La presente tesi descrive l’analisi di un nuovo metodo di autenticazione utilizzando i sensori di uno smartwatch, esaminando il modo in cui un soggetto apre una porta. Il lavoro svolto dal laureando Francesco Marcato ha come obiettivo quello di raccogliere i dati sensoristici, in particolare dell’accelerometro e del giroscopio, che lo smartwatch rileva eseguendo l'azione in un certo numero di ripetizioni. Vengono fatte le opportune valutazioni, sulla base di questa raccolta, per stabilire se questa determinata azione può diventare un nuovo metodo di autenticazione da parte dell’utente. L’esperimento viene effettuato su diversi soggetti rendendo possibile l’analisi ed il confronto tra i vari movimenti. Il raggiungimento di tale obiettivo è stato effettuato tramite due linguaggi: Java e MATLAB, rispettivamente per la raccolta ed analisi dei dati.

Autenticazione orientata allo smartwatch utilizzando multipli sensori

MARCATO, FRANCESCO
2021/2022

Abstract

La presente tesi descrive l’analisi di un nuovo metodo di autenticazione utilizzando i sensori di uno smartwatch, esaminando il modo in cui un soggetto apre una porta. Il lavoro svolto dal laureando Francesco Marcato ha come obiettivo quello di raccogliere i dati sensoristici, in particolare dell’accelerometro e del giroscopio, che lo smartwatch rileva eseguendo l'azione in un certo numero di ripetizioni. Vengono fatte le opportune valutazioni, sulla base di questa raccolta, per stabilire se questa determinata azione può diventare un nuovo metodo di autenticazione da parte dell’utente. L’esperimento viene effettuato su diversi soggetti rendendo possibile l’analisi ed il confronto tra i vari movimenti. Il raggiungimento di tale obiettivo è stato effettuato tramite due linguaggi: Java e MATLAB, rispettivamente per la raccolta ed analisi dei dati.
2021
Multiple Sensors Smartwatch Oriented Authentication
Smartwatch
sensori
autentificazione
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
Marcato_Francesco.pdf

accesso aperto

Dimensione 1.72 MB
Formato Adobe PDF
1.72 MB Adobe PDF Visualizza/Apri

The text of this website © Università degli studi di Padova. Full Text are published under a non-exclusive license. Metadata are under a CC0 License

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/10894