Menu

Датчики era отзывы: ERA отзывы о запчастях, страна производитель, официальный сайт

Содержание

Отзывы о датчиках положения распредвала ERA: Оценки, Рейтинги, Сайт, Страна

Что мы знаем о датчиках положения распредвала ERA

Бренд производителя зарегистрирован в стране — Италия. Официальный сайт находится по адресу: https://www.eraspares.ru/.

В ноябре 2021 года на PartReview сложилось неоднозначное мнение о датчиках положения распредвала ERA. Оценка PR — 57 из 100, базируется на основе 25 отзывов и 78 голосов. 13 отзывов имеют положительную оценку, 3 — нейтральную, и 9 — отрицательную. Средняя оценка отзывов — 3.4 (из 5). Голоса распределились так: 45 — за, 33 — против.

Пользователи также составили мнение о качествах датчиков положения распредвала ERA:

  1. Ошибки в работе — склонность выдавать ложные срабатывания и ошибочные показатели — оценивается позитивно. 5 баллов из 5.
  2. Долговечность — сохранение работоспособности на протяжении заявленного срока — оценивается неоднозначно. 3.1 балла из 5.

Датчик положения распредвала ERA в авторейтингах

Здесь можно узнать владельцы каких марок и моделей ставили датчики положения распредвала ERA на свои авто. Далее список авторейтингов, в которых данная запчасть входит в ТОП-3 лучших:

  1. ERA на первом месте в авторейтинге датчиков положения распредвала для: BMW 5er, Nissan Teana .
  2. ERA на третьем месте в авторейтинге датчиков положения распредвала для: BMW 7er, BMW 3er .

Датчик положения распредвала ERA в сравнении

На PartReview доступны 1 сравнение датчиков положения распредвала ERA c другими производителями.

В частности можно выяснить, чьи датчики положения распредвала лучше: ERA или DELPHI .

Отзывы о датчиках положения коленвала ERA: Оценки, Рейтинги, Сайт, Страна

Что мы знаем о датчиках положения коленвала ERA

Бренд производителя зарегистрирован в стране — Италия. Официальный сайт находится по адресу: https://www.eraspares.ru/.

В ноябре 2021 на PartReview сложилось неоднозначное мнение о датчиках положения коленвала ERA.

Оценка PR — 64 из 100, базируется на основе 21 отзыва и 64 голосов. 13 отзывов имеют положительную оценку, 1 — нейтральную, и 7 — отрицательную. Средняя оценка отзывов — 3.4 (из 5). Голоса распределились так: 41 — за, 23 — против.

В рейтинге лучших производителей датчиков положения коленвала запчасть занимает 3 позицию, уступая таким производителям как Стартвольт и AMD , но опережая датчики положения коленвала OEM Hyundai и FAE.

Пользователи также составили мнение о качествах датчиков положения коленвала ERA:

  1. Прочность провода — надежность материала и изоляция проводов — пока нет оценки

Датчик положения коленвала ERA в авторейтингах

Здесь можно узнать владельцы каких марок и моделей ставили датчики положения коленвала ERA на свои авто. Далее список авторейтингов, в которых данная запчасть входит в ТОП-3 лучших:

  1. ERA на первом месте в авторейтинге датчиков положения коленвала для: Nissan X-Trail, Opel Omega .
  2. ERA на втором месте в авторейтинге датчиков положения коленвала для: Kia Cerato .
  3. ERA на третьем месте в авторейтинге датчиков положения коленвала для: Hyundai Accent .

Датчик положения коленвала ERA в сравнении

На PartReview доступны 2 сравнения датчиков положения коленвала ERA c другими производителями.

В частности можно выяснить, чьи датчики положения коленвала лучше: ERA или AMD, Стартвольт или ERA .

Датчик детонации era отзывы

Съездил на компьютерную диагностику, показала несколько ошибок, в том числе и по датчику распредвала.

Заказал новый Era 550046 -1016р.

Последовательность замены:
1.Скидываем с катушки фишку и откручиваем её.
2.Скидываем фишку с датчика.
3.Откручиваем болт крепления датчика (головка на 8).
4.Ставим новый датчик на место (резинку позаимствовал со старого датчика, потом новую куплю).
5.Собираем в обратном порядке.
6.Скидываем ошибку клипом .

Приемистость немного увеличилось, по бензину пока не знаю, нужно время, чтобы понять.

Для справок.
Проблемы не исправного датчика таки как: ухудшение динамики двигателя; внезапное увеличение расхода топлива; не заводится (на панели приборов загорается service check injector), периодически не заводится, самопроизвольно глохнет, плавают обороты ХХ ; автомобиль дёргается при нажатии на педаль газа (акселера́тора).

Отзывы специалистов

Отзыв от Выставленная оценка: 8.6

Средний уровень цены, качество выше среднего.

Отзыв от Выставленная оценка: 6.6

Испанский производитель по электрике: катушки и прочее. Качество среднее, цена средняя. Когда топовые бренды брать дорого, может подойти как альтернатива. Но не всегда – иногда цена одинаковая.

Отзывы автолюбителей

Отзыв о ERA от

купил дроссельную заслонку на рено лагуна 2 отдал 9000 тысяч отработала 6 месяцев и умерла .

Отзыв о ERA от

Приобрел для пежо 307 датчик абсолютного давления (дад) – Era 550133. Проработал около 1000км и внезапно на ходу помер, машина начала глохнуть. Такой подлянки даже на мертвом оригинальном бош не было. Добавить нечего, ессно не рекомендую.

Отзыв о ERA от

Купил на Фиат Темпра 1.6MPI датчик срабатывания вентилятора радиатора, а он не рабочий оказался. Печалька!! Не рекомендую к покупке.

Отзыв о ERA от

Приобрел датчик детонации оказалася пустышкой. Короче эта фирма полное говно. Китай по лучше будет

Отзыв о ERA от

Рычаг переключения поворотов и света с кнопками на торце уже прошёл 123тыс. Опель вектра б. Полёт нормальный.

Отзыв о ERA от

купил бензонасос всборе,гудит по сравнению с оригиналом раз в10 громче,такое ощущение что что то внутри электромотора дребезжит,не берите плохое качество

Отзыв о ERA от

Датчик положения дроссельной заслонки фирмы Эра на рено логан 1,6 8 клапанный отъездил полтора месяца. Эра фирма, которую я бы не посоветовал бы даже самому злейшему своему врагу. Запчасти Эра сплошной брак, они не слышали и не знают,что такое качество

Отзыв о ERA от

Клапан холостого хода фирмы Эра на рено логан 1.6 8 клапанный,отработал два месяца, моё мнения Эра полный отстой.

Отзыв о ERA от

Катушки зажигания на гольф 3 ходят не более 2 месяцев

Отзыв о ERA от

Катушки зажигания для Opel Astra H – ходят не более года.

Лидер в поставках электронных и электрических компонентов для автомобилей

ERA – итальянская компания, специализирующаяся на электрике для автотранспорта и промышленности. Осуществляет поставки исключительно на вторичный рынок и охватывает 70 стран мира. Пакует и перепродает запчасти от VDO, Pierburg, Sagem, Valeo, а также Magnetti-Marelli, Bosch и даже Siemens. Упаковываемая продукция имеет сертификат стандарта UNI EN ISO 9001:2000 и полностью соответствует требованиям ТС.

Среди продуктов ERA можно найти клапаны, ректификаторы, катушки зажигания, элементы насосов и сами насосы в сборе, контактные группы, генераторы, переключатели, замки зажигания, реле, датчики 53-х типов, шкивы. Общее количество позиций в каталогах перевалило за 11 тысяч, причем продукция разделена на 14 независимых групп. Автолюбителями было отмечено, что ERA предлагает исключительно запчасти премиум-класса, однако некоторые несоответствия в качестве все же наблюдаются. В остальном, это ближайшие аналоги оригинальных комплектующих.

Важно отметить, что запчасти ERA обходятся водителям примерно втрое дешевле оригиналов. Качество исполнения первых не отличается стабильностью – в некоторых случаях водителям попадалась электрика и электроника, проработавшая чуть меньше года. Данная проблема характерна для многих фирм-упаковщиков. Важно понимать, что запчасти от ERA – бюджетное решение для случаев, когда нет возможности взять оригинальные комплектующие.

ERA отзывы. Реальные отзывы о запчастях

  1. Главная
  2. Бренды
  3. ERA

Добавить отзыв

компания ERA S.p.A
рейтинг 3.5
отзывов 196
страна Италия  
сайт http://www.eraspares.ru/

ERA, основанная в 1983 году – итальянская компания, специализирующаяся на электрике для автотранспорта и промышленности. Компания является представителем множества известных автопроизводителей запчастей на вторичном рынке: BOSCH, DELPHI, TRW, STRIBEL, KOSTAL, WEHRLE, EFEL, ZM, ZEN. Продукция компании представлена более чем 18 продуктовыми линейками: это катушки зажигания, датчики и переключатели системы управления двигателем, клапаны холостого хода, клапаны рециркуляции отработавших газов, электродвигатели, датчики для определения давления масла, многофункциональные датчики температуры, датчики для определения температуры воды, электроблоки управления, разъемы и реле, расходомеры, топливные насосы, генераторы, стартеры и их комплектующие и другие продукты. Все запчасти ERA соответствуют международным стандартам качества, что подтверждает сертификат ISO 9001:2000.

