@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}
}
O Channel State Information (CSI) do Wi-Fi tem sido amplamente estudado em atividades de sensoriamento. No entanto, implementações práticas voltadas para distinguir usuários com base no gênero são pouco exploradas. Este estudo propõe o uso de dispositivos Raspberry Pi para coleta de dados CSI num ambiente controlado e aplica aprendizado supervisi-onado para diferenciar usuários homens e mulheres com base em suas características biofísicas e comportamentais. A pesquisa também explora o uso dos filtros de Hampel e Savitzky-Golay (SG) no pré-processamento dos dados e compara o desempenho de algoritmos de classificação, com destaque para o K-Nearest Neighbors (KNN), com acurácia de 99,99% na distinção de usuários, servindo também como fonte de dados para inteligência em atividades de proteção cibernética.
@inproceedings{Felipe2013intelig\^{e}nciab,
title = {Utiliza\c{c}\~{a}o de correspond\^{e}ncias entre histogramas normalizados de imagens para a estima\c{c}\~{a}o autom\'{a}tica de algumas informa\c{c}\~{o}es de v\^{o}o},
author = {Felipe Leonardo L\^{o}bo Medeiros},
url = {https://www.sige.ita.br/edicoes-anteriores/2013/st/P_17.pdf},
year = {2013},
date = {2013-01-01},
booktitle = {Simp\'{o}sio de Aplica\c{c}\~{o}es Operacionais em \'{A}reas de Defesa 2013 (SIGE2013)},
keywords = {intelig\^{e}ncia},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
@inproceedings{Felipe2012intelig\^{e}nciab,
title = {Utiliza\c{c}\~{a}o de correspond\^{e}ncias entre histogramas normalizados de imagens para a estima\c{c}\~{a}o autom\'{a}tica de algumas informa\c{c}\~{o}es de v\^{o}o},
author = {Felipe Leonardo L\^{o}bo Medeiros},
url = {https://www.sige.ita.br/edicoes-anteriores/2012/st/P_17.pdf},
year = {2012},
date = {2012-01-01},
booktitle = {Simp\'{o}sio de Aplica\c{c}\~{o}es Operacionais em \'{A}reas de Defesa 2012 (SIGE2012)},
keywords = {intelig\^{e}ncia},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
