Sviluppo e validazione di una App Android per il riconoscimento dell'attivita motoria tramite Smartphones e Smartwatch

In questo progetto di tesi saranno applicate tecniche appartenenti al campo della bioingegneria, indirizzate al riconoscimento delle attività motorie e all’analisi del movimento umano. E' stato definito un protocollo di ricerca necessario per il raggiungimento degli obiettivi finali. Si è quindi implementata un’App Android per l’acquisizione e il salvataggio dei dati provenienti dai principali sensori di Smartwatch e Smartphone, utilizzati secondo le modalità indicate nel protocollo. Successivamente i dati immagazzinati nei dispositivi vengono trasferiti al Pc per effettuarne l’elaborazione off-line, in ambiente Matlab. Per facilitare la seguente procedura di sincronizzazione dei dati intra e inter-device, tutti i sensori sono stati salvati, dall’App Android, secondo uno schema logico definito. Si è perciò verificata la possibilità del riconoscimento del contesto e dell’attività nell’uso quotidiano dei dispositivi. Inoltre si è sviluppato un algoritmo per la corretta identificazione del numero dei passi, indipendentemente dall’orientamento del singolo dispositivo. Infatti è importante saper rilevare in maniera corretta il numero di passi effettuati, soprattutto nei pazienti che, a causa di diverse patologie, non riescono ad effettuare una camminata fluida, regolare. Si è visto come il contapassi integrato nei sistemi commerciali per il fitness più diffusi (Smartwatch), pecca soprattutto in questa valutazione, mentre l’algoritmo, appositamente sviluppato, è in grado di garantire un’analisi accettabile a prescindere dal tipo di attività svolta, soprattutto per i dispositivi posizionati in L5. Infine è stato implementato un algoritmo, che sfrutta il filtro di Kalman e un modello biomeccanico appositamente sviluppato, per estrapolare l’evoluzione dell’angolo Tronco-Coscia. Avere a disposizione tale informazione e perciò conoscere la biomeccanica e la cinematica del corpo umano, rende possibile l’applicazione di questa procedura in svariati campi in ambito clinico e non.

Progettazione e sviluppo di un'applicazione smartphone per acquisti usando l'nfc

Con questa tesi si mostra come sfruttare i tag nfc con lo smartphone per facilitare l'acquisto di alcuni servizi e di facilitarne l'uso.

Exercit@rt mobile : monitorização da reabilitação respiratória na DPOC

A prevalência estimada da Doença Pulmonar Obstrutiva Crónica (DPOC) em Portugal é de 14,2% para indivíduos com idade superior a 45 anos (cerca de 800.000 indivíduos), sendo mais prevalente no sexo masculino (Observatório Nacional das Doenças Respiratórias, 2014). Com o aparecimento de soluções baseadas em novas modalidades de eHealth e mHealth surgiram novas formas de acompanhamento e monitorização das doenças crónicas, nomeadamente da DPOC. É neste contexto que foi desenvolvida a aplicação mobile Exercit@rt, em parceria com a Escola Superior de Saúde da Universidade de Aveiro e em continuidade com outros estudos do MCMM anteriormente desenvolvidos. A aplicação permite monitorizar, em tempo real, através da utilização de um oxímetro Bluetooth, os níveis de batimento cardíaco e saturação de oxigénio dos pacientes com DPOC. Com esta aplicação os pacientes podem realizar diversos exercícios de fisioterapia respiratória assim como atividades físicas de vida diária que podem ser monitorizadas, georreferenciadas e avaliadas. Para além do desenvolvimento da aplicação mobile, a presente investigação integrou ainda uma etapa de validação que contou com a participação de dez pacientes com doenças do foro respiratório – cinco utilizadores que utilizam/têm smartphone (UTS) e cinco utilizadores não utilizam/não têm smartphone (NUNTS). A cada um destes foram propostas tarefas a realizar na aplicação mobile, estando previsto que a aplicação estivesse apta para qualquer participante. A totalidade dos participantes reconheceu a utilidade da aplicação no controlo da sua doença.

