Integrating wireless sensor networks and internet of things: A coap-based approach

L'obiettivo su cui è stata basata questa Tesi di Laurea è stato quello di integrare la tecnologia delle Wireless Sensor Networks (WSN) al contesto dell'Internet delle cose (IoT). Per poter raggiungere questo obiettivo, il primo passo è stato quello di approfondire il concetto dell'Internet delle cose, in modo tale da comprendere se effettivamente fosse stato possibile applicarlo anche alle WSNs. Quindi è stata analizzata l'architettura delle WSNs e successivamente è stata fatta una ricerca per capire quali fossero stati i vari tipi di sistemi operativi e protocolli di comunicazione supportati da queste reti. Infine sono state studiate alcune IoT software platforms. Il secondo passo è stato quindi di implementare uno stack software che abilitasse la comunicazione tra WSNs e una IoT platform. Come protocollo applicativo da utilizzare per la comunicazione con le WSNs è stato usato CoAP. Lo sviluppo di questo stack ha consentito di estendere la piattaforma SensibleThings e il linguaggio di programmazione utilizzato è stato Java. Come terzo passo è stata effettuata una ricerca per comprendere a quale scenario di applicazione reale, lo stack software progettato potesse essere applicato. Successivamente, al fine di testare il corretto funzionamento dello stack CoAP, è stata sviluppata una proof of concept application che simulasse un sistema per la rilevazione di incendi. Questo scenario era caratterizzato da due WSNs che inviavano la temperatura rilevata da sensori termici ad un terzo nodo che fungeva da control center, il cui compito era quello di capire se i valori ricevuti erano al di sopra di una certa soglia e quindi attivare un allarme. Infine, l'ultimo passo di questo lavoro di tesi è stato quello di valutare le performance del sistema sviluppato. I parametri usati per effettuare queste valutazioni sono stati: tempi di durata delle richieste CoAP, overhead introdotto dallo stack CoAP alla piattaforma Sensible Things e la scalabilità di un particolare componente dello stack. I risultati di questi test hanno mostrato che la soluzione sviluppata in questa tesi ha introdotto un overheadmolto limitato alla piattaforma preesistente e inoltre che non tutte le richieste hanno la stessa durata, in quanto essa dipende dal tipo della richiesta inviata verso una WSN. Tuttavia, le performance del sistema potrebbero essere ulteriormente migliorate, ad esempio sviluppando un algoritmo che consenta la gestione concorrente di richieste CoAP multiple inviate da uno stesso nodo. Inoltre, poichè in questo lavoro di tesi non è stato considerato il problema della sicurezza, una possibile estensione al lavoro svolto potrebbe essere quello di implementare delle politiche per una comunicazione sicura tra Sensible Things e le WSNs.

Lightweight Internet Traffic Classification - A Subject Based Solution with Word Embeddings

Internet traffic classification is a relevant and mature research field, anyway of growing importance and with still open technical challenges, also due to the pervasive presence of Internet-connected devices into everyday life. We claim the need for innovative traffic classification solutions capable of being lightweight, of adopting a domain-based approach, of not only concentrating on application-level protocol categorization but also classifying Internet traffic by subject. To this purpose, this paper originally proposes a classification solution that leverages domain name information extracted from IPFIX summaries, DNS logs, and DHCP leases, with the possibility to be applied to any kind of traffic. Our proposed solution is based on an extension of Word2vec unsupervised learning techniques running on a specialized Apache Spark cluster. In particular, learning techniques are leveraged to generate word-embeddings from a mixed dataset composed by domain names and natural language corpuses in a lightweight way and with general applicability. The paper also reports lessons learnt from our implementation and deployment experience that demonstrates that our solution can process 5500 IPFIX summaries per second on an Apache Spark cluster with 1 slave instance in Amazon EC2 at a cost of $ 3860 year. Reported experimental results about Precision, Recall, F-Measure, Accuracy, and Cohen's Kappa show the feasibility and effectiveness of the proposal. The experiments prove that words contained in domain names do have a relation with the kind of traffic directed towards them, therefore using specifically trained word embeddings we are able to classify them in customizable categories. We also show that training word embeddings on larger natural language corpuses leads improvements in terms of precision up to 180%.

