912 resultados para location based services
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Equipped with state-of-the-art smartphones and mobile devices, today's highly interconnected urban population is increasingly dependent on these gadgets to organize and plan their daily lives. These applications often rely on current (or preferred) locations of individual users or a group of users to provide the desired service, which jeopardizes their privacy; users do not necessarily want to reveal their current (or preferred) locations to the service provider or to other, possibly untrusted, users. In this paper, we propose privacy-preserving algorithms for determining an optimal meeting location for a group of users. We perform a thorough privacy evaluation by formally quantifying privacy-loss of the proposed approaches. In order to study the performance of our algorithms in a real deployment, we implement and test their execution efficiency on Nokia smartphones. By means of a targeted user-study, we attempt to get an insight into the privacy-awareness of users in location-based services and the usability of the proposed solutions.
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The progressive ageing of population has turned the mild cognitive impairment (MCI) into a prevalent disease suffered by elderly. Consequently, the spatial disorientation has become a significant problem for older people and their caregivers. The ambient-assisted living applications are offering location-based services for empowering elderly to go outside and encouraging a greater independence. Therefore, this paper describes the design and technical evaluation of a location-awareness service enabler aimed at supporting and managing probable wandering situations of a person with MCI. Through the presence capabilities of the IP multimedia subsystem (IMS) architecture, the service will alert patient's contacts if a hazardous situation is detected depending on his location. Furthermore, information about the older person's security areas has been included in the user profile managed by IMS. In doing so, the service enabler introduced contribute to “context-awareness” paradigm allowing the adaptation and personalization of services depending on user's context and specific conditions or preferences.
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"August 2000."
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The Steering Committee recognizes that the Departments may need to implement reviews necessary to address specific Federal requirements and that while consolidated reporting should be used when possible, the review and reporting processes should facilitate the ability to garner Federal funding. However, the analysis thus far confirms the need for change and a significant potential to reduce redundant monitoring and reporting. At the end of this Executive Summary, there is a summary presentation, including a timeline and progress indicators, that gives more details on these recommendations.
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Cover title.
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"Funded through a grant from the Illinois Planning Council on Development Disabilities.
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Cover title.
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In recent years, the rapid spread of smartphones has led to the increasing popularity of Location-Based Social Networks (LBSNs). Although a number of research studies and articles in the press have shown the dangers of exposing personal location data, the inherent nature of LBSNs encourages users to publish information about their current location (i.e., their check-ins). The same is true for the majority of the most popular social networking websites, which offer the possibility of associating the current location of users to their posts and photos. Moreover, some LBSNs, such as Foursquare, let users tag their friends in their check-ins, thus potentially releasing location information of individuals that have no control over the published data. This raises additional privacy concerns for the management of location information in LBSNs. In this paper we propose and evaluate a series of techniques for the identification of users from their check-in data. More specifically, we first present two strategies according to which users are characterized by the spatio-temporal trajectory emerging from their check-ins over time and the frequency of visit to specific locations, respectively. In addition to these approaches, we also propose a hybrid strategy that is able to exploit both types of information. It is worth noting that these techniques can be applied to a more general class of problems where locations and social links of individuals are available in a given dataset. We evaluate our techniques by means of three real-world LBSNs datasets, demonstrating that a very limited amount of data points is sufficient to identify a user with a high degree of accuracy. For instance, we show that in some datasets we are able to classify more than 80% of the users correctly.
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Part 5: Service Orientation in Collaborative Networks
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Mobile and wireless networks have long exploited mobility predictions, focused on predicting the future location of given users, to perform more efficient network resource management. In this paper, we present a new approach in which we provide predictions as a probability distribution of the likelihood of moving to a set of future locations. This approach provides wireless services a greater amount of knowledge and enables them to perform more effectively. We present a framework for the evaluation of this new type of predictor, and develop 2 new predictors, HEM and G-Stat. We evaluate our predictors accuracy in predicting future cells for mobile users, using two large geolocation data sets, from MDC [11], [12] and Crawdad [13]. We show that our predictors can successfully predict with as low as an average 2.2% inaccuracy in certain scenarios.