Controle e aquisição de dados experimentais com tecnologia bluetooth em dispositivos móveis

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Mobile Medical Applications

Tesi relativa allo sviluppo e all'evoluzione tecnologica di software applicativi per dispositivi mobili in impieghi di telemedicina, telemonitoraggio e in campi generalmente medico-sanitari.

Progettazione ed implementazione di un sistema di navigazione per dispositivi mobili in contesti ospedalieri.

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.

Aplicación de aprendizaje de idiomas para plataformas móviles

El proyecto aquí desarrollado es una aplicación Android para smartphone. Consiste en una plataforma para aprender inglés clasificada en varios niveles de aprendizaje que ofrece al usuario gramática y vocabulario clasificado en lecciones concretas; una vez aprendidas se pueden poner en práctica realizando ejercicios específicos. La aplicación está escrita en lenguaje Java. Para el almacenamiento de los datos se ha utilizado MySQL y su obtención fue posible gracias al diseño de una API utilizando Google App Engine. El objetivo era crear una aplicación que descargase los datos de una API por medio de peticiones. De esta forma se lograron dos propósitos: el primero es que la aplicación pueda usarse de manera offline una vez que ya tiene los datos en el dispositivo. El segundo es conseguir que la aplicación no tenga en su código los datos de la gramática ya que, al pedirlos a un servicio externo, adquiere total independencia. ABSTRACT The project developed is an Android application for smartphones. It is a platform to learn English covering different levels. It offers the user grammar and vocabulary contents in every lesson. In addition, once the lesson is finished it can be put into practice by performing specific exercises. The application is written in Java. For data storing, MySQL was used. As for data obtaining an API using Google App Engine was created. The aim was to create an application that could download data via an API using requests. Thus, two goals were achieved: first, the application can be used offline once you have the data on the device. Second, the application does not have in its code any grammar data: by ordering them to an external service the application becomes independent.

Smartphone malware evolution revisited : Android next target?

Smartphones started being targets for malware in June 2004 while malware count increased steadily until the introduction of a mandatory application signing mechanism for Symbian OS in 2006. From this point on, only few news could be read on this topic. Even despite of new emerging smartphone platforms, e.g. android and iPhone, malware writers seemed to lose interest in writing malware for smartphones giving users an unappropriate feeling of safety. In this paper, we revisit smartphone malware evolution for completing the appearance list until end of 2008. For contributing to smartphone malware research, we continue this list by adding descriptions on possible techniques for creating the first malware(s) for Android platform. Our approach involves usage of undocumented Android functions enabling us to execute native Linux application even on retail Android devices. This can be exploited to create malicious Linux applications and daemons using various methods to attack a device. In this manner, we also show that it is possible to bypass the Android permission system by using native Linux applications.

Android-entzako SmartWatch prototipo baten garapena

GAL honek Android-entzako SmartWatch baten prototipo txiki bat egitea du helburu. SmartWatch-aren egiturari dagokionez, ondorengo atalak aurreikusten dira: • Eskumuturreko erlojua. Telefonotik datozen jakinarazpenak bere pantailatxoan adieraziko ditu. • Telefono mugikorra. Android sistema eragilean oinarrituta, hari gabeko teknologia bitartez erlojuari datuak bidaliko dizkion aplikazio bat garatuko da.

