Resumen

Internet de las cosas (IoT), una tecnología emergente, se está convirtiendo en una parte esencial del mundo actual. Los algoritmos de aprendizaje automático (ML) juegan un papel importante en varias aplicaciones de IoT. Durante décadas, la información de ubicación ha sido extremadamente útil para que los humanos naveguen tanto en entornos exteriores como interiores. Los sistemas de posicionamiento en interiores basados en puntos de acceso Wi-Fi están ganando más popularidad, ya que evitan gastos adicionales de calibración. La técnica de huella digital es preferida en un entorno interior ya que no requiere una Línea de Visión (LoS) de las señales. Consta de dos fases: fase offline y fase online. En la fase offline, el mapa de radio RSSI de Wi-Fi del sitio se almacena en una base de datos, y en la fase online, el objeto se localiza utilizando la base de datos offline. Para evitar la construcción del mapa de radio, que es costoso en términos de mano de obra, tiempo y costos, se pueden utilizar técnicas de aprendizaje automático

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Internet de las cosas; Aprendizaje automático; Punto de acceso wi-fi; Sistemas de posicionamiento en interiores; Técnica de huellas dactilares; Máquina de vectores de soporte basada en la búsqueda de cuco
• Keywords:Internet of things; Machine learning; Wi-fi access point; Indoor positioning systems; Fingerprinting technique; Cuckoo search-based support vector machine