Representation Learning for Sensor-based Device Pairing

Ngu Nguyen, Nico Jähne-Raden, Ulf Kulau, Stephan Sigg

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference article in proceedingsScientificvertaisarvioitu

1 Sitaatiot (Scopus)
354 Lataukset (Pure)

Abstrakti

The emergence of on-body gadgets has introduced a novel research direction: unobtrusive and continuous device pairing. Existing approaches leveraged contextual information collected by sensors to generate secure communication keys. The secret information is represented throught hand-engineered features. In this paper, we propose a learning method based on Siamese neural networks to extract features that signify on-body context while separating off-body devices.

AlkuperäiskieliEnglanti
Otsikko2018 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops, PerCom Workshops 2018
KustantajaIEEE
Sivut508-511
Sivumäärä4
ISBN (elektroninen)9781538632277
DOI - pysyväislinkit
TilaJulkaistu - 2 lokak. 2018
OKM-julkaisutyyppiA4 Artikkeli konferenssijulkaisussa
TapahtumaIEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops - Athens, Kreikka
Kesto: 19 maalisk. 201823 maalisk. 2018

Conference

ConferenceIEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops
LyhennettäPerCom Workshops
Maa/AlueKreikka
KaupunkiAthens
Ajanjakso19/03/201823/03/2018

Sormenjälki

Sukella tutkimusaiheisiin 'Representation Learning for Sensor-based Device Pairing'. Ne muodostavat yhdessä ainutlaatuisen sormenjäljen.

Siteeraa tätä