privacidad

La evolución de las tecnologías y los paradigmas de computación ha incrementado la cantidad de información privada y heterogénea gestionada por los Sistemas de Gestión de información privada (IMS). Este hecho ha influenciado en la aparición de nuevos retos que requieren importantes esfuerzos para ser resueltos. Actualmente, los IMSs deberían ser capaces de gestionar y proteger la información personal y del contexto a la hora de incorporararla a sus procesos de gestión. En otro caso, piezas importantes de la información, como, por ejemplo, localizaciones, identidades e información  del contexto, podrían ser obtenidas por los usuarios con intenciones maliciosas. Los IMSs deberían permitir a los usuarios controlar qué información personal y del contexto quieren revelar, dónde y cuándo la información será intercambiada, y a quién hacerlo. En este sentido, el principal objetivo de esta tesis doctoral consiste en la definición, diseño y despliegue de soluciones sensibles al contexto que permiten a los usuarios decidir en tiempo real qué información privada quieren compartir con otros usuarios y servicios.

En esta tesis presentamos la arquitectura de un sistema de localización para interiores que hace uso de los datos obtenidos a partir de los múltiples sensores disponibles en los smartphones actuales. Nuestro principal objetivo es ofrecer una solución capaz de soportar servicios basados en localización precisos, tales como aplicaciones de realidad aumentada, alcanzando un buen equilibrio entre la precisión y el rendimiento obtenidos. Nuestra propuesta multisensor trabaja en dos fases diferentes. En primer lugar se obtiene una estimación de grano grueso basándonos en las señales WiFi, la brújula digital y el acelerómetro. Para ello utilizamos técnicas basadas en mapas de huellas, técnicas probabilísticas y estimadores de movimiento. Después, haciendo uso de las imágenes capturadas por la cámara, se lleva a cabo un proceso de análisis de imágenes centrándonos en la zona concreta del modelo 3D construido delimitada por la estimación previa obtenida. Debido a las dificultades encontradas para construir modelos 3D precisos en entornos grandes y repetitivos, durante la fase de entrenamiento nuestra propuesta hace uso de técnicas de procesamiento de datos obtenidos mediante unidades de medición inerciales (IMU). Este proceso nos permite reducir los problemas de escalabilidad relacionados con la aparición de elementos estructurales similares en grandes escenarios de interior. El hecho de obtener modelos 3D precisos del entorno mejora la eficiencia de las técnicas de resección de cámara. En consecuencia, el error de estimación disminuye hasto los 5 centímetros de media, con tiempos de respuesta por debajo de los 250 milisegundos.

Esta tesis doctoral aborda el problema de la definición de movimientos rápidos sin interrupciones (seamless handoffs) en redes heterogéneas de próxima generación (NGNs) mediante definición de un proceso de distribución de claves seguro, que habilite un proceso de re-autenticación rápida a la vez que un acceso autenticado anónimo y que no se pueda trazar. Concretamente, el sistema de control de acceso desarrollado ofrece un conjunto de características que, hasta la fecha, no han confluido en una misma solución: (1) aplicable a las futuras redes NGN basadas en EAP; (2) reducción de la latencia introducida por el proceso de autenticación en entornos móviles, con independencia del tipo de handoff realizado por el usuario; (3) que el proceso cumpla fuertes requisitos de seguridad; (4) fácil despliegue en redes existentes; (5) compatibilidad con las actuales