ISO 9001:2000

Добавить отзыв

Фильтр: Сортировка: по дате (по убыванию)
  • добавлено: 13 окт 2021

    Устанавил стартер Эра на ситроен джампер, через две недели он задымился в дороге на ходу.

  • Nikolaevich Maxim Сторонний

    добавлено: 14 авг 2020

    Не знаю почему все хаят данные катушки, поставил на Ниссан Теана 1, по необходимости, был проездом в небольшом городе и умерла Катушка, в наличии бала только этой фирмы ERA, но в итоге оказалась работает отлично полтора года, 30 000 км отбегала.

    источник: partreview.ru

  • chevrolet-j200 Сторонний

    добавлено: 06 авг 2020

    После покупки автомобиля сломался топливный насос. В магазинах в наличии имелся только насос от производителя — ERA, артикул — 775626. Насос оказался очень шумным. Проехал на нем около 1 000км, шум сохранился.

    источник: partreview.ru

  • Pegas36 Сторонний

    добавлено: 19 июл 2020

    Пришёл ко мне насос ERA 775210. Могу сказать что стрелочки на старом насосе и на новом не совпадают со стрелочкой на баке… если поставить по стрелкам топливные шланги не сойдутся.

    источник: partreview.ru

  • Maksim223 Сторонний

    добавлено: 19 июл 2020

    Стало плохо заводиться машина временами, подключили скан на работе. Он выдал ошибку, что глючит датчик положения коленвала и на приборке загорелся чек. После замены обороты стали как надо и пропал чек.

    источник: partreview.ru

  • hate88edge Сторонний

    добавлено: 04 июл 2020

    Датчик положения коленвала. Купил аналог era 550218. по итогу ни в какую он не хочет работать! Причем датчик положения распредвала стоит era, и все в порядке

    источник: partreview.ru

  • IgorDA Сторонний

    добавлено: 27 июн 2020

    Работает исправно уже более 5 лет.

    источник: partreview.ru

  • Paramecium Сторонний

    добавлено: 26 июн 2020

    У меня симтек 56.6, ставлю заменитель только фирм ERA, поставил уже дпкв, дпрв и рхх. Все уже больше года ходят, ошибок нет, все отлично. Если брать ERA без буквы в конце номера, то будет лежать внутри коробки оригинал, SIEMENS. Если с буквой А, то будет оригинал ERA.

    источник: partreview.ru

  • westkaa Сторонний

    добавлено: 21 июн 2020

    ДПКВ, только не покупайте Era. Самые дешёвые и самые некачественные.

    источник: partreview.ru

  • SuffX10 Сторонний

    добавлено: 17 июн 2020

    Я себе купил такой и горя не знаю насос ERA 770016A, фильтр AIRTEX FS10233.

    источник: partreview.ru

  • Mihail396 Сторонний

    добавлено: 10 июн 2020

    Долго мучала проблема ДД. Машина не едет, расход огромный, затупы дикие. Фирма ERA подвела, заказал оригинальный датчик 22060аа061. Ошибка пропала, двигатель стал заметнее тише работать.

    источник: partreview.ru

  • DrAvet Сторонний

    добавлено: 30 мая 2020

    Delphi — тот же оригинал. У меня проходила 30 тыс. (оригинал 56 тыс.). Сейчас стоит Era, пока норм).

    источник: partreview.ru

  • Anufrij Сторонний

    добавлено: 22 мая 2020

    У меня масло было в районе прокладки гбц, оказалось текут датчики давления масла. Заменил на новые Era, один опять потек, купил на этот раз Vernet, помыл двигатель, пока все чисто и сухо.

    источник: partreview.ru

  • Vadimese Сторонний

    добавлено: 20 мая 2020

    По ДПРВ — помогала только замена датчика и то не на долго, на 2-3 месяца. Причем датчики ставил только не оригинал, фирму ERA. Оригинал тупо не работал.

    источник: partreview.ru

  • Kalyan170488 Сторонний

    добавлено: 20 мая 2020

    Завершилась борьба с гребанной ошибкой датчика детонации, а победа оказалась предсказуема. Покупкой оригинального датчика детонации от 3-го поколения. Дубль фирмы ERA купленный в ремавто удалось вернуть сделав заказ наряд на установку и акт о неисправности этого самого датчика.

    источник: partreview.ru

  • TheDenisska Сторонний

    добавлено: 11 мая 2020

    Рхх не родной — фирмы Era, работает, разбирал его там все чистенько.

    источник: partreview.ru

  • lans477 Сторонний

    добавлено: 07 мая 2020

    Проблема вроде решилась заменой на другую катушку (купил не оригинальную, фирмы Era, одну катушку зажигания пробило (не проехала 30 км, оригинальная)

    источник: partreview.ru

  • Xomakadze Сторонний

    добавлено: 06 мая 2020

    Осилил сегодня замену часа за три. Почти все подходит болт/он. Из нюансов насос Era несколько больше оригинала, шумит погромче, но и по паспорту выдает больше на 0,5 bar (3,5 вместо 3,0). Есть необходимость подрезать посадочную резинку насоса, так как разный профиль посадки (хоть и похожий), иначе не собрать, не защелкивается верхняя манжета над ним.

    источник: partreview.ru

  • UnderGround72 Сторонний

    добавлено: 03 мая 2020

    Я в свое время покупал Эру, рывки пропали. 

    источник: partreview.ru

  • Mihail396 Сторонний

    добавлено: 18 апр 2020

    Приехал мне датчик фирмы ERA, номерок 550621. Ставил как положено 60 градусов, затяжка 24 Н.м. Завел CHEK. Крутил, вертел, CHEK горит и на холодной и на горячей. Поставил старый, CHEK пропал. Так что фирма ERA отстой.

    источник: partreview.ru

  • Radik2 Сторонний

    добавлено: 14 мар 2020

    Купил 3 года назад Era. Полёт нормальный.

    источник: partreview.ru

  • TerehinPavel Сторонний

    добавлено: 08 мар 2020

    Поставил Era, не самый дешевый и не самый дорогой. До этого амд стояли, выкинул все. Сейчас хорошо работает.

    источник: partreview.ru

  • SoKoL77RUS Сторонний

    добавлено: 29 фев 2020

    Фирма ERA, генератор и бензонасос ее, работают отлично и без нареканий.

    источник: partreview.ru

  • maxell81 Сторонний

    добавлено: 27 фев 2020

    Из всего многообразия подходивших лямбда зондов выбрал средний по цене «ERA» (570112 — лямбда-зонд универсальный длина кабеля 290 мм). Менял со смотровой ямы, отрезал старый, припаял новый.

    источник: partreview.ru

  • Andrew-ital Сторонний

    добавлено: 27 фев 2020

    Ставил датчик ERA работает нормально.

    источник: partreview.ru

  • mesniy Сторонний

    добавлено: 26 фев 2020

    В 2015 году установил ERA работает по сегодняшний день без проблем 3,5 бар/90 л.ч.

    источник: partreview.ru

  • leo1299 Сторонний

    добавлено: 12 фев 2020

    Две недели назад поменял датчик колена и распреда (колено купил NGK, распред ERA). Датчик распреда сразу показал себя не в лучшем виде и сегодня менял на другой (фирма Bremi), после замены машина перестала заводиться из-за датчика колена, начал его прозванивать — он коротил.

    источник: partreview.ru

  • Milleralexander Сторонний

    добавлено: 11 фев 2020

    ERA в электрике плоха — датчики врут, катушки дохнут.

    источник: partreview.ru

  • tolyan26ru Сторонний

    добавлено: 21 янв 2020

    Работаю автоэлектриком, статистика в разы больше. Из последнего, Ниссан Микра. Датчик коленвала — на осцилограмме полнейшая хрень, а не сигнал. Датчик распредвала, перестаёт работать ниже 0 гр. Вылавливал почти месяц. Оба фирмы Эра.

    источник: partreview.ru

  • Nikola-313 Сторонний

    добавлено: 04 дек 2019

    Ставил на генератор диодный мост этой фирмы — качество неплохое.

    источник: partreview.ru


Добавить отзыв о бренде ERA

Отзывы о запчастях Era



Брал колодку коммутационную замка зажигания этой фирмы, сдохла через 2 недели. Обломился лепесток как и на предыдущей, только первая отпахала 100 000 км. А эта 500 км. Взял оригинальную и забыл. Вообще по внешнему виду фирма очень старается делать качественные запчасти, но что-то хреново у них это получается.


Era ,  Замок зажигания

Комментариев: 0

Просмотров: 1226




Был заменен по причине выхода из строя оригинального. Старый проехал 140 тык. до замены. Пробег с новым более 30 тык.Замечаний нет.


Era ,  Датчики ,  Датчик скорости

Комментариев: 0

Просмотров: 2642




Пока что проехал 2000 км и не вижу причин для нареканий


Era ,  ,  ЗАЗ ,  Chance

Комментариев: 0

Просмотров: 2413

Отзывы о запчастях на сайте DriverNotes.net позволят Вам получить достоверную информацию о качестве автозапчастей и сделать правильный выбор. Зачастую один правдивый отзыв помогает узнать о запчасти больше, чем самое подробное описание.



