to design, deploy and manage data collection campaigns.The main contributions of this thesis are organize around APISENSE, the resulting platform of this research.In particular, APISENSE offers a distributed environment based on the SCA component model and software product line engineering , providing a modular and flexible environment to support a wide variety of data collection campaigns. Futhemore, APISENSE takes into account constraints, such as protecting the privacy of users or limited energy resources devices. We also propose a high-level programming model to get rid of the complexity associated with the development of mobile data collection applications.APISENSE has been used to carry out a data collection campaign deployed over hundred of users in a sociological study and evaluated through experiments demonstrating the validity, effectiveness and scalability of our solution.Le mobile crowdsensing est une nouvelle forme de collecte de données exploitant la foule de terminaux intelligents déjà déployés à travers le monde pour collecter massivement des données environnementales ou comportementales d'une population.Ces dernières années, ce type de collecte de données a suscité l'intérêt d'un grand nombre d'acteurs industriels et académiques dans de nombreux domaines tels que l'étude de la mobilité urbaine, la surveillance de l'environnement, la santé ou l'étude des comportements socioculturels.Cependant, le mobile crowdsensing n'en n'est qu'à ses premiers stades de développement, et de nombreux défis doivent encore être relevés pour pleinement profiter de son potentiel. Ces défis incluent la protection de la vie privée des utilisateurs, les ressources énergétiques limitées des terminaux mobiles, la mise en place de modèles de récompense et de déploiement adaptés pour recruter les utilisateurs les plus à même de collecter les données désirées, ainsi que faire face à l’hétérogénéité des plateformes mobiles disponibles.Dans cette thèse, nous avons cherché à réétudier les architectures des systèmes dédiés au mobile crowdsensing pour adresser les limitations liées au développement, au déploiement et à l'exécution de campagnes de collecte de données. Les différentes contributions proposées sont articulées autour APISENSE, la plate-forme résultante des travaux de cette thèse. Plus particulièrement, APISENSE propose un environnement distribué favorisant le développement et le déploiement rapides de campagnes de collecte, tout en prenant en considération des contraintes telles que la protection de la vie privée des utilisateurs ou encore les ressources énergétiques limitées de leurs terminaux. Pour atteindre ces objectifs, APISENSE repose sur le modèle de composant SCA et sur l’ingénierie des lignes de produits logiciels, offrant ainsi un environnement modulaire et facilement configurable pour supporter une grande diversité de campagnes de collecte. Un modèle de programmation de haut niveau a également été proposé permettant de s'affranchir de toute la complexité liée aux développements d'applications de collecte mobiles.APISENSE a été utilisé pour réaliser une campagne de collecte de données déployée auprès d'une centaine d'utilisateurs au sein d'une étude sociologique, et évalué à travers des expériences qui démontrent la validité, l'efficacité et le passage à échelle de notre solution

APISENSE® : a distributed platform for deploying, executing and managing data collection campaigns using smart devices

Le mobile crowdsensing est une nouvelle forme de collecte de données exploitant la foule de terminaux intelligents déjà déployés à travers le monde pour collecter massivement des données environnementales ou comportementales d'une population.Ces dernières années, ce type de collecte de données a suscité l'intérêt d'un grand nombre d'acteurs industriels et académiques dans de nombreux domaines tels que l'étude de la mobilité urbaine, la surveillance de l'environnement, la santé ou l'étude des comportements socioculturels. Cependant, le mobile crowdsensing n'en n'est qu'à ses premiers stades de développement, et de nombreux défis doivent encore être relevés pour pleinement profiter de son potentiel. Ces défis incluent la protection de la vie privée des utilisateurs, les ressources énergétiques limitées des terminaux mobiles, la mise en place de modèles de récompense et de déploiement adaptés pour recruter les utilisateurs les plus à même de collecter les données désirées, ainsi que faire face à l’hétérogénéité des plateformes mobiles disponibles. Dans cette thèse, nous avons cherché à réétudier les architectures des systèmes dédiés au mobile crowdsensing pour adresser les limitations liées au développement, au déploiement et à l'exécution de campagnes de collecte de données. Les différentes contributions proposées sont articulées autour APISENSE, la plate-forme résultante des travaux de cette thèse. APISENSE a été utilisé pour réaliser une campagne de collecte de données déployée auprès d'une centaine d'utilisateurs au sein d'une étude sociologique, et évalué à travers des expériences qui démontrent la validité, l'efficacité et le passage à échelle de notre solution.Mobile crowdsensing is a new form of data collection that takes advantage of millions smart devices already deployed throughout the world to collect massively environmental or behavioral data from a population. Recently, this type of data collection has attracted interest from a large number of industrials and academic players in many areas, such as the study of urban mobility, environmental monitoring, health or the study of sociocultural attitudes. However, mobile crowdsensing is in its early stages of development, and many challenges remain to be addressed to take full advantage of its potential. These challenges include privacy, limited energy resources of devices, development of reward and recruitment models to select appropriates mobile users and dealing with heterogeneity of mobile platforms available. In this thesis, we aim to reconsider the architectural design of current mobile crowdsensing systems to provide a simple and effective way to design, deploy and manage data collection campaigns.The main contributions of this thesis are organize around APISENSE, the resulting platform of this research. APISENSE has been used to carry out a data collection campaign deployed over hundred of users in a sociological study and evaluated through experiments demonstrating the validity, effectiveness and scalability of our solution