Un sistema location-based per la mappatura degli Access Point su Android

un' applicazione in grado di memorizzare e mappare tutti i punti dove è possibile collegarsi, in modo gratuito, ad internet usando il nostro Smartphone. Per tenere traccia di questi punti si utilizza un meccanismo in grado di determinare la posizione geografica del dispositivo mediante il quale l’utente si connette alla rete. Inoltre è possibile la condivisione di tutti i punti registrati su un database online per rendere pubbliche le proprie registrazioni.

Sistema Bluetooth-based di remarketing pervasivo

Il progetto si propone di dotare la realta fisica di un estensione digitale. Sensori, attuatori e tecnologie embedded hanno cambiato il nostro modo di lavorare, allenarci e seguire i nostri interessi. Il mondo del commercio non e rimasto a guardare ed ha dovuto adattarsi alla metamorfosi high-tech del settore dei servizi. Il sistema proposto costituisce un promotore per acquisti ed un raccoglitore intelligente di abitudini sullo shopping e si compone di applicazione mobile, microcontroller e web server. Caratteristica prima e principale del progetto e sicuramente la pervasivita. All'utente ed utilizzatore dell'app dello shopping center deve essere certamente resa nota la collaborazione al fine di raccogliere dati statistici sulle sue abitudini, tuttavia sono le modalita di tale operazione a dover rimanere velate, in modo da non appesantire il cliente con tediose operazioni di invio di feedback e valutazioni ed allo stesso tempo permettere una raccolta capillare delle informazioni. Parallelamente alla raccolta di dati funzionali al producer, sono state implementate features per il consumatore, come notifiche promozionali place-triggered e pubblicita mirata. Tra tutte le tecnologie adibite allo scambio di informazioni, si e scelto l'utilizzo del Bluetooth e del piu recente Bluetooth Low Energy (BLE) per permettere ai dispositivi di comunicare tra loro.

Servizi di Discovery in IoT: una Soluzione MQTT-based per Gateway Kura

Grazie alla costante evoluzione tecnologica, negli ultimi anni sempre più oggetti di vita quotidiana stanno accedendo ad Internet. Il proliferare dei dispositivi “smart” ha dato il via ad una nuova rivoluzione tecnologica: quella di Internet of Things (IoT), che sta portando nelle mani degli utenti un elevatissimo numero di informazioni in grado di offrire notevoli benefici alla vita di ogni giorno. Per poter accedere ai dati messi a disposizione risulterà necessario realizzare un servizio in grado di consentire la scoperta, l’accesso e l’interazione con i nodi della rete che si occuperanno della gestione delle informazioni. In letteratura sono già disponibili alcuni di questi meccanismi, ma essi presentano dei difetti che verrebbero ancor più accentuati dalle ridotte capacità computazionali dei terminali IoT. In questo progetto di tesi verrà presentato un servizio di discovery per gateway IoT Kura-based, pensato, grazie all’utilizzo del protocollo di messaggistica MQTT, per operare con terminali dalle performance limitate ed in situazioni di scarsa connettività. Il servizio realizzato prevede che degli smartphone Android richiedano a tutti i gateway in una determinata località i parametri per entrare nel loro network. La richiesta verrà inviata mediante un messaggio MQTT pubblicato in un topic location-specific su un broker remoto. I gateway che riceveranno il messaggio, se interessati alle caratteristiche del client, gli risponderanno comunicando i dati di accesso al network in modo che il dispositivo possa auto-configurarsi per accedervi. Ad accesso avvenuto client e gateway comunicheranno in modo diretto attraverso un broker locale. In fase di testing si valuteranno le performance del servizio analizzando i tempi di risposta e l’utilizzo di risorse lato gateway, e l’assorbimento di potenza lato client.