228 resultados para NFC Android Pagamenti


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Studio che approfondisce e compare le diverse metodologie e tecniche utilizzabili per l'analisi di dispositivi di telefonia cellulare, in particolar modo smartphone, nel contesto di indagini di mobile device forensics

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Android, Google App Engine e Machine Learning per lo studio dell'affollamento delle tratte ferroviarie.

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Analisi e sviluppo di una applicazione sviluppata con l'ausilio di Phonegap.

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E' un progetto utile per aiutare gli studenti non udenti per facilitare l'attività accademica tramite un'app Android di riconoscimento vocale.

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Questo lavoro di tesi riassume le fasi di progettazione e realizzazione di un'applicazione per sistemi mobili multi-piattaforma, realizzata nell'ambito di un tirocinio aziendale.

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Tesi sperimentale per testare la nuova libreria di Activity Recognition per Android di Google inc.

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Viene proposto un porting su piattaforma mobile Android di un sistema SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) chiamato SlamDunk. Il porting affronta problematiche di prestazioni e qualità delle ricostruzioni 3D ottenute, proponendo poi la soluzione ritenuta ottimale.

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One of the most undervalued problems by smartphone users is the security of data on their mobile devices. Today smartphones and tablets are used to send messages and photos and especially to stay connected with social networks, forums and other platforms. These devices contain a lot of private information like passwords, phone numbers, private photos, emails, etc. and an attacker may choose to steal or destroy this information. The main topic of this thesis is the security of the applications present on the most popular stores (App Store for iOS and Play Store for Android) and of their mechanisms for the management of security. The analysis is focused on how the architecture of the two systems protects users from threats and highlights the real presence of malware and spyware in their respective application stores. The work described in subsequent chapters explains the study of the behavior of 50 Android applications and 50 iOS applications performed using network analysis software. Furthermore, this thesis presents some statistics about malware and spyware present on the respective stores and the permissions they require. At the end the reader will be able to understand how to recognize malicious applications and which of the two systems is more suitable for him. This is how this thesis is structured. The first chapter introduces the security mechanisms of the Android and iOS platform architectures and the security mechanisms of their respective application stores. The Second chapter explains the work done, what, why and how we have chosen the tools needed to complete our analysis. The third chapter discusses about the execution of tests, the protocol followed and the approach to assess the “level of danger” of each application that has been checked. The fourth chapter explains the results of the tests and introduces some statistics on the presence of malicious applications on Play Store and App Store. The fifth chapter is devoted to the study of the users, what they think about and how they might avoid malicious applications. The sixth chapter seeks to establish, following our methodology, what application store is safer. In the end, the seventh chapter concludes the thesis.

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Questa tesi descrive il processo di progettazione e di implementazione della versione dimostrativa di una piattaforma pensata per permettere ai frequentatori del Policlinico Sant'Orsola-Malpighi di Bologna di orientarsi con maggiore facilità. La piattaforma comprende funzionalità di ricerca per punto di interesse, navigazione su mappa e navigazione per immagini.

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In questo elaborato viene presentata Semantic City Guide, un'applicazione mobile di guida turistica basata su Linked Open Data. Si vogliono presentare i principali vantaggi e svantaggi derivati dall'interazione tra sviluppo nativo di applicazioni mobili e tecnologie del Semantic Web. Il tutto verrà contestualizzato esaminando alcuni progetti di aziende ed enti statali operativi nel settore turistico e dell'informatica.

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Con l'aumento del numero di sensori e ricevitori presenti sui dispositivi mobili attuali, è possibile lo sviluppo di nuove applicazioni in grado di fornire dati utili sul contesto in cui si trova un utente in un determinato momento. In questa tesi viene descritta la realizzazione di un servizio per dispositivi Android in grado di riconoscere il tipo di mobilità dell'utente. La motivazione principale di questo progetto è stata la scarsità di soluzioni specifiche per questo tipo di riconoscimento contestuale. Sono state quindi realizzate una libreria Java e un'applicazione Android in grado di fornire tale funzionalità. La tecnica impiegata per il riconoscimento è derivata da una ricerca dei dottori Luca Bedogni e Marco Di Felice e del professore Luciano Bononi, dell'Università di Bologna. Tale tecnica sfrutta le misurazioni di accelerometro e giroscopio del dispositivo per rilevare pattern di movimento e associarli ai vari tipi di mobilità dell'utente. Per mostrare un possibile impiego di questo servizio, è stata realizzata un'applicazione che sfrutta i dati forniti dal servizio di riconoscimento per la gestione dello stato di alcune funzionalità del dispositivo. Inoltre, è stata effettuata una analisi statistica della precisione effettiva di questo sistema di riconoscimento, per evidenziarne i punti di forza e i limiti rispetto alle soluzioni già esistenti. E' stato osservato che il consumo energetico di questo sistema è minore rispetto ad applicazioni basate su servizi di geolocalizzazione, e che la sua precisione è accettabile rispetto ad altre soluzioni già esistenti.

