@inproceedings{243487_1,
title = {Autentica\c{c}\~{a}o de Usu\'{a}rios com Wi-Fi CSI: Uma Fonte Estrat\'{e}gica para Intelig\^{e}ncia},
author = {Eduardo Fabr\'{i}cio Gomes Trindade and Felipe Silveira Almeida and Louren\c{c}o Alves Pereira Junior},
url = {https://www.sige.ita.br/edicoes-anteriores/2024/st/243487_1.pdf?x11208},
issn = {1983-7402},
year = {2024},
date = {2024-01-01},
booktitle = {Simp\'{o}sio de Aplica\c{c}\~{o}es Operacionais em \'{A}reas de Defesa 2024 (SIGE2024)},
abstract = {O Channel State Information (CSI) do Wi-Fi tem sido amplamente estudado em atividades de sensoriamento. No entanto, implementa\c{c}\~{o}es pr\'{a}ticas voltadas para distinguir usu\'{a}rios com base no g\^{e}nero s\~{a}o pouco exploradas. Este estudo prop\~{o}e o uso de dispositivos Raspberry Pi para coleta de dados CSI num ambiente controlado e aplica aprendizado supervisi-onado para diferenciar usu\'{a}rios homens e mulheres com base em suas caracter\'{i}sticas biof\'{i}sicas e comportamentais. A pesquisa tamb\'{e}m explora o uso dos filtros de Hampel e Savitzky-Golay (SG) no pr\'{e}-processamento dos dados e compara o desempenho de algoritmos de classifica\c{c}\~{a}o, com destaque para o K-Nearest Neighbors (KNN), com acur\'{a}cia de 99,99% na distin\c{c}\~{a}o de usu\'{a}rios, servindo tamb\'{e}m como fonte de dados para intelig\^{e}ncia em atividades de prote\c{c}\~{a}o cibern\'{e}tica.},
keywords = {autentica\c{c}\~{a}o, Channel State Information (CSI), intelig\^{e}ncia},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