Лямбда-зонды (кислородные датчики) Era для Volkswagen

Пожалуйста, выберите категорию:

страница: 1 из 1 Сортировка:
  • По умолчанию
  • От дешевых к дорогим
  • От дорогих к дешевым

Длина кабеля

1070 мм

Количество

1 шт

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379074013

  • PASSAT (3B2) 01.1996-01.2000 1.6 101 л.с
  • PASSAT (3B2) 01.1996-01.2000 1.8 125 л.с
  • PASSAT (3B2) 01.1997-01.2000 1.8 115 л.с
  • PASSAT Variant (3B5) 01.1997-01.2000 1.6 101 л.с
  • PASSAT Variant (3B5) 01.1997-01.2000 1.8 125 л.с
  • PASSAT Variant (3B5) 01.1997-01.2000 1.8 115 л.с

Длина кабеля

1470 мм

Количество

1 шт

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379074969

  • PASSAT (3B3) 01.2000-01.2005 2.8 4motion 193 л.с
  • PASSAT Variant (3B6) 01.2000-01.2005 2.8 4motion 193 л.с

Длина кабеля

1750 мм

Количество

1 шт

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379073559

  • PHAETON (3D1, 3D2, 3D3, 3D4, 3D6, 3D7, 3D8, 3D9) 01.2003-01.2016 4.2 V8 4motion 335 л.с

Длина кабеля

1750 мм

Количество

1 шт

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379073559

  • GOLF IV (1J1) 01.1997-01.2004 1.6 100 л.с
  • GOLF IV (1J1) 01.1997-01.2005 1.8 T 150 л.с
  • GOLF IV (1J1) 01.2001-01.2005 1.8 T GTI 180 л.с
  • GOLF IV (1J1) 01.1998-01.2004 2.0 115 л.с
  • GOLF IV (1J1) 01.2000-01.2005 2.3 V5 170 л.с
  • GOLF IV Cabriolet (1E7) 01.1998-01.2002 2.0 115 л.с
  • GOLF IV Variant (1J5) 01.1999-01.2002 1.6 101 л.с
  • GOLF IV Variant (1J5) 01.2000-01.2006 1.8 T 150 л.с
  • GOLF IV Variant (1J5) 01.1999-01.2006 2.0 115 л.с
  • GOLF IV Variant (1J5) 01.2000-01.2006 2.3 V5 170 л.с

Длина кабеля

1750 мм

Количество

1 шт

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379073559

  • PASSAT (3B2) 01.1996-01.2000 1.6 101 л.с
  • PASSAT (3B2) 01.1996-01.2000 1.8 125 л.с
  • PASSAT (3B2) 01.1997-01.2000 1.8 115 л.с
  • PASSAT (3B2) 01.1996-01.2000 1.8 Syncro/4motion 125 л.с
  • PASSAT (3B2) 01.1996-01.2000 1.8 T 150 л.с
  • PASSAT (3B3) 01.2001-01.2005 1.8 T 4motion 170 л.с
  • PASSAT (3B3) 01.2000-01.2005 2.3 V5 170 л.с
  • PASSAT (3B3) 01.2000-01.2005 2.3 V5 4motion 170 л.с
  • PASSAT Variant (3B5) 01.1997-01.2000 1.6 101 л.с
  • PASSAT Variant (3B5) 01.1997-01.2000 1.8 115 л.с
  • PASSAT Variant (3B5) 01.1997-01.2000 1.8 125 л.с
  • PASSAT Variant (3B5) 01.1997-01.2000 1.8 Syncro/4motion 125 л.с
  • PASSAT Variant (3B5) 01.1997-01.2000 1.8 T 150 л.с
  • PASSAT Variant (3B6) 01.2000-01.2005 2.3 VR5 170 л.с
  • PASSAT Variant (3B6) 01.2000-01.2005 2.3 VR5 4motion 170 л.с

Длина кабеля

620 мм

Количество

1 шт

Количество проводов

4

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379073528

  • GOLF III (1h2) 01.1991-01.1997 1.4 60 л.с
  • GOLF III (1h2) 01.1991-01.1997 1.4 55 л.с
  • GOLF III (1h2) 01.1992-01.1997 1.6 75 л.с
  • GOLF III (1h2) 01.1991-01.1997 2.0 115 л.с
  • GOLF III (1h2) 01.1992-01.1997 2.8 VR6 174 л.с
  • GOLF III (1h2) 01.1994-01.1997 2.9 VR6 Syncro (1HX1) 190 л.с
  • GOLF III Cabriolet (1E7) 01.1993-01.1998 2.0 115 л.с
  • GOLF III Variant (1H5) 01.1993-01.1999 1.4 55 л.с
  • GOLF III Variant (1H5) 01.1993-01.1999 1.4 60 л.с
  • GOLF III Variant (1H5) 01.1993-01.1999 2.0 115 л.с

Длина кабеля

1750 мм

Количество

1 шт

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379073559

  • TRANSPORTER IV c бортовой платформой/ходовая часть (70E, 70L 01.1996-01.2003 2.5 115 л.с
  • TRANSPORTER IV c бортовой платформой/ходовая часть (70E, 70L 01.1996-01.2003 2.5 Syncro 115 л.с
  • TRANSPORTER IV Автобус (70B, 70C, 7DB, 7DK, 70J, 70K, 7DC, 7 01.1996-01.2003 2.5 115 л.с
  • TRANSPORTER IV Автобус (70B, 70C, 7DB, 7DK, 70J, 70K, 7DC, 7 01.1996-01.2003 2.5 Syncro 115 л.с
  • TRANSPORTER IV Автобус (70B, 70C, 7DB, 7DK, 70J, 70K, 7DC, 7 01.2000-01.2003 2.8 VR6 204 л.с
  • TRANSPORTER IV Фургон (70A, 70H, 7DA, 7DH) 01.1996-01.2003 2.5 115 л.с
  • TRANSPORTER IV Фургон (70A, 70H, 7DA, 7DH) 01.1996-01.2003 2.5 Syncro 115 л.с
  • TRANSPORTER IV Фургон (70A, 70H, 7DA, 7DH) 01.2000-01.2003 2.8 VR6 204 л.с

Длина кабеля

620 мм

Количество

1 шт

Количество проводов

4

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379073528

  • PASSAT (3A2, 35I) 01.1994-01.1996 2.0 16V 150 л.с
  • PASSAT (3A2, 35I) 01.1991-01.1996 2.8 VR6 174 л.с
  • PASSAT Variant (3A5, 35I) 01.1994-01.1997 2.0 16V 150 л.с
  • PASSAT Variant (3A5, 35I) 01.1991-01.1997 2.8 VR6 174 л.с

Длина кабеля

1750 мм

Количество

1 шт

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379073559

  • SHARAN (7M8, 7M9, 7M6) 01.1997-01.2010 1.8 T 20V 150 л.с
  • SHARAN (7M8, 7M9, 7M6) 01.1995-01.2010 2.0 115 л.с
  • SHARAN (7M8, 7M9, 7M6) 01.2006-01.2010 2.0 LPG 115 л.с

Длина кабеля

1750 мм

Количество

1 шт

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379073559

  • POLO (6N2) 01.1999-01.2001 1.0 50 л.с
  • POLO (6N2) 01.1999-01.2001 1.4 60 л.с
  • POLO (6N2) 01.1999-01.2001 1.6 16V GTI 125 л.с
  • POLO CLASSIC (6V2) 01.1995-01.2001 100 1.6 100 л.с
  • POLO CLASSIC (6V2) 01.1995-01.2001 60 1.4 60 л.с
  • POLO Variant (6V5) 01.1997-01.2001 1.4 60 л.с
  • POLO Variant (6V5) 01.1997-01.2001 1.6 101 л.с

Длина кабеля

620 мм

Количество

1 шт

Количество проводов

4

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379073528

  • VENTO (1h3) 01.1991-01.1998 1.4 55 л.с
  • VENTO (1h3) 01.1991-01.1998 1.4 60 л.с
  • VENTO (1h3) 01.1992-01.1998 1.6 75 л.с
  • VENTO (1h3) 01.1991-01.1998 2.0 115 л.с

Длина кабеля

620 мм

Количество

1 шт

Количество проводов

4

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379073528

  • POLO CLASSIC (6V2) 01.1997-01.2001 90 1.8 90 л.с

Длина кабеля

1750 мм

Количество

1 шт

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379073559

  • BORA (1J2) 01.1998-01.2005 1.6 101 л.с
  • BORA (1J2) 01.2000-01.2005 1.8 T 150 л.с
  • BORA (1J2) 01.2002-01.2005 1.8 T 180 л.с
  • BORA (1J2) 01.1998-01.2013 2.0 115 л.с
  • BORA (1J2) 01.2000-01.2005 2.3 V5 170 л.с
  • BORA Variant (1J6) 01.1999-01.2005 1.6 100 л.с
  • BORA Variant (1J6) 01.2000-01.2005 1.8 T 150 л.с
  • BORA Variant (1J6) 01.2002-01.2005 1.8 T 180 л.с
  • BORA Variant (1J6) 01.1999-01.2005 2.0 115 л.с
  • BORA Variant (1J6) 01.2000-01.2005 2.3 V5 170 л.с

Длина кабеля

1750 мм

Количество

1 шт

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379073559

  • JETTA V (1K2) 01.2005-01.2010 2.0 TFSI 200 л.с

Длина кабеля

1750 мм

Количество

1 шт

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379073559

  • NEW BEETLE (9C1, 1C1) 01.1999-01.2010 1.8 T 150 л.с
  • NEW BEETLE (9C1, 1C1) 01.2001-01.2005 1.8 T 180 л.с
  • NEW BEETLE (9C1, 1C1) 01.1998-01.2010 2.0 115 л.с
  • NEW BEETLE (9C1, 1C1) 01.2000-01.2010 2.3 V5 170 л.с
  • NEW BEETLE Кабриолет (1Y7) 01.2003-01.2010 1.8 T 150 л.с