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L'elaborato tratta dello sviluppo di un'applicazione mobile per la visualizzazione di opendata ambientali. E' diviso in due parti: la prima che illustra l'importanza dei dati e dei dati aperti per l'innovazione e lo sviluppo, la seconda che racconta la gestione del progetto.

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L'obbiettivo di questa tesi è la produzione del prototipo di un sistema che sia in grado di ottenere dati da un insieme di sensori per poterli poi trasmettere all’utente, in modo che esso sia maggiormente cosciente del mondo che lo circonda. Affronteremo la sfida in uno scenario medico / di soccorso, dove un operatore si avvicinerà ad un gruppo di pazienti con l’intenzione di ottenere i parametri vitali di uno di essi. All'interno del documento saranno descritte le tecnologie sfruttate per la realizzazione del prototipo: Bluetooth e Bluetooth Smart, il sistema operativo Linux in esecuzione su un Raspberry Pi dotato di sensori, il sistema operativo Android in esecuzione su smartphone o tablet e iBeacon. Verranno poi analizzati i requisiti del sistema da realizzare. Infine verrà descritta l'implementazione utilizzata nel prototipo e analizzato il suo comportamento.

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L’app in questione si pone l’obbiettivo di rispondere alla domanda: “Dove ti trovi?”. Grazie all'alta frequenza di utilizzo dei dispositivi mobili che si ha oggigiorno, è stato possibile pensare, progettare e creare un software in grado di tracciare periodicamente gli utenti in modo da far visualizzare ai loro amici in rete la propria posizione. Il servizio sfrutta le conoscenze acquisite in Mobile Web Design e basi di dati.

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Questo studio si propone di realizzare un’applicazione per dispositivi Android che permetta, per mezzo di un gioco di ruolo strutturato come caccia al tesoro, di visitare in prima persona città d’arte e luoghi turistici. Gli utenti finali, grazie alle funzionalità dell’app stessa, potranno giocare, creare e condividere cacce al tesoro basate sulla ricerca di edifici, monumenti, luoghi di rilevanza artistico-storica o turistica; in particolare al fine di completare ciascuna tappa di una caccia al tesoro il giocatore dovrà scattare una fotografia al monumento o edificio descritto nell’obiettivo della caccia stessa. Il software grazie ai dati rilevati tramite GPS e giroscopio (qualora il dispositivo ne sia dotato) e per mezzo di un algoritmo di instance recognition sarà in grado di affermare se la foto scattata rappresenta la risposta corretta al quesito della tappa. L’applicazione GeoPhotoHunt rappresenta non solo uno strumento ludico per la visita di città turistiche o più in generale luoghi di interesse, lo studio propone, infatti come suo contributo originale, l’implementazione su piattaforma mobile di un Content Based Image Retrieval System (CBIR) del tutto indipendente da un supporto server. Nello specifico il server dell’applicazione non sarà altro che uno strumento di appoggio con il quale i membri della “community” di GeoPhotoHunt potranno pubblicare le cacce al tesoro da loro create e condividere i punteggi che hanno totalizzato partecipando a una caccia al tesoro. In questo modo quando un utente ha scaricato sul proprio smartphone i dati di una caccia al tesoro potrà iniziare l’avventura anche in assenza di una connessione internet. L’intero studio è stato suddiviso in più fasi, ognuna di queste corrisponde ad una specifica sezione dell’elaborato che segue. In primo luogo si sono effettuate delle ricerche, soprattutto nel web, con lo scopo di individuare altre applicazioni che implementano l’idea della caccia al tesoro su piattaforma mobile o applicazioni che implementassero algoritmi di instance recognition direttamente su smartphone. In secondo luogo si è ricercato in letteratura quali fossero gli algoritmi di riconoscimento di immagini più largamente diffusi e studiati in modo da avere una panoramica dei metodi da testare per poi fare la scelta dell’algoritmo più adatto al caso di studio. Quindi si è proceduto con lo sviluppo dell’applicazione GeoPhotoHunt stessa, sia per quanto riguarda l’app front-end per dispositivi Android sia la parte back-end server. Infine si è passati ad una fase di test di algoritmi di riconoscimento di immagini in modo di avere una sufficiente quantità di dati sperimentali da permettere di effettuare una scelta dell’algoritmo più adatto al caso di studio. Al termine della fase di testing si è deciso di implementare su Android un algoritmo basato sulla distanza tra istogrammi di colore costruiti sulla scala cromatica HSV, questo metodo pur non essendo robusto in presenza di variazioni di luminosità e contrasto, rappresenta un buon compromesso tra prestazioni, complessità computazionale in modo da rendere la user experience quanto più coinvolgente.