Author manuscript, published in "2nd International IEEE PerCom Workshop on Hot Topics in Pervasive Computing (PerHot) (2013)" A preliminary investigation of user incentives to leverage crowdsensing activities

Abstract—With the continuous emergence of smart portable devices, like TabletPC or smartphones, crowdsensing is becoming an active research topic. While exploiting the wisdom of the crowd provides huge benefits to pervasive applications, one of the key challenges remains to motivate people to contribute to flow of data by sharing some of the capabilities of their device. In this paper, we therefore report on the APISENSE platform, a participative platform that help scientists to collect realistic datasets from a population of voluntary participants. More specifically, we provide a preliminary investigation of how user incentives can be integrated in such a platform to encourage people to contribute while leaving enough flexibility to the scientist for choosing the model that fits their requirements

APISENSE: Crowd-Sensing Made Easy

International audienceThe rapid emergence of mobile devices, such as TabletPC and smartphones, equipped with a rich array of sensors, enables a new means of acquiring sensor data, known as crowd-sensing. Crowd-sensing is currently receiving a lot of attention, not only from industry but also from various research communities interested in collecting a new class of data over a large population that was previously impossible

DOI: 10.1109/CLOUD.2012.79 A Federated Multi-Cloud PaaS

Abstract—Cloud platforms are increasingly being used for hosting a broad diversity of services from traditional e-commerce applications to interactive web-based IDEs. However, we observe that the proliferation of offers by cloud providers raises several challenges. Developers will not only have to deploy applications for a specific cloud, but will also have to consider migrating services from one cloud to another, and to manage distributed applications spanning multiple clouds. In this paper, we present our federated multicloud PaaS infrastructure for addressing these challenges. This infrastructure is based on three foundations: i) an open service model used to design and implement both our multi-cloud PaaS and the SaaS applications running on top of it, ii) a configurable architecture of the federated PaaS, and iii) some infrastructure services for managing both our multi-cloud PaaS and the SaaS applications. We then show how this multi-cloud PaaS can be deployed on top of thirteen existing IaaS/PaaS. We finally report on three distributed SaaS applications developed with and deployed on our federated multi-cloud PaaS infrastructure. Keywords-Federation; PaaS; SaaS; SCA; interoperability; I

A Cloud-based Infrastructure for Crowdsourcing Data from Mobile Devices

International audienc

Towards a Practical Deployment of Privacy-preserving Crowd-sensing Tasks

International audienceRecent generations of mobile phones, embedding a wide variety of sensors, have fostered the development of open sensing applications, such as network quality or weather forecast applications. In this paper, we present a novel privacy-preserving crowdsourcing platform relying on two components: APISENSE and PRIVAPI. APISENSE is a distributed middleware platform that leverages the dynamic deployment of crowdsourcing tasks across a population of mobile phones. PRIVAPI is a middleware handling privacy-preserving publication of mobility data

Campagne de collecte de données et vie privée

National audienceLes communautés scientifiques ont souvent recours à la simulation dans le but de valider leurs théories. Cependant, la pertinence des résultats obtenus est fortement dépendante de la qualité des traces générées par les simulateurs. Ce phénomène est particulièrement vrai lorsque l'on considère les traces de mobilité humaine qui sont difficilement prévisibles. Dans ce contexte, la popularité des nouvelles générations de smartphones, équipés d'une grande variété de capteurs (GPS, bluetooth, accéléromètre, etc.), offre de nouvelles perspectives pour la collecte de données réalistes au sein d'une population. Cependant, la nature sensible, du point de vue de la vie privée, des informations collectées représente un des principaux obstacles aux déploiement généralisé d'une application de collecte de données et à son adoption auprès des utilisateurs. C'est pourquoi nous présentons UBILAB , une nouvelle plate-forme permettant aux scientifiques de mettre en place facilement des campagnes de collecte de données et d'inférer automatiquement différentes attaques sur les données partagées par les utilisateurs mobiles afin de les avertir d'un risque potentiel d'atteinte à leurs informations privées