Sistema de localização de veículos para smartphone android

Atualmente os sistemas Automatic Vehicle Location (AVL) fazem parte do dia-a-dia de muitas empresas. Esta tecnologia tem evoluído significativamente ao longo da última década, tornando-se mais acessível e fácil de utilizar. Este trabalho consiste no desenvolvimento de um sistema de localização de veículos para smartphone Android. Para tal, foram desenvolvidas duas aplicações: uma aplicação de localização para smarphone Android e uma aplicação WEB de monitorização. A aplicação de localização permite a recolha de dados de localização GPS e estabelecer uma rede piconet Bluetooth, admitindo assim a comunicação simultânea com a unidade de controlo de um veículo (ECU) através de um adaptador OBDII/Bluetooth e com até sete sensores/dispositivos Bluetooth que podem ser instalados no veículo. Os dados recolhidos pela aplicação Android são enviados periodicamente (intervalo de tempo definido pelo utilizador) para um servidor Web No que diz respeito à aplicação WEB desenvolvida, esta permite a um gestor de frota efetuar a monitorização dos veículos em circulação/registados no sistema, podendo visualizar a posição geográfica dos mesmos num mapa interativo (Google Maps), dados do veículo (OBDII) e sensores/dispositivos Bluetooth para cada localização enviada pela aplicação Android. O sistema desenvolvido funciona tal como esperado. A aplicação Android foi testada inúmeras vezes e a diferentes velocidades do veículo, podendo inclusive funcionar em dois modos distintos: data logger e data pusher, consoante o estado da ligação à Internet do smartphone. Os sistemas de localização baseados em smartphone possuem vantagens relativamente aos sistemas convencionais, nomeadamente a portabilidade, facilidade de instalação e baixo custo.

Applicazione Android per l'utilizzo di uno smartphone come scatola nera

La tecnologia rende ormai disponibili, per ogni tipologia di azienda, dispositivi elettronici a costo contenuto in grado di rilevare il comportamento dei propri clienti e quindi permettere di profilare bacini di utenza in base a comportamenti comuni. Le compagnie assicurative automobilistiche sono molto sensibili a questo tema poiché, per essere concorrenziali, il premio assicurativo che ogni cliente paga deve essere abbastanza basso da attirarlo verso la compagnia ma anche abbastanza alto da non diventare una voce negativa nel bilancio di quest'ultima. Negli ultimi anni vediamo dunque il diffondersi delle scatole nere, che altro non sono che dispositivi satellitari che aiutano le compagnie assicurative a definire più nel dettaglio il profilo del proprio cliente. Una migliore profilatura porta vantaggi sia all'assicurato che alla compagnia assicurativa, perché da un lato il cliente vede il premio dell'assicurazione abbassarsi, dall'altro la compagnia assicuratrice si sente rassicurata sull'affidabilità del cliente. Questi dispositivi sono costruiti per svolgere principalmente due compiti: raccogliere dati sulla guida dell'automobilista per una profilatura e rilevare un incidente. Come servizio aggiuntivo può essere richiesto supporto al primo soccorso. L'idea di questa tesi è quella di sviluppare un'applicazione per smartphone che funzioni da scatola nera e analizzare i vantaggi e i limiti dell'hardware. Prima di tutto l'applicazione potrà essere installata su diversi dispositivi e potrà essere aggiornata di anno in anno senza dover eliminare l'hardware esistente, d'altro canto lo smartphone permette di poter associare anche funzionalità di tipo client-care più avanzate. Queste funzionalità sarebbero di notevole interesse per l'automobilista, pensiamo ad esempio al momento dell'incidente, sarebbe impagabile un'applicazione che, rilevato l'incidente in cui si è rimasti coinvolti, avverta subito i soccorsi indicando esplicitamente l'indirizzo in cui è avvenuto.

