論文の概要: Privacy-Preserving Gesture Tracking System Utilizing Frequency-Hopping RFID Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04518v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 08:51:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:54:54.078735
• Title: Privacy-Preserving Gesture Tracking System Utilizing Frequency-Hopping RFID Signals
• Title（参考訳）: RFID信号を利用したプライバシー保護ジェスチャ追跡システム
• Authors: Bojun Zhang,
• Abstract要約: 本研究では,RFID信号の周波数ホッピングに基づくジェスチャー追跡システムの開発を目的とする。 周波数ホッピング技術を導入することにより、盗聴者による生RFID信号の取得を防止する機構を設計した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.178454425594117
• License:
• Abstract: Gesture tracking technology provides users with a hands free interactive experience without the need to hold or touch devices. However, current gesture tracking research has primarily focused on tracking accuracy while neglecting issues of user privacy protection and security. This study aims to develop a gesture tracking system based on frequency hopping RFID signals that effectively protects user privacy without compromising tracking efficiency and accuracy. By introducing frequency hopping technology, we have designed a mechanism that prevents potential eavesdroppers from obtaining raw RFID signals, thereby enhancing the systems privacy protection capabilities. The system architec ture includes the collection of RFID signals, data processing, signal recovery, and gesture tracking. Experimental results show that our method significantly improves privacy protection levels while maintaining real time and accuracy. This research not only provides a new perspective for the field of gesture tracking but also offers valuable insights for the use of RFID technology in privacy-sensitive applications.
• Abstract（参考訳）: ジェスチャートラッキング技術は、デバイスを保持またはタッチすることなく、手軽にインタラクティブな体験を提供する。 しかし、現在のジェスチャー追跡研究は、ユーザーのプライバシー保護とセキュリティの問題を無視しながら、精度の追跡に重点を置いている。 本研究では,RFID信号の周波数ホッピングに基づくジェスチャー追跡システムを開発し,トラッキング効率と精度を損なうことなく,ユーザのプライバシーを効果的に保護することを目的とする。 周波数ホッピング技術を導入することにより、盗聴者の生RFID信号の取得を防止する機構を設計し、システムプライバシ保護機能の向上を図る。 システムアーチテクチャは、RFID信号の収集、データ処理、信号回復、ジェスチャー追跡を含む。 実験結果から,本手法はリアルタイム・正確性を維持しつつ,プライバシー保護レベルを大幅に改善することが示された。 この研究は、ジェスチャートラッキングの分野の新しい視点を提供するだけでなく、プライバシーに敏感なアプリケーションにRFID技術を使うための貴重な洞察を提供する。

関連論文リスト

• Advancing Biomedical Signal Security: Real-Time ECG Monitoring with Chaotic Encryption [0.0]
  我々は,ECG信号の完全性と機密性を保護するためにカオス暗号化を統合したリアルタイムECG監視システムを開発した。 その結果,カオス暗号化はデータのセキュリティ向上に有効であることが示された。 ディープラーニングに基づくリアルタイム疾患検出モデルは、暗号化されたデータとシームレスに動作し、セキュリティを損なうことなく正確な診断を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-02T17:08:14Z)
• Collaborative Inference over Wireless Channels with Feature Differential Privacy [57.68286389879283]
  複数の無線エッジデバイス間の協調推論は、人工知能(AI)アプリケーションを大幅に強化する可能性がある。 抽出された特徴を抽出することは、プロセス中に機密性の高い個人情報が暴露されるため、重大なプライバシーリスクをもたらす。 本稿では,ネットワーク内の各エッジデバイスが抽出された機能のプライバシを保護し,それらを中央サーバに送信して推論を行う,新たなプライバシ保存協調推論機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T18:11:02Z)
• Preventing Radio Fingerprinting through Friendly Jamming [5.074726108522963]
  無線周波数指紋認証により、受動受信機は暗号ツールを必要とせずに送信機を認識し認証することができる。 悪意ある人物によるフィールド内の無線機器の不正な追跡を容易にする無線周波数指紋認証の敵対的利用について検討する。 通信路上の機器の匿名性を改善するために,ジャマーを用いて指紋の送信信号を消毒する方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T09:01:46Z)
• Reverse Engineering and Security Evaluation of Commercial Tags for RFID-Based IoT Applications [0.9999629695552193]
  本稿では、RFIDベースのIoTシステムで見られる最も一般的な欠陥について概説する。 第二に、そのような欠陥の検出と緩和を容易にする新しい手法を提示する。 第3に、最新のRFIDセキュリティツールを分析し、提案手法をその1つを通して適用し(Proxmark 3)、検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T23:55:46Z)
• On the Feasibility of Fingerprinting Collaborative Robot Traffic [13.676158049194873]
  本研究では,ロボットの協調作業におけるプライバシーリスクについて検討し,暗号化されたロボット通信における交通分析の可能性に着目した。 本稿では,信号処理技術を用いた交通分類手法を提案する。 本研究は,ロボットのプライバシとセキュリティにおける実用的防御の継続的な開発の必要性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-11T19:26:30Z)
• Privacy-Preserving by Design: Indoor Positioning System Using Wi-Fi Passive TDOA [2.728025635959799]
  PassiFiは、新しいパッシブWi-Fiタイムベースの屋内ローカライゼーションシステムで、正確性とプライバシーのバランスをとる。 PassiFiは、ユーザのプライバシを保証し、測定データの完全性を保護するために、パッシブWiFi Time difference of Arrival(TDoA)アプローチを使用している。 実世界のテストベッドでの評価は、PassiFiの例外的な性能を示し、従来のマルチレイタレーションを128%上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-03T23:27:38Z)
• DensePose From WiFi [86.61881052177228]
  WiFi信号の位相と振幅を24のヒト領域内の紫外線座標にマッピングするディープニューラルネットワークを開発した。 本モデルでは,複数の被験者の密集したポーズを,画像に基づくアプローチと同等の性能で推定することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-31T16:48:43Z)
• Privacy-Preserving Face Recognition with Learnable Privacy Budgets in Frequency Domain [77.8858706250075]
  本稿では,周波数領域における差分プライバシーを用いたプライバシ保護顔認証手法を提案する。 本手法はいくつかの古典的顔認証テストセットで非常によく機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-15T07:15:36Z)
• SPAct: Self-supervised Privacy Preservation for Action Recognition [73.79886509500409]
  アクション認識におけるプライバシー漏洩を緩和するための既存のアプローチは、ビデオデータセットのアクションラベルとともに、プライバシラベルを必要とする。 自己教師付き学習(SSL)の最近の進歩は、未ラベルデータの未発見の可能性を解き放ちつつある。 本稿では、プライバシーラベルを必要とせず、自己管理的な方法で、入力ビデオからプライバシー情報を除去する新しいトレーニングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T02:56:40Z)
• Benchmarking high-fidelity pedestrian tracking systems for research, real-time monitoring and crowd control [55.41644538483948]
  実生活環境における高忠実な歩行者追跡は,群集動態研究において重要なツールである。 この技術が進歩するにつれて、社会においても益々有用になってきている。 歩行者追跡技術の研究と技術に成功させるためには、正確さの検証とベンチマークが不可欠である。 我々は、プライバシーに配慮した歩行者追跡技術のためのベンチマークスイートをコミュニティのオープンスタンダードに向けて提示し、議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-26T11:45:26Z)
• Backpropagating through Fr\'echet Inception Distance [79.81807680370677]
  FastFIDは、損失関数としてFIDで生成モデルを効率的に訓練することができる。 Generative Adversarial Networksのための追加の損失としてFIDを使用すると、FIDが改善される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-29T15:04:40Z)

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。