Длина кабеля

620 мм

Количество

1 шт

Количество проводов

4

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379073528

  • CORRADO (53I) 01.1993-01.1995 2.0 i 115 л.с
  • CORRADO (53I) 01.1991-01.1995 2.9 VR6 190 л.с

Длина кабеля

1750 мм

Количество

1 шт

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379073559

  • TOUAREG (7LA, 7L6, 7L7) 01.2002-01.2006 4.2 V8 310 л.с

Длина кабеля

1750 мм

Количество

1 шт

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379073559

  • LUPO (6X1, 6E1) 01.1998-01.2005 1.0 50 л.с
  • LUPO (6X1, 6E1) 01.2000-01.2005 1.4 60 л.с

Длина кабеля

1070 мм

Количество

1 шт

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379074013

  • POLO (6N1) 01.1996-01.1999 100 1.4 16V 100 л.с
  • POLO (6N1) 01.1994-01.1996 45 1.0 45 л.с
  • POLO (6N1) 01.1994-01.1995 55 1.3 55 л.с
  • POLO (6N1) 01.1995-01.1999 55 1.4 55 л.с
  • POLO (6N1) 01.1995-01.1999 60 1.4 60 л.с
  • POLO (6N1) 01.1994-01.1999 75 1.6 75 л.с

Длина кабеля

1750 мм

Количество

1 шт

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379073559

  • CADDY II Автофургон / микроавтобус (9K9A) 01.1995-01.2004 60 1.4 60 л.с
  • CADDY II вэн (9K9B) 01.1995-01.2003 1.4 60 л.с

Длина кабеля

1530 мм

Количество

1 шт

Количество присоединений

6

Количество проводов

5

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379137619

  • TRANSPORTER IV Автобус (70B, 70C, 7DB, 7DK, 70J, 70K, 7DC, 7 01.2000-01.2003 2.8 VR6 204 л.с
  • TRANSPORTER IV Фургон (70A, 70H, 7DA, 7DH) 01.2000-01.2003 2.8 VR6 204 л.с

Длина кабеля

1530 мм

Количество

1 шт

Количество присоединений

6

Количество проводов

5

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379137619

  • TOUAREG (7LA, 7L6, 7L7) 01.2002-01.2006 4.2 V8 310 л.с

Длина кабеля

1530 мм

Количество

1 шт

Количество присоединений

6

Количество проводов

5

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379137619

  • PASSAT (3B3) 01.2001-01.2005 1.8 T 4motion 170 л.с
  • PASSAT (3B3) 01.2000-01.2005 2.3 V5 170 л.с
  • PASSAT (3B3) 01.2000-01.2005 2.3 V5 4motion 170 л.с
  • PASSAT Variant (3B6) 01.2000-01.2005 2.3 VR5 170 л.с
  • PASSAT Variant (3B6) 01.2000-01.2005 2.3 VR5 4motion 170 л.с

Длина кабеля

1530 мм

Количество

1 шт

Количество присоединений

6

Количество проводов

5

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379137619

  • BORA (1J2) 01.2000-01.2005 1.4 16V 75 л.с
  • BORA (1J2) 01.1998-01.2005 1.6 101 л.с
  • BORA (1J2) 01.2000-01.2005 1.6 102 л.с
  • BORA (1J2) 01.2000-01.2005 1.8 T 150 л.с
  • BORA (1J2) 01.2002-01.2005 1.8 T 180 л.с
  • BORA (1J2) 01.1998-01.2013 2.0 115 л.с
  • BORA (1J2) 01.2000-01.2005 2.0 4motion 115 л.с
  • BORA (1J2) 01.2000-01.2005 2.3 V5 170 л.с
  • BORA (1J2) 01.2000-01.2005 2.3 V5 4motion 170 л.с
  • BORA (1J2) 01.1999-01.2005 2.8 V6 4motion 204 л.с
  • BORA Variant (1J6) 01.2001-01.2005 1.4 16V 75 л.с
  • BORA Variant (1J6) 01.1999-01.2005 1.6 100 л.с
  • BORA Variant (1J6) 01.2000-01.2005 1.6 102 л.с
  • BORA Variant (1J6) 01.2000-01.2005 1.8 T 150 л.с
  • BORA Variant (1J6) 01.2002-01.2005 1.8 T 180 л.с
  • BORA Variant (1J6) 01.1999-01.2005 2.0 115 л.с
  • BORA Variant (1J6) 01.2000-01.2005 2.0 4motion 115 л.с
  • BORA Variant (1J6) 01.2000-01.2005 2.3 V5 170 л.с
  • BORA Variant (1J6) 01.2000-01.2005 2.3 V5 4motion 170 л.с
  • BORA Variant (1J6) 01.1999-01.2005 2.8 V6 4motion 204 л.с

Длина кабеля

1530 мм

Количество

1 шт

Количество присоединений

6

Количество проводов

5

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379137619

  • JETTA VI (162, 163, AV3, AV2) 01.2010-01.2017 2.0 115 л.с

Длина кабеля

1530 мм

Количество

1 шт

Количество присоединений

6

Количество проводов

5

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379137619

  • POLO IV (9N_) 01.2005-01.2009 1.8 GTI 150 л.с
  • POLO IV (9N_) 01.2006-01.2009 1.8 GTi Cup Edition 180 л.с

Длина кабеля

1530 мм

Количество

1 шт

Количество присоединений

6

Количество проводов

5

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379137619

  • SHARAN (7M8, 7M9, 7M6) 01.2000-01.2010 2.8 V6 24V 204 л.с
  • SHARAN (7M8, 7M9, 7M6) 01.2000-01.2010 2.8 V6 24V 4motion 204 л.с

Длина кабеля

1530 мм

Количество

1 шт

Количество присоединений

6

Количество проводов

5

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379137619

  • GOLF IV (1J1) 01.1997-01.2004 1.4 16V 75 л.с
  • GOLF IV (1J1) 01.1997-01.2004 1.6 100 л.с
  • GOLF IV (1J1) 01.2000-01.2005 1.6 102 л.с
  • GOLF IV (1J1) 01.1997-01.2005 1.8 T 150 л.с
  • GOLF IV (1J1) 01.2001-01.2005 1.8 T GTI 180 л.с
  • GOLF IV (1J1) 01.1998-01.2004 2.0 115 л.с
  • GOLF IV (1J1) 01.2000-01.2005 2.0 4motion 115 л.с
  • GOLF IV (1J1) 01.2000-01.2005 2.3 V5 170 л.с
  • GOLF IV (1J1) 01.2000-01.2005 2.3 V5 4motion 170 л.с
  • GOLF IV (1J1) 01.1999-01.2005 2.8 VR6 4motion 204 л.с
  • GOLF IV Variant (1J5) 01.1999-01.2006 1.4 16V 75 л.с
  • GOLF IV Variant (1J5) 01.1999-01.2002 1.6 101 л.с
  • GOLF IV Variant (1J5) 01.2000-01.2006 1.6 102 л.с
  • GOLF IV Variant (1J5) 01.2000-01.2006 1.8 T 150 л.с
  • GOLF IV Variant (1J5) 01.1999-01.2006 2.0 115 л.с
  • GOLF IV Variant (1J5) 01.2000-01.2006 2.0 4motion 115 л.с
  • GOLF IV Variant (1J5) 01.2002-01.2006 2.0 Bi-Fuel 116 л.с
  • GOLF IV Variant (1J5) 01.2000-01.2006 2.3 V5 170 л.с
  • GOLF IV Variant (1J5) 01.2000-01.2006 2.3 V5 4motion 170 л.с
  • GOLF IV Variant (1J5) 01.1999-01.2006 2.8 V6 4motion 204 л.с

Длина кабеля

1530 мм

Количество

1 шт

Количество присоединений

6

Количество проводов

5

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379137619

  • NEW BEETLE (9C1, 1C1) 01.1999-01.2000 1.6 100 л.с
  • NEW BEETLE (9C1, 1C1) 01.2000-01.2010 1.6 102 л.с
  • NEW BEETLE (9C1, 1C1) 01.1999-01.2010 1.8 T 150 л.с
  • NEW BEETLE (9C1, 1C1) 01.2001-01.2005 1.8 T 180 л.с
  • NEW BEETLE (9C1, 1C1) 01.1998-01.2010 2.0 115 л.с
  • NEW BEETLE (9C1, 1C1) 01.2000-01.2010 2.3 V5 170 л.с
  • NEW BEETLE (9C1, 1C1) 01.2000-01.2001 3.2 RSI 4motion (1C9) 224 л.с
  • NEW BEETLE Кабриолет (1Y7) 01.2003-01.2010 1.6 102 л.с
  • NEW BEETLE Кабриолет (1Y7) 01.2003-01.2010 1.8 T 150 л.с
  • NEW BEETLE Кабриолет (1Y7) 01.2002-01.2010 2.0 115 л.с

Длина кабеля

1530 мм

Количество

1 шт

Количество присоединений

6

Количество проводов

5

Лямда-зонд

Кислородный датчик со скачкообразным изменением сигнала

Номер EAN/Штрих-код

8053379137619

  • PHAETON (3D1, 3D2, 3D3, 3D4, 3D6, 3D7, 3D8, 3D9) 01.2003-01.2016 4.2 V8 4motion 335 л.с
  • PHAETON (3D1, 3D2, 3D3, 3D4, 3D6, 3D7, 3D8, 3D9) 01.2002-01.2005 6.0 W12 4motion 420 л.с