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Utilizzando un servizio basato sulla posizione milioni di utenti acconsentono ogni giorno all'utilizzo e alla memorizzazione, da parte delle aziende fornitrici, dei propri dati personali. La legislazione attuale consente agli utilizzatori di questi servizi un discreto grado di protezione attraverso l'anonimizzazione dei dati. Esistono tuttavia situazioni in cui queste informazioni sono a rischio: se un malintenzionato dovesse penetrare con successo nel server in cui questi dati sono memorizzati potrebbe comunque essere in grado di accedere ai dati sensibili di un utente. Attraverso alcune tecniche, infatti, è possibile risalire a chi sono riferite le informazioni attraverso dei quasi-identifier. La soluzione può essere di approssimare i dati sulla posizione di un utente in modo da non offrire una visione troppo precisa a un possibile avversario nel caso in cui esso riesca a recuperarli. Allo scopo di comprendere i parametri con cui offuscare l'utente è stato scritto uno script in grado di simulare l'attività di diversi utenti circolanti per la città di New York. Questi ultimi simuleranno delle richieste ad un ipotetico servizio basato sulla posizione ad intervalli regolari. Queste richieste simulano il refresh automatico che uno smartphone compie. Attraverso i dati di queste ultime sarà possibile capire quali utenti si trovino in prossimità l'uno dell'altro, in modo da confondere le reciproche informazioni. Questo sistema fa sì che un avversario veda ridotte le sue possibilità di risalire ai dati relativi all'utente. Al ridursi dell'intervallo di esecuzione delle query si avrà un percorso più definito che però comporterà una maggiore quantità di dati recuperati. All'aumentare del raggio si avrà una maggiore incertezza nella posizione che ridurrà però il valore che i dati portano per un fornitore di servizi. Bilanciare quindi il valore economico dei dati e la protezione a cui è sottoposto un utente è fondamentale per comprendere i valori di offuscamento utilizzabili.
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Os serviços baseados em localização vieram dar um novo alento à criatividade dos programadores de aplicações móveis. A vulgarização de dispositivos com capacidades de localização integradas deu origem ao desenvolvimento de aplicações que gerem e apresentam informação baseada na posição do utilizador. Desde então, o mercado móvel tem assistido ao aparecimento de novas categorias de aplicações que tiram proveito desta capacidade. Entre elas, destaca-se a monitorização remota de dispositivos, que tem vindo a assumir uma importância crescente, tanto no sector particular como no sector empresarial. Esta dissertação começa por apresentar o estado da arte sobre os diferentes sistemas de posicionamento, categorizados pela sua eficácia em ambientes internos ou externos, assim como diferentes protocolos de comunicação em tempo quase-real. É também feita uma análise ao estado actual do mercado móvel. Actualmente o mercado possui diferentes plataformas móveis com características únicas que as fazem rivalizar entre si, com vista a expandirem a sua quota de mercado. É por isso elaborado um breve estudo sobre os sistemas operativos móveis mais relevantes da actualidade. É igualmente feita uma abordagem mais profunda à arquitectura da plataforma móvel da Apple - o iOS – que serviu de base ao desenvolvimento de uma solução optimizada para localização e monitorização de dispositivos móveis. A monitorização implica uma utilização intensiva de recursos energéticos e de largura de banda que os dispositivos móveis da actualidade não estão aptos a suportar. Dado o grande consumo energético do GPS face à precária autonomia destes dispositivos, é apresentado um estudo em que se expõem soluções que permitem gerir de forma optimizada a utilização do GPS. O elevado custo dos planos de dados facultados pelas operadoras móveis é também considerado, pelo que são exploradas soluções que visam minimizar a utilização de largura de banda. Deste trabalho, nasce a aplicação EyeGotcha, que para além de permitir localizar outros utilizadores de dispositivos móveis de forma optimizada, permite também monitorizar as suas acções baseando-se num conjunto de regras pré-definidas. Estas acções são reportadas às entidades monitoras, de modo automatizado e sob a forma de alertas. Visionando-se a comercialização da aplicação, é portanto apresentado um modelo de negócio que permite obter receitas capazes de cobrirem os custos de manutenção de serviços, aos quais o funcionamento da aplicação móvel está subjugado.