Enhancing security of linux-based android devices

Our daily lives become more and more dependent upon smartphones due to their increased capabilities. Smartphones are used in various ways from payment systems to assisting the lives of elderly or disabled people. Security threats for these devices become increasingly dangerous since there is still a lack of proper security tools for protection. Android emerges as an open smartphone platform which allows modification even on operating system level. Therefore, third-party developers have the opportunity to develop kernel-based low-level security tools which is not normal for smartphone platforms. Android quickly gained its popularity among smartphone developers and even beyond since it bases on Java on top of "open" Linux in comparison to former proprietary platforms which have very restrictive SDKs and corresponding APIs. Symbian OS for example, holding the greatest market share among all smartphone OSs, was closing critical APIs to common developers and introduced application certification. This was done since this OS was the main target for smartphone malwares in the past. In fact, more than 290 malwares designed for Symbian OS appeared from July 2004 to July 2008. Android, in turn, promises to be completely open source. Together with the Linux-based smartphone OS OpenMoko, open smartphone platforms may attract malware writers for creating malicious applications endangering the critical smartphone applications and owners� privacy. In this work, we present our current results in analyzing the security of Android smartphones with a focus on its Linux side. Our results are not limited to Android, they are also applicable to Linux-based smartphones such as OpenMoko Neo FreeRunner. Our contribution in this work is three-fold. First, we analyze android framework and the Linux-kernel to check security functionalities. We survey wellaccepted security mechanisms and tools which can increase device security. We provide descriptions on how to adopt these security tools on Android kernel, and provide their overhead analysis in terms of resource usage. As open smartphones are released and may increase their market share similar to Symbian, they may attract attention of malware writers. Therefore, our second contribution focuses on malware detection techniques at the kernel level. We test applicability of existing signature and intrusion detection methods in Android environment. We focus on monitoring events on the kernel; that is, identifying critical kernel, log file, file system and network activity events, and devising efficient mechanisms to monitor them in a resource limited environment. Our third contribution involves initial results of our malware detection mechanism basing on static function call analysis. We identified approximately 105 Executable and Linking Format (ELF) executables installed to the Linux side of Android. We perform a statistical analysis on the function calls used by these applications. The results of the analysis can be compared to newly installed applications for detecting significant differences. Additionally, certain function calls indicate malicious activity. Therefore, we present a simple decision tree for deciding the suspiciousness of the corresponding application. Our results present a first step towards detecting malicious applications on Android-based devices.

Static analysis of executables for collaborative malware detection on Android

Smartphones are getting increasingly popular and several malwares appeared targeting these devices. General countermeasures to smartphone malwares are currently limited to signature-based antivirus scanners which efficiently detect known malwares, but they have serious shortcomings with new and unknown malwares creating a window of opportunity for attackers. As smartphones become host for sensitive data and applications, extended malware detection mechanisms are necessary complying with the corresponding resource constraints. The contribution of this paper is twofold. First, we perform static analysis on the executables to extract their function calls in Android environment using the command readelf. Function call lists are compared with malware executables for classifying them with PART, Prism and Nearest Neighbor Algorithms. Second, we present a collaborative malware detection approach to extend these results. Corresponding simulation results are presented.

An Android application sandbox system for suspicious software detection

Smartphones are steadily gaining popularity, creating new application areas as their capabilities increase in terms of computational power, sensors and communication. Emerging new features of mobile devices give opportunity to new threats. Android is one of the newer operating systems targeting smartphones. While being based on a Linux kernel, Android has unique properties and specific limitations due to its mobile nature. This makes it harder to detect and react upon malware attacks if using conventional techniques. In this paper, we propose an Android Application Sandbox (AASandbox) which is able to perform both static and dynamic analysis on Android programs to automatically detect suspicious applications. Static analysis scans the software for malicious patterns without installing it. Dynamic analysis executes the application in a fully isolated environment, i.e. sandbox, which intervenes and logs low-level interactions with the system for further analysis. Both the sandbox and the detection algorithms can be deployed in the cloud, providing a fast and distributed detection of suspicious software in a mobile software store akin to Google's Android Market. Additionally, AASandbox might be used to improve the efficiency of classical anti-virus applications available for the Android operating system.

Developing and benchmarking native Linux applications on Android

Smartphones get increasingly popular where more and more smartphone platforms emerge. Special attention was gained by the open source platform Android which was presented by the Open Handset Alliance (OHA) hosting members like Google, Motorola, and HTC. Android uses a Linux kernel and a stripped-down userland with a custom Java VM set on top. The resulting system joins the advantages of both environments, while third-parties are intended to develop only Java applications at the moment. In this work, we present the benefit of using native applications in Android. Android includes a fully functional Linux, and using it for heavy computational tasks when developing applications can bring in substantional performance increase. We present how to develop native applications and software components, as well as how to let Linux applications and components communicate with Java programs. Additionally, we present performance measurements of native and Java applications executing identical tasks. The results show that native C applications can be up to 30 times as fast as an identical algorithm running in Dalvik VM. Java applications can become a speed-up of up to 10 times if utilizing JNI.