550210 Датчик положения коленвала BMW 3 (E36),5 (E39),7 (E38) ERA — 550210 12141703277

550210 Датчик положения коленвала BMW 3 (E36),5 (E39),7 (E38) ERA — 550210 12141703277 — фото, цена, описание, применимость. Купить в интернет-магазине AvtoAll.Ru Распечатать

5

1

Применяется: BMW

Артикул: 550210еще, артикулы доп.: 12141703277скрыть

Код для заказа: 792592

Добавлено пользователем

1 362 ₽

В корзину

Способы оплаты: Наличные при получении VISA, MasterCard, МИР Оплата через банк Производитель: ERA Получить информацию о товаре или оформить заказ вы можете по телефону 8 800 6006 966. Есть в наличии Доступно для заказа5 шт.Сейчас в 2 магазинах — 5 шт.Цены в магазинах могут отличатьсяДанные обновлены: 13.11.2021 в 11:30 Доставка на таксиДоставка курьером — 300 ₽

Сможем доставить: Завтра (к 14 Ноября)

Доставка курьером ПЭК — EasyWay — 300 ₽

Сможем доставить: Сегодня (к 13 Ноября)

Пункты самовывоза СДЭК Пункты самовывоза Boxberry Постаматы PickPoint Магазины-салоны Евросеть и Связной Отделения Почты РФ Терминалы ТК ПЭК — EasyWay Самовывоз со склада интернет-магазина на Кетчерской — бесплатно

Возможен: сегодня c 13:26

Самовывоз со склада интернет-магазина в Люберцах (Красная Горка) — бесплатно

Возможен: завтра c 13:00

Самовывоз со склада интернет-магазина в поселке Октябрьский — бесплатно

Возможен: завтра c 13:00

Самовывоз со склада интернет-магазина в Сабурово — бесплатно

Возможен: завтра c 13:00

Самовывоз со склада интернет-магазина на Братиславской — бесплатно

Возможен: завтра c 13:00

Самовывоз со склада интернет-магазина в Перово — бесплатно

Возможен: завтра c 13:00

Самовывоз со склада интернет-магазина в Кожухово — бесплатно

Возможен: завтра c 12:00

Самовывоз со склада интернет-магазина в Вешняках — бесплатно

Возможен: завтра c 12:00

Самовывоз со склада интернет-магазина из МКАД 6км (внутр) — бесплатно

Возможен: завтра c 12:00

Самовывоз со склада интернет-магазина в Подольске — бесплатно

Возможен: завтра c 12:00

Код для заказа 792592 Артикулы 550210, 12141703277 Производитель ERA Вес [кг] 0,07 Цвет черный Длина кабеля [мм] 760 Количество присоединений 3 Монтажная глубина [мм] 24 Сопротивление [кОм] 18

Отзывы о товаре

Сертификаты

Обзоры

  • Датчик положения коленвала BMW 3 (E36),5 (E39),7 (E38) ERA Артикул: 550210, 12141703277 Код для заказа: 792592

    1 362 ₽

    или оформите заказ по телефону 8 800 6006 966
Наличие товара на складах и в магазинах, а также цена товара указана на 13.11.2021 11:30.

Цены и наличие товара во всех магазинах и складах обновляются 1 раз в час. При достаточном количестве товара в нужном вам магазине вы можете купить его без предзаказа.

Интернет-цена — действительна при заказе на сайте или через оператора call-центра по телефону 8 800 6006 966. При условии достаточного количества товара в момент заказа.

Цена в магазинах — розничная цена товара в торговых залах магазинов без предварительного заказа.

Срок перемещения товара с удаленного склада на склад интернет-магазина.

Представленные данные о запчастях на этой странице несут исключительно информационный характер.

01cd0976cc7a64705164336628b2e33e

Добавление в корзину

Код для заказа:

Доступно для заказа:

Кратность для заказа:

Добавить

Отменить

Товар успешно добавлен в корзину

!

В вашей корзине на сумму

Закрыть

Оформить заказ Обзор

Era HomeGuard Pro (2021)

Услышав много хорошего о сигнализации для умного дома Era , мне было интересно проверить ее на себе. Сложно настроить? Это работает так, как задумано? Хороши ли умные функции?

Что еще более важно, могу ли я доверить безопасность своего дома этому продукту? В этом обзоре Era Homeguard Pro вы узнаете все, что нужно знать об этой облачной системе сигнализации.

Узнайте цену Era Homeguard на Amazon

Что такое сигнализация Era HomeGuard Pro?

Как и другие интеллектуальные системы охранной сигнализации, о которых мы рассказывали ранее, HomeGuard представляет собой интеллектуальную систему сигнализации , которую можно установить в любом доме (или офисе в этом отношении).Она работает так же, как и любая другая система сигнализации, которая могла быть у вас раньше, с преимуществами дополнительных интеллектуальных функций. Я подробно расскажу об этом в этом обзоре.

Проверить текущую цену Amazon UK Era HomeGuard Pro имеет множество различных устройств, которые вы можете использовать для защиты вашего дома.

Эта сигнализация домашней автоматизации WiFi предназначена для предотвращения вторжений и краж со взломом, обнаруживая злоумышленников до того, как они проникнут в ваш дом. Когда он срабатывает, он издает громкую сирену мощностью 110 дБ, а также отправляет на ваш телефон облачные предупреждения безопасности, такие как «Сработала входная дверь».

Одна из хороших особенностей этой сигнализации заключается в том, что ее можно установить без вызова третьей стороны. Нет никаких проводов, с которыми можно было бы возиться; система полностью беспроводная *. Ура!

* (На самом деле это выдумка — концентратор должен быть подключен к электросети и к свободному порту на нашем Wi-Fi роутере).

Основные функции HomeGuard

Вот краткое описание основных функций домашней сигнализации Era:

  • Управляйте своим смартфоном — из любой точки мира
  • Оповещения по электронной почте или телефону — при обнаружении чего-либо
  • Датчики дружественных к домашним животным — собаки и кошки не будут включать сигнализацию
  • Надежное шифрование — использует тот же уровень безопасности, что и банки
  • Совместимость с Alexa — используйте свой голос с помощью виртуальных помощников, таких как Google Assistant и Alexa
  • Сирена на солнечных батареях — наружная сирена 110 дБ работает сама по себе
  • Атмосферостойкость и водонепроницаемость до уровня IP55
  • IP-камеры — просматривайте вашу недвижимость удаленно на своем телефоне
  • Запись на карту Micro SD — до 32 ГБ памяти
  • Резервная SIM-карта — стандартный размер.Продолжает работать будильник, если ваш Wi-Fi выходит из строя
  • Только внутреннее CCTV Камеры — Разрешение 720p HD
  • Простота установки — не нужно платить кому-либо за установку HomeGuard
  • Линия поддержки клиентов — помощь, если вы застряли
  • Поставить или снять с охраны с помощью телефона — или с помощью «тегов»
  • Старая школьная клавиатура — для работы будильника не нужен телефон
  • Литий-ионные батарейки — входят в комплект
  • Бесплатное приложение — вам нужно будет скачать приложение на свой телефон
  • Совместимость с iOS и Android — планшеты и телефоны
  • Поделиться приложением — члены семьи могут загрузить его на свои телефоны, чтобы разрешить вход
  • Расширяемый — Подключение до 50 датчиков и 10 пультов дистанционного управления
  • 2 года гарантии

Сигнализация имеет интеллектуальный «концентратор» — центральный блок управления, который связывает все компоненты вместе.Сигнализация HomeGuard доступна в нескольких различных наборах, каждый из которых содержит концентратор и набор различных устройств безопасности, и каждый имеет свою цену.

Одна из хороших черт Era HomeGuard Pro и многих других интеллектуальных сигнализаций заключается в том, что система является модульной. Получив комплект, вы можете покупать дополнительные датчики, камеры и другое оборудование, если и по мере необходимости. Нужна другая камера или датчик двери? Вы можете купить его в Интернете и быстро установить самостоятельно.

Какие компоненты входят в состав сигнализации

Era HomeGuard ?

Давайте посмотрим на различные устройства безопасности, которые объединяются в Era Alarm.

Датчик PIR подходит для домашних животных

Умный концентратор сигнализации — мозг операции. Соединяет отдельные «биты» вместе.

Датчики PIR

Эти старые добрые датчики движения уже давно используются в системах сигнализации. Они используют ИК-порт для обнаружения любого, кто проходит мимо них.Era HomeGuard Pro подходят для домашних животных, то есть собаки и кошки не вызывают их.

Магнитные дверные / оконные датчики

Эти состоящие из двух частей датчики вызывают тревогу, если их раздвинуть. Вы можете повесить их на двери или окна.

Кольца для ключей дистанционного управления

Вся эта технология умного дома — это хорошо, но иногда все, что вам нужно, — это красивая кнопка. Пульты HomeGuard Pro размером с кольцо для ключей имеют простые кнопки для возврата домой / будильника / снятия с охраны / SOS.Последнее похоже на тревожную кнопку, которая включает будильник Era и отправляет уведомления на ваш телефон.

