論文の概要: PDS: Deduce Elder Privacy from Smart Homes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08099v1
- Date: Tue, 21 Jan 2020 13:55:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-08 00:38:59.383232
- Title: PDS: Deduce Elder Privacy from Smart Homes
- Title（参考訳）: PDS: スマートホームから高齢者のプライバシを推論する
- Authors: Ming-Chang Lee, Jia-Chun Lin, and Olaf Owe
- Abstract要約: 本稿では,高齢者のプライバシが,ネットワーク通信が十分に保護されていないため,スマートホームから著しく漏洩する可能性があることを示す。
スマートホームからセンサトラフィックを盗み出し,攻撃者の視点からの一連の推論に基づいて,高齢者の移動行動を特定し,スマートホーム内のセンサ位置を推測することにより,プライバシ・ドダクション・スキーム(PDS)を開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the development of IoT technologies in the past few years, a wide range
of smart devices are deployed in a variety of environments aiming to improve
the quality of human life in a cost efficient way. Due to the increasingly
serious aging problem around the world, smart homes for elder healthcare have
become an important IoT-based application, which not only enables elders'
health to be properly monitored and taken care of, but also allows them to live
more comfortably and independently in their houses. However, elders' privacy
might be disclosed from smart homes due to non-fully protected network
communication. To show that elders' privacy could be substantially exposed, in
this paper we develop a Privacy Deduction Scheme (PDS for short) by
eavesdropping sensor traffic from a smart home to identify elders' movement
activities and speculating sensor locations in the smart home based on a series
of deductions from the viewpoint of an attacker. The experimental results based
on sensor datasets from real smart homes demonstrate the effectiveness of PDS
in deducing and disclosing elders' privacy, which might be maliciously
exploited by attackers to endanger elders and their properties.
- Abstract（参考訳）: ここ数年のIoT技術の発展に伴い、低コストで人間の生活の質を向上させるために、さまざまな環境に幅広いスマートデバイスが展開されている。
世界中でますます深刻な高齢化問題のために、高齢者医療のためのスマートホームはIoTベースの重要なアプリケーションとなり、高齢者の健康を適切に監視し、ケアするだけでなく、より快適で独立して自宅に住めるようにもなっている。
しかし、高齢者のプライバシーは、非完全保護されたネットワーク通信のためにスマートホームから開示される可能性がある。
本稿では,高齢者のプライバシを著しく強調できることを示すため,スマートホームからセンサトラフィックを盗聴し,攻撃者の視点からの一連の推論に基づいて,高齢者の行動行動を特定し,スマートホーム内のセンサロケーションを推測することにより,プライバシ・ドダクション・スキーム(PDS)を開発する。
実際のスマートホームのセンサデータセットに基づく実験結果は、攻撃者が高齢者とその資産を危険にさらすために悪用される可能性のある、高齢者のプライバシーの低減と開示におけるPSDの有効性を示す。
関連論文リスト
- Towards Privacy-Aware and Personalised Assistive Robots: A User-Centred Approach [55.5769013369398]
この研究は、フェデレートラーニング(FL)のようなユーザー中心のプライバシーに配慮した技術のパイオニアである。
FLは機密データを共有せずに協調学習を可能にし、プライバシとスケーラビリティの問題に対処する。
この作業には、スマート車椅子アシストのためのソリューションの開発、ユーザの独立性の向上、幸福感の向上が含まれる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-23T13:14:08Z) - Privacy-preserving Optics for Enhancing Protection in Face De-identification [60.110274007388135]
この脆弱性を解決するために,ハードウェアレベルの顔識別手法を提案する。
また、プライバシ保存画像、フェイスヒートマップ、およびパブリックデータセットからの参照顔イメージを入力として、新しい顔を生成する匿名化フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-31T19:28:04Z) - Privacy Management and Interface Design for a Smart House [0.0]
本研究は,スマートハウスの制御におけるセキュリティとインターフェース設計の役割を強調した。
この研究は、どんな人でも簡単にデータや活動を管理することができるインターフェイスを提供することの重要性を浮き彫りにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-29T09:26:41Z) - Smart Home Goal Feature Model -- A guide to support Smart Homes for
Ageing in Place [0.4864105587622174]
本報告では,家庭の老朽化を支援するために市販されているスマートホーム技術の概要について述べる。
我々は、高齢者医療施設や医療研究者がスマートホームに適応する際に使うアプローチを解決するために、構造化されたスマートホームゴール特徴モデル(SHGFM)を作成している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-14T05:42:13Z) - From Generative AI to Generative Internet of Things: Fundamentals,
Framework, and Outlooks [82.964958051535]
生成人工知能(GAI)は、現実的なデータを生成し、高度な意思決定を促進する能力を持っている。
GAIを現代のモノのインターネット(IoT)に統合することによって、ジェネレーティブ・インターネット・オブ・モノ(GIoT)が登場し、社会の様々な側面に革命をもたらす大きな可能性を秘めている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-27T02:58:11Z) - TeD-SPAD: Temporal Distinctiveness for Self-supervised
Privacy-preservation for video Anomaly Detection [59.04634695294402]
人間の監視のないビデオ異常検出(VAD)は複雑なコンピュータビジョンタスクである。
VADのプライバシー漏洩により、モデルは人々の個人情報に関連する不必要なバイアスを拾い上げ、増幅することができる。
本稿では,視覚的プライベート情報を自己管理的に破壊する,プライバシーに配慮したビデオ異常検出フレームワークTeD-SPADを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-21T22:42:55Z) - Real-Time Elderly Monitoring for Senior Safety by Lightweight Human
Action Recognition [11.178325140443446]
リアルタイム監視と行動認識は、異常な行動や異常な活動が発生した場合に警告をタイムリーに起こすのに不可欠である。
本稿では, 軽量人行動認識(HAR)技術に基づく, 高齢者安全のためのリアルタイム高齢者モニタリング(REMS)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-21T15:00:54Z) - A Survey of Human Activity Recognition in Smart Homes Based on IoT
Sensors Algorithms: Taxonomies, Challenges, and Opportunities with Deep
Learning [0.0]
スマートホームは、住民の生活の質、自律性、健康を改善するために、ホームアシストサービスを提供する。
このようなサービスを実現するためには、スマートホームは住民の日々の活動を理解する必要がある。
環境センサを用いたスマートホームにおける人間の活動認識分野の最近のアルゴリズム,研究,課題,分類について紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-18T08:44:50Z) - In-Bed Person Monitoring Using Thermal Infrared Sensors [53.561797148529664]
パナソニックグリッド(Panasonic Grid-EYE)は、低解像度の赤外線サーモパイルアレイセンサーで、よりプライバシーを提供する。
この目的のために、2つのデータセットが取得され、1つ (480 画像) は一定条件で、もう1つ (200 画像) は異なるバリエーションで取得された。
我々は、SVM(Support Vector Machines)、k-Nearest Neighbors(k-NN)、Neural Network(NN)の3つの機械学習アルゴリズムをテストする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-16T15:59:07Z) - Framework for an Intelligent Affect Aware Smart Home Environment for
Elderly People [0.0]
高齢者の人口は過去数十年間で急速に増加しており、今後さらに増加すると予想されている。
人口の増加は、身体障害、認知的問題、記憶の弱化、非組織的行動などの問題により、その需要の増加と関連している。
本研究は,高齢者を対象とした知的影響意識環境の枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-29T17:34:16Z) - Smart Home, security concerns of IoT [91.3755431537592]
IoT(モノのインターネット)は、国内環境において広く普及している。
人々は自宅をスマートホームにリニューアルしているが、インターネットに接続された多くのデバイスを常時オンの環境センサーで所有するというプライバシー上の懸念はいまだに不十分だ。
デフォルトパスワードと弱いパスワード、安価な材料とハードウェア、暗号化されていない通信は、IoTデバイスの主要な脅威と脆弱性として識別される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-06T10:36:11Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。