Fugu-MT 論文翻訳(概要): WiFiTrace: Network-based Contact Tracing for Infectious Diseases Using Passive WiFi Sensing

論文の概要: WiFiTrace: Network-based Contact Tracing for Infectious Diseases Using Passive WiFi Sensing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12045v3
Date: Fri, 29 Jan 2021 13:18:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-18 12:31:40.598686
Title: WiFiTrace: Network-based Contact Tracing for Infectious Diseases Using Passive WiFi Sensing
Title（参考訳）: wifitrace:パッシブwifiセンシングを用いた感染症のネットワークベースの接触追跡
Authors: Amee Trivedi, Camellia Zakaria, Rajesh Balan, Prashant Shenoy
Abstract要約: WiFiTraceは、クライアント側を介さずに、パッシブWiFiセンシングに依存する、接触追跡のためのネットワーク中心のアプローチである。弊社のアプローチでは、企業ネットワークが収集したWiFiネットワークログを、パフォーマンスとセキュリティ監視に活用する。
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: Contact tracing is a well-established and effective approach for the containment of the spread of infectious diseases. While Bluetooth-based contact tracing method using phones has become popular recently, these approaches suffer from the need for a critical mass adoption to be effective. In this paper, we present WiFiTrace, a network-centric approach for contact tracing that relies on passive WiFi sensing with no client-side involvement. Our approach exploits WiFi network logs gathered by enterprise networks for performance and security monitoring, and utilizes them for reconstructing device trajectories for contact tracing. Our approach is specifically designed to enhance the efficacy of traditional methods, rather than to supplant them with new technology. We designed an efficient graph algorithm to scale our approach to large networks with tens of thousands of users. The graph-based approach outperforms an indexed PostgresSQL in memory by at least 4.5X without any index update overheads or blocking. We have implemented a full prototype of our system and deployed it on two large university campuses. We validated our approach and demonstrate its efficacy using case studies and detailed experiments using real-world WiFi datasets.
Abstract（参考訳）: 接触追跡は、感染症の拡散を封じ込めるための確立された効果的なアプローチである。近年,Bluetoothを利用した接触追跡手法が普及しているが,これらの手法は重要な大量採用の必要性に悩まされている。本稿では、クライアント側を介さずに、パッシブWiFiセンシングに依存する、ネットワーク中心の接触追跡手法であるWiFiTraceを提案する。提案手法では,企業ネットワークが収集したWiFiネットワークログをパフォーマンスとセキュリティ監視に利用し,デバイストラジェクトリを再構築してコンタクトトレースを行う。我々のアプローチは、新しい技術に取って代わるのではなく、従来の手法の有効性を高めるために特別に設計されている。数万のユーザを持つ大規模ネットワークにアプローチをスケールするための,効率的なグラフアルゴリズムを設計した。グラフベースのアプローチは、インデックス更新のオーバーヘッドやブロッキングを伴わずに、インデックス付きPostgresSQLを少なくとも4.5倍上回る。システムの全プロトタイプを実装し、2つの大きな大学キャンパスに展開した。実世界のWiFiデータセットを用いたケーススタディと詳細な実験により,本手法の有効性を検証した。

関連論文リスト

Using Graph Theory for Improving Machine Learning-based Detection of Cyber Attacks [4.465883551216819]
ネットワーク侵入やサイバー脅威の早期発見は、サイバーセキュリティの主要な柱の1つだ。この目的のための最も効果的なアプローチの1つは、人工知能アルゴリズムの助けを借りてネットワークトラフィックを分析することである。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-12T18:44:02Z)
Physical-Layer Semantic-Aware Network for Zero-Shot Wireless Sensing [74.12670841657038]
デバイスレスワイヤレスセンシングは、幅広い没入型人間機械対話型アプリケーションをサポートする可能性から、近年、大きな関心を集めている。無線信号におけるデータの均一性と分散センシングにおけるデータプライバシ規制は、広域ネットワークシステムにおける無線センシングの広範な適用を妨げる主要な課題であると考えられている。そこで本研究では,ラベル付きデータを使わずに,一箇所ないし限られた箇所で構築されたモデルを直接他の場所に転送できるゼロショット無線センシングソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-08T13:50:30Z)
SqueezerFaceNet: Reducing a Small Face Recognition CNN Even More Via Filter Pruning [55.84746218227712]
我々は,100万パラメータ未満の軽量顔認識ネットワークであるSqueezerFaceNetを開発した。性能を損なうことなく、さらに(最大40%)削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-20T08:38:50Z)
WiFi-TCN: Temporal Convolution for Human Interaction Recognition based on WiFi signal [4.0773490083614075]
近年,Wi-Fiによる人間活動認識が注目されている。 Wi-FiベースのHARにまつわる課題は、シーンや被写体が変化するときのパフォーマンスが著しく低下することである。本稿では,TN-AAと呼ばれる時間的畳み込みネットワークを利用した新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-21T08:37:32Z)
GraSens: A Gabor Residual Anti-aliasing Sensing Framework for Action Recognition using WiFi [52.530330427538885]
WiFiベースのヒューマンアクション認識(HAR)は、スマートリビングやリモート監視といったアプリケーションにおいて、有望なソリューションと見なされている。本稿では,無線機器からのWiFi信号を用いた動作を,多様なシナリオで直接認識する,エンド・ツー・エンドのGabor残差検知ネットワーク(GraSens)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-24T10:20:16Z)
An Online Ensemble Learning Model for Detecting Attacks in Wireless Sensor Networks [0.0]
我々は、アンサンブル学習として知られる重要な機械学習の概念を適用して、インテリジェントで効率的で、かつ、高機能な侵入検知システムを開発する。本稿では,感覚データ解析における同種・異種のオンラインアンサンブルの応用について検討する。提案されたオンラインアンサンブルのうち、アダプティブ・ランダム・フォレスト(ARF)とHoeffding Adaptive Tree(HAT)アルゴリズムを組み合わせた異種アンサンブルと、10モデルからなる同種アンサンブルHATは、それぞれ96.84%と97.2%という高い検出率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-28T23:10:47Z)
EfficientFi: Towards Large-Scale Lightweight WiFi Sensing via CSI Compression [28.383494189730268]
EfficientFiは、IoTクラウドに対応した最初のWiFiセンシングフレームワークである。 CSIデータを1.368Mb/sから0.768Kb/sに圧縮する。人間の行動認識の精度は98%を超えている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-08T15:48:41Z)
Relational Graph Neural Networks for Fraud Detection in a Super-App environment [53.561797148529664]
スーパーアプリケーションの金融サービスにおける不正行為防止のための関係グラフ畳み込みネットワーク手法の枠組みを提案する。我々は,グラフニューラルネットワークの解釈可能性アルゴリズムを用いて,ユーザの分類タスクに対する最も重要な関係を判定する。以上の結果から,Super-Appの代替データと高接続性で得られるインタラクションを利用するモデルには,付加価値があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-29T00:02:06Z)
Self-Supervised WiFi-Based Activity Recognition [3.4473723375416188]
屋内環境における受動的活動認識のためのWi-Fiデバイスから微細な物理層情報を抽出する。自己監督型コントラスト学習による活動認識性能の向上を提案する。 WiFiによる活動認識のタスクにおいて,マクロ平均F1スコアの17.7%の増加が観察された。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-19T06:40:21Z)
Enabling certification of verification-agnostic networks via memory-efficient semidefinite programming [97.40955121478716]
本稿では,ネットワークアクティベーションの総数にのみ線形なメモリを必要とする一階二重SDPアルゴリズムを提案する。 L-inf の精度は 1% から 88% ,6% から 40% に改善した。また,変分オートエンコーダの復号器に対する2次安定性仕様の厳密な検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-22T12:32:29Z)
Bridging Mode Connectivity in Loss Landscapes and Adversarial Robustness [97.67477497115163]
我々は、モード接続を用いて、ディープニューラルネットワークの対角的堅牢性を研究する。実験では、異なるネットワークアーキテクチャやデータセットに適用される様々な種類の敵攻撃について取り上げる。以上の結果から,モード接続は,敵の強靭性を評価・改善するための総合的なツールであり,実用的な手段であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-30T19:12:50Z)

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。