Детектор движения комнатные камеры

Камеры

HomeGuard ведут непрерывную циклическую запись. Они также позволяют вам проверять вашу собственность, где бы вы ни находились, с помощью смартфона.

Твой телефон!

Эта система использует ваш смартфон для различных операций, таких как установка таймеров, простая постановка и снятие с охраны и просмотр видеозаписей.

Другие компоненты HomeGuard, которые вы можете добавить

  • Потолочные датчики
  • Датчики движения штор
  • Беспроводные клавиатуры
  • Расширители диапазона
  • Детекторы воды

Проверить текущую цену Amazon UK

The Review Bit: Почему вам может понравиться Era HomeGuard Pro Alarm

Как и в случае с любой домашней сигнализацией, Era HomeGuard с некоторыми вещами справляется хорошо, а с некоторыми аспектами можно поработать.Давайте приступим к делу, и начнем с ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ МОМЕНТОВ с этой интеллектуальной системой безопасности.

Настроить легко

Каждый умный будильник твердит о том, насколько легко его настроить. В случае HomeGuard это действительно так. Как упоминалось ранее, единственное, что вам нужно подключить, — это интеллектуальный концентратор. Я плохо разбираюсь в проводке, но могу воткнуть что-нибудь в розетку, а что-то подключить к роутеру. Нет проводов, которые можно было бы провести по всему дому.

Наличие одного интеллектуального концентратора, который подключается к маршрутизатору, немного упрощает работу.Есть монтажный кронштейн, который позволяет привинтить его к стене, что делает гостиную более аккуратной. Но я не буду судить, хотите ли вы просто засунуть его за горшок с цветком.

Соединение компонентов безболезненно

Каждый из компонентов Era, таких как датчики PIR, необходимо индивидуально сопрягать с интеллектуальным концентратором. (Для этого вам понадобится смартфон и бесплатное приложение). Рад сообщить, что здесь нечего делать странным. Приложение простое и интуитивно понятное.

Дружелюбная и полезная служба поддержки по телефону

Еще одна вещь, которая мне понравилась в умном будильнике HomeGuard, когда я писал этот обзор, — это реальные люди, с которыми можно поговорить по телефону. Ничего подобного. Если вы хотите настроить все сейчас, а не в ближайшие 24 часа, это прекрасно. Они знают, о чем говорят, и могут ответить на проблему, которая мешает.

Система на основе приложений работает хорошо

Неважно, насколько хороши компоненты умного будильника, если главное приложение не работает, вы в конечном итоге все отправите обратно.Приложение Era для домашнего будильника на самом деле довольно хорошее. Он хорошо продуман, имеет чистый интерфейс и прост в использовании.

Сначала вам нужно выяснить две основные вещи. Постановка и снятие с охраны с помощью приложения. А также как следить за своими видеокамерами.

Также стоит отметить, что приложение может быть установлено на телефоны разных членов семьи. Если ваши дети немного старше и имеют собственный ключ, это позволит им легко ставить и снимать систему с охраны.

Сирены на солнечных батареях — отличная идея

Я видел свою долю умных сигнализаций, и я не припомню, чтобы у одной из них была сирена на солнечной энергии, как у Era HomeGuard (дайте мне знать в комментариях, если вы знаете одну, которую я пропустил!) Это означает вам не нужно подключать его к электросети, и вам придется обслуживать на одну вещь меньше.

Хотя это не главный фактор при выборе хорошей интеллектуальной сигнализации, сирена Era HomeGuard тоже выглядит довольно круто. Как это должно. Если вы стучите чем-то подобным по дому, это должно выглядеть так, как будто это имеет отношение к делу. Выглядит стильно (для будильника!) И дает знать потенциальным грабителям, что ваша собственность ВООРУЖЕНА!

«Резервная копия» SIM-карты — хорошая идея.

Один из наиболее часто задаваемых вопросов: что происходит с умной сигнализацией на основе Wi-Fi, когда Wi-Fi отключается? Это может случиться, от небольших провалов до недель без Интернета.В Era есть изящное гнездо для SIM-карты, к которому вы можете добавить предоплаченную SIM-карту, чтобы покрыть вас в любые периоды простоя в сети.

Это совершенно необязательно, но я могу заметить, что это действительно полезно, когда я в отпуске. Это не значит, что вы можете вернуться из Испании и починить Wi-Fi.

Проверить текущую цену Amazon UK

Что вам может не понравиться I

о HomeGuard Pro

Чтобы сбалансировать ситуацию в этом обзоре, вот некоторые вещи, которые мне не очень нравятся с этой сигнализацией.

720p HD-видео вместо 1080p

Это было немного неожиданно, учитывая, что это не бюджетная система сигнализации, я был немного разочарован, увидев, что разрешение на камерах не было полным 1080p. При этом видеозаписи выглядят достаточно резкими.

Не самая дешевая умная сигнализация на рынке

Очевидно, что это субъективно, но в 2021 году на рынке появятся более дешевые интеллектуальные сигнализаторы. Если вы приобретете «комплекты» большего размера, цена может значительно вырасти.

Нет доступных внешних камер

Еще одно досадное упущение, о котором я должен упомянуть в этом обзоре, — это отсутствие каких-либо внешних камер для системы. Камеры, входящие в комплекты, предназначены только для использования внутри помещений. Насколько мне известно, нет никаких планов по их выпуску, но это может измениться в будущем.


Вывод: Стоит ли покупать Era homeGuard Pro?

Если вы ищете подходящую сигнализацию для умного дома, то вам не нужно будет снова заменять ее через несколько лет, это серьезный комплект из комплекта .Его невероятно просто настроить по сравнению с другими интеллектуальными сигнализациями, а набор функций и качество компонентов впечатляют. Приложение эффективное и простое в использовании, что делает безболезненными такие задачи, как проверка вашей собственности во время отпуска.

Профессиональная сигнализация General Era определенно стоит того, чтобы ее купить.

Проверить текущую цену Amazon UK

Ссылки, ресурсы и дополнительная литература

  • На веб-сайте Era Security есть информация и справка по всем продуктам безопасности.
  • Если вам нужно связаться с ними, их номер поддержки: Телефон доверия: +44 (0) 1922 490 050
  • На сайте полиции есть несколько полезных советов по предотвращению краж со взломом, особенно во время отпуска.
  • На Youtube есть удобное установочное видео с Era, которое поможет вам установить этот умный будильник.

ERA-DSDCR 4,000 Ft. Диапазон: Лучшая производительность подъездной дорожки.

Описание

ERA-DSDCR 4,000 ft.Сигнализация Range Best Performance Roadway — это просто лучший доступный выбор!

1800doorbell установил отраслевой стандарт для надежной беспроводной сигнализации дальнего действия более 20 лет назад с дебютом популярного, Driveway Informer, Di2000S-A . Теперь мы хотели бы представить новый комплект сигнализации датчика проезжей части дальнего действия, ERA-DSDCR.

Мы гарантируем, что сигнализация подъездной дороги ERA-DSDCR сработает или ваши деньги вернутся!

На протяжении многих лет мы видели, как появляются и исчезают другие модели и бренды, но Di2000S-A всегда зарекомендовал себя как самая надежная беспроводная сигнализация для проезжей части , которую мы нашли… до тех пор, пока.Мы дублируем ERA-DSDCR как Driveway Informer 2.0.

Благодаря большей надежности (трудно поверить), большему количеству настроек для управления датчиком проезжей части и дальности передачи до 4000 футов, это лучший комплект сигнализации дальнего действия датчика проезда , который мы можем предложить на 1800doorbell. com.

Safeguard Supply воспользовался популярностью ERA-DCRX и разработал датчик / преобразователь ERA-DSTX с функциями, которые запрашивают их клиенты, чтобы создать лучшую в своем классе систему мониторинга проезжей части, которая гарантированно будет работать — или вернуть ваши деньги .Так же, как они делают со всеми своими продуктами ERA, они обеспечивают свою гарантию.

Характеристики датчика ERA-DSTX для мониторинга проезжей части большого радиуса действия
Функции ERA DSTX Обозначения

Датчик / преобразователь ERA-DSTX Характеристики продукта

  • Расширенный диапазон — до 4000 футов от датчика до совместимых приемников (ERA-DCRX и ERA -VPRX)
  • Предназначен для использования на открытом воздухе и в помещении
  • Питание от щелочной батареи 9 В (не входит в комплект) — рассчитан на низкое энергопотребление — до 12 месяцев автономной работы
  • Легко программируется на настольный приемник ERA-DCRX и портативный ERA-VPRX приемник с перезаряжаемыми батареями
  • Устанавливается на прилагаемую поворотную или настенную пластину
  • Включает монтажный кронштейн, вертлюг и крепежные винты
  • Настройки фильтра для использования внутри или вне помещений; этот параметр регулирует чувствительность.
  • Дальность обнаружения может быть отрегулирована до 25 футов., 50 футов и 100 футов
  • Интервал сброса сигнала тревоги регулируется до 10 секунд между активацией и 120 секунд между активацией
  • Светодиод горит при передаче (его можно выключить)
  • Рабочая частота составляет 433 МГц
  • Рабочая температура от От -30 F до 120F
  • Размеры: 4,5 дюйма В x 3,0 дюйма Ш x 2,25 дюйма
  • Гарантия производителя 1 год
  • Изготовлено компанией Safeguard Supply
Дополнительная информация о дверном звонке ERA-DCRX для приемника служебных сигналов
Приемник Основные характеристики
  • Диапазон 4000 футов.от передатчика к приемнику
  • В комплект входит одна беспроводная кнопка (с возможностью использования в качестве дверного / оконного контакта) И один подключаемый приемник.
  • Приемник, способный работать с четырьмя зонами, каждая с отдельным тоном или мелодией. Вы можете использовать до 12 передатчиков и столько приемников, сколько необходимо.
  • Приемник питается от подключаемого трансформатора на 120 В (входит в комплект).
  • Годовая гарантия производителя.
  • Передатчик имеет одно замыкающее и одно замыкающее реле; Приемник имеет 1 реле «C» и (4) выхода 12 В, позволяющие подключить 4 аксессуара (стробоскоп, зуммер и т. д.))
  • Совместим со всеми продуктами серии Safeguard Supply ERA
  • Размеры приемника: 5,75 дюйма x 3,5 дюйма x 1 дюйм
  • Размеры кнопки (без магнитного контакта): 3,38 дюйма x 1,94 дюйма x 0,81 дюйма
  • Магнитный контакт ( без кнопки) размеры: 2 дюйма x 0,56 дюйма x 0,38 дюйма

Общие области применения беспроводной сигнализации большого радиуса действия для проезжей части
Использовать в качестве сигнализации датчика проезжей части большого радиуса действия?

Наиболее очевидное использование Driveway Informer Pro (ERA-DSDCR) компанией Safeguard Supply — это Беспроводная сигнализация дальнего действия для проезжей части. Установив датчик снаружи и направив датчик через подъездную дорожку или другой вход, вы получите немедленное уведомление, когда автомобиль или человек проезжает через контролируемую зону. Датчик (ERA-DSTX) можно разместить на расстоянии 4000 футов от приемника, который обычно устанавливается в вашем доме.

Использование в качестве устройства оповещения для вашего офиса

Еще одно распространенное, но менее очевидное использование этого комплекта сигнализации для проезжей части — это оповещение работников складов, когда водители-курьеры входят в зону доставки.Например, в наши офисы ежедневно приезжают несколько коммерческих компаний по доставке. FedEx, UPS и почтовое отделение доставляют ежедневно. У нас есть датчик / передатчик на проезжей части, установленный на дереве, и мы снимаем через парковку, к которой приближались грузовики. Когда он приближается и проходит через невидимый луч датчика, в офисе срабатывает мгновенное оповещение. Это дает нашему менеджеру склада дополнительное время, чтобы подготовить посылки и отпереть дверь для команды доставки.

Использование с другими продуктами из линейки продуктов ERA Safeguard Supply

Датчик в этом наборе представляет собой датчик / преобразователь ERA-DSTX для проезжей части и полностью совместим со всеми другими продуктами семейства ERA.

ERA-DCRX — это ресивер, входящий в комплект . Доступны дополнительные приемники для расширения области уведомлений и прослушивания на другие комнаты вашего дома и офиса. Количество добавляемых получателей не ограничено.Подключите до 12 различных датчиков / передатчиков к каждому приемнику DCRX.

ERA-VPRX — дополнительный портативный приемник, который воспроизводит мелодию и вибрирует при получении сигнала от совместимого передатчика ERA. Ресивер поставляется с установленным аккумулятором и зарядным устройством со временем ожидания до 6 дней. Положите его в карман или положите на стол, чтобы не пропустить доставку или оповещение.

ERA-UTX — Универсальный передатчик ERA может использоваться в качестве дверного / оконного контакта или кнопки.Прочный и рассчитанный на использование вне помещений, с диапазоном действия от приемника до 4000 футов, этот передатчик безупречно надежен.

ERA-PIR — это пассивный инфракрасный датчик движения, предназначенный для использования в помещениях, который используется для наблюдения за дверным проемом или коридором. Этот продукт легко устанавливается с помощью прилагаемого кронштейна и является отличным инструментом для обслуживания клиентов. Установите над дверным входом, чтобы сигнализировать, когда покупатель входит в ваш магазин.

Слушайте звуки, которые играет приемник сигнализации на подъездной дорожке
Ding-Dong
Ваш браузер не поддерживает аудиоэлемент.Ding-Dong 2
Ваш браузер не поддерживает аудиоэлемент. Westminster Chime
Ваш браузер не поддерживает аудиоэлемент. Bird Chirping
Ваш браузер не поддерживает аудиоэлемент. Twinkle Twinkle
Ваш браузер не поддерживает аудиоэлемент. William Tell
Ваш браузер не поддерживает аудиоэлемент. Fur Elise
Ваш браузер не поддерживает аудиоэлемент. Сирена
Ваш браузер не поддерживает аудиоэлемент. Coo-coo Clock
Ваш браузер не поддерживает аудиоэлемент.Пушка в D
Ваш браузер не поддерживает аудиоэлемент. Утреннее настроение
Ваш браузер не поддерживает аудиоэлемент. Toreador Март
г. Ваш браузер не поддерживает элемент audio.

Лучшие дешевые устройства домашней безопасности на 2021 год-CNET

Безопасность дома важна круглый год, но связанные с этим расходы могут быстро возрасти.Однако с каждым днем ​​все виды охранного оборудования дешевеют, в том числе детекторы, фонари, контактные датчики и другие системы, не требующие профессиональной установки. А это означает, что вы можете сохранить свой дом и все в нем в безопасности без особых финансовых затрат.

К счастью, моя коллега по CNET Меган Уоллертон пишет: «Эпоха камеры наблюдения за 200 долларов закончилась».

Получите информационный бюллетень CNET Home

Модернизируйте свой дом с помощью последних новостей о продуктах и ​​тенденциях в области умного дома.Поставляется по вторникам и четвергам.

Обратите внимание на эти недорогие устройства домашней безопасности, включая дверные и оконные датчики, камеры безопасности и датчики движения. Многие часто продаются по цене ниже 20 долларов. Эти комплекты домашней безопасности и устройства для умного дома помогут обезопасить ваш дом и принесут вам душевное спокойствие, когда вас нет рядом. Мы периодически обновляем это.

Подробнее: Превратите свой старый смартфон в новую камеру видеонаблюдения за 3 простых шага и лучшие системы домашней безопасности своими руками

Сейчас играет: Смотри: Как купить подходящую камеру для видеонаблюдения

4:11

Скриншот Дэвида Приста / CNET

Пока мы говорим о доступном сдерживании, возможно, стоит рассмотреть фиктивные камеры как часть вашего комплекта домашней безопасности.Поддельные камеры видеонаблюдения могут сделать ваш дом похожим на закрытый комплекс по доступной цене, особенно для больших объектов, где вы хотите, чтобы ваша домашняя система безопасности охватывала большую территорию без ущерба для банка. Здесь вы можете заказать комплект из четырех фиктивных фотоаппаратов примерно за 30 долларов.

Сдерживание поможет вам пока только с фальшивой камерой безопасности. Если в ваш дом проникнет грабитель, вам все равно понадобится система сигнализации — либо какое-то устройство слежения за сигнализацией, либо детектор движения — чтобы предупредить вас о взломе.

Прочтите наш лучший список домашних камер видеонаблюдения, включая Arlo Pro и другие.

Тайлер Лизенби / CNET

Alexa Guard может помочь держать ухо (или некоторые микрофоны дальнего действия) в вашем доме, когда вас нет.Echo Dot, которую вы довольно часто можете найти в продаже за 25 долларов, — это самый дешевый способ установить мониторинг Alexa Guard в вашем доме. Но если у вас уже есть Echo, эта служба мониторинга абсолютно бесплатна и может быть настроена через мобильное приложение Alexa.

Просто скажите «Алекса, я ухожу», чтобы включить функцию домашнего мониторинга. Затем ваше эхо будет прислушиваться к разбитию стекла, сигналам тревоги или звукам людей, движущихся по вашему дому (оно может различать домашних животных и людей) — и вы получите мобильное оповещение, если оно что-нибудь услышит.

Также планируется обновление до Alexa Guard по подписке за 5 долларов в месяц.

Прочтите наш обзор Echo Dot with Clock.

Подробнее: У Alexa есть новая суперспособность: превращение в камеру безопасности и Как использовать Alexa с камерой домашней безопасности

Скриншот Дэвида Приста / CNET

Арендаторам может быть сложно повысить безопасность своего дома отчасти потому, что установка системы домашней безопасности может быть довольно сложной, особенно когда речь идет об умных засовах.Поэтому, если вы хотите добавить немного безопасности к своим дверным замкам без особых хлопот или денег, подумайте о замке для модернизации системы DIY, подобном этому.

Устройства, подобные этим, хотя и не подключены к Wi-Fi, все же предлагают умные способы добавить еще один барьер домашней безопасности для обхода взломщиков, что дает немного спокойствия для обеспокоенного домовладельца. И хотя в нем нет никаких наворотов умного замка (например, панели управления или охранной сигнализации), он портативный, поэтому вы можете взять этот дешевый домашний замок с собой, когда остановитесь в отеле или на Airbnb.

Подробнее об умных замках.

Подробнее: Лучшие системы домашней безопасности для съемщиков и 7 советов по домашней безопасности для квартир

Wyze

Wyze Cam — это самая удобная интеллектуальная камера с Wi-Fi.Эта камера для домашней безопасности предлагает бесплатные персональные оповещения для вашего приложения Wyze, 14 дней облачного хранилища и слот для SD-карты, если вы хотите непрерывную запись. Фирменное устройство безопасности для наружной камеры Wyze также было обновлено к 2020 году и теперь включает в себя водонепроницаемый корпус, более четкое ночное видение, более широкое поле зрения, функциональную сирену и многое другое — все за 20 долларов.

Прочтите наш обзор Wyze Cam v3.

Подробнее: Лучшие места для установки домашних камер видеонаблюдения

Крис Монро / CNET

Одно из самых очевидных средств устрашения для потенциальных злоумышленников — это жилой дом.Включите умные светильники на кухне, в гостиной или на крыльце, запланируйте их включение в определенное время в течение ночи, и вы сразу же сделаете свой дом менее привлекательным для более пугливого вора.

Один из самых удобных для кошельков вариантов домашней системы безопасности: лампа Wyze. Вы можете получить одну за 8 долларов или четыре за 30 долларов — не намного больше, чем обычная светодиодная лампа. Эти дешевые устройства домашней безопасности подключаются напрямую к вашей сети Wi-Fi, и ими можно управлять с помощью мобильного приложения Wyze через мобильное устройство.Эти огни идеально подходят для планирования в вашем приложении и забыть о них.

Подробнее: Лучшие умные фонари года и 5 вещей, о которых следует подумать перед покупкой светодиодных ламп

Wyze Labs

Если вас меньше беспокоит запись конкретных комнат и больше интересует мониторинг входов в ваш дом, комплект датчиков безопасности может быть более доступным оборудованием, подходящим для вас.Wyze — это охранная компания, которая снова берет здесь пирог, с комплектом безопасности за 20 долларов, который включает в себя мост (который подключается к камере Wyze WiFi и помогает устройствам общаться), двухдверные / оконные датчики и один датчик движения.

Опять же, по цене, этот комплект безопасности для домашнего мониторинга — хорошее дело. Для небольшой квартиры или если вы просто следите за входными и задними дверями, эти устройства для обеспечения безопасности умного дома могут надежно защитить вас от обнаружения движения по очень низкой цене — устраняя необходимость в профессиональном мониторинге с некачественным обслуживанием клиентов или ложным тревога.

Узнайте больше о Wyze Sense.

Дополнительные рекомендации по домашней безопасности

В эпоху больших данных и за ее пределами

POON и др .: СЕНСОРНЫЕ СЕТИ ТЕЛА: В ЭПОХУ БОЛЬШИХ ДАННЫХ И ЗА ПРЕДЕЛАМИ 13

Система

», IEEE Trans. Инф. Technol. Биомед., Т. 12, вып.4, pp. 413–423,

Jul. 2008.

[9] Д. Ярчи, К. Вонг, Р. М. Квасницки, Б. Хеллер, Г. А. Тью и

Г. З. Янг, «Оценка параметров походки с помощью миниатюрного ушной датчик

с использованием сингулярного спектрального анализа и самой длинной общей части

», IEEE Trans. Биомед. Англ., Т. 61, нет. 4, pp. 1261–1273,

Apr. 2014.

[10] S. Patel, K. Lorincz, R. Hughes, N. Huggins, J. Growdon, D. Standaert,

M. Akay, J Дай, М.Уэлш и П. Бонато, «Мониторинг моторных флуктуаций

у пациентов с болезнью Паркинсона с помощью носимых датчиков», IEEE Trans.

Инф. Technol. Биомед., Т. 13, вып. 6, pp. 864–873, ноябрь 2009 г.

[11] Х. Гасемзаде, Р. Джафари и Б. Прабхакаран, «Сеть датчиков тела

с электромиограммой и инерционными датчиками: мультимодальная интерпретация

мышечной активности. , ”IEEE Trans. Инф. Technol. Биомед., Т. 14, вып. 2,

pp. 198–206, Mar.2010.

[12] CF Lai, M. Chen, JS Pan, CH Youn и HC Chao, «Совместная вычислительная среда

облачной сети и WBSN, применяемая для

обнаружения падения и трехмерной реконструкции движения. , ”IEEE J. Biomed. Здравоохранение

Информатика, т. 18, нет. 2, стр. 457–466, март 2014 г.

[13] А. Пентланд, «Глядя на людей: обнаружение повсеместных и носимых компьютеров

», IEEE Trans. Pattern Anal. Мах. Intell., Т. 22, нет. 1,

с.107–119, январь 2000 г.

[14] Т. Г. Циммерман, «Персональные вычислительные сети: связь в ближнем поле внутри тела», IBM Syst. J., т. 35, стр. 609–617, 1996.

[15] С. Манн, «Носимые компьютеры: первый шаг к персональной визуализации»,

Computer, vol. 30, pp. 25–31, Feb. 1997.

[16] К. Ван Дам, С. Питчерс и М. Барнард, «Из PANto BAN: Почему body

локальных сетей», в Proc. Wireless World Res. Вторая встреча Форума,

2001, стр.10–11.

[17] M. R. Yuce, «Внедрение беспроводных телесных сетей для систем здравоохранения —

», Sens. Actuators A, Phys., Vol. 162, стр. 116–129, 2010.

[18] (2012). Стандарт IEEE 804.15.6 для беспроводных телесетей. [Линия

]. Доступно: http://www.ieee802.org/15/pub/TG6.html

[19] Д. Маркулеску, Р. Маркулеску, Н. Х. Замора, П. Стэнли-Марбелл, PK

Хосла, С. Парк, С. Джаяраман, С. Юнг, К. Лаутербах, В. Вебер, Т.

Кирстейн, Д. Коттет, Дж. Гржиб, Г. Тростер, М. Джонс, Т. Мартин и З.

Накад, «Электронный текстиль: платформа для повсеместных вычислений», Proc.

IEEE, т. 91, нет. 12, pp. 1995–2018, Dec. 2003.

[20] Ф. Карпи и Д. Де Росси, «Устройства на основе электроактивных полимеров для тканей e-

в биомедицине», IEEE Trans. Инф. Technol. Биомед., Т. 9, вып.

3, стр. 295–318, сентябрь 2005 г.

[21] С. Уллах, Х. Хиггинс, Б. Брем, Б. Латре, К.Блондиа, И. Моэрман, С.

Салим, З. Рахман и К. С. Квак, «Комплексный обзор проводных

сетей без тела на решениях PHY, MAC и сетевых уровней»,

J. Med. Syst., Т. 36, pp. 1065–1094, Jun. 2012.

[22] П. С. Холл, Я. Хао, Антенны и распространение для телесноцентрической

беспроводной связи, 2-е изд. Норвуд, Массачусетс, США: Artech House,

2012.

[23] Р. Ди Бари, QH Аббаси, А. Аломайни и Х. Янг, «Статистический анализ

параметров малых каналов для сверхширокополосного радио. каналов в

телесно-ориентированных беспроводных сетях », в Proc.IEEE Int. Symp. Антенны

Propag., 2011, стр. 412–415.

[24] A. Alomainy, Y. Hao, A. Owadally, CG Parini, Y. Nechayev, CC

Constantinou, и PS Hall, «Статистический анализ и оценка рабочих характеристик для распространения радиоизлучения на теле с помощью микрополосковые патч-антенны »,

IEEE Trans. Антенны Propag., Vol. 55, нет. 1, pp. 245–248, Jan. 2007.

[25] QH Abbasi, A. Sani, A. Alomainy, and H.Y, «Числовые характеристики и моделирование сверхширокополосной телесно-ориентированной

радиоканалов и систем для приложений здравоохранения », IEEE Trans.Инф.

Technol. Биомед., Т. 16, нет. 2, стр. 221–227, март 2012 г.

[26] А. Гуралюк, А. Серра, П. Непа и Г. Манара, «Модели усиления траектории для систем телесной связи

на 2,4 и 5,8. ГГц », Ann. Телекоммуникации,

т. 66, pp. 205–212, 2011.

[27] W. Zheyu, Z. Lanlin, D. Psychoudakis и J. L. Volakis, «Гибкие текстильные антенны

для связи на теле», в Proc. IEEE Int. Мастерская

Антенная техника, 2012, с.205–208.

[28] Б. Санс-Искьердо, Ф. Хуанг, Дж. К. Батчелор и М. И. Собхи, «Изучение

одно- и двухдиапазонных носимых металлических кнопочных антенн для персональных

локальных сетей (PAN)» в Методах временной области в электродинамике,

т. 121, P. Russer и U. Siart, Eds. Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: Springer,

2008, стр. 173–187.

[29] Г. А. Конвей и В. Г. Скэнлон, «Антенны для связи между телом и поверхностью тела

на частоте 2,45 ГГц», IEEE Trans.Антенны Propag., Vol. 57,

нет. 4, стр. 844–855, апрель 2009 г.

[30] М.М. Хан, QH Аббаси, А. Аломайни, К. Парини и Я. Хао, «Двойная

-полосная и двухрежимная антенна для энергоэффективного тела. centric wireless

communications », в Proc. IEEE Int. Symp. Антенны Propag., 2011,

с. 396–399.

[31] З. Ян, А. Сани, Х. Ян, Л. Су-Лин и Ю. Гуан-Чжун, «Особое исследование распространения радиоволн в беспроводных телесных сетях», в Proc.

Антенны Propag. Конф., 2009. С. 80–83.

[32] QH Abbasi, A. Sani, A. Alomainy, and Y. Hao, «Числовые характеристики и моделирование специфических сверхширокополосных телесно-ориентированных

радиоканалов и систем для приложений здравоохранения», IEEE Пер. Инф.

Technol. Биомед., Т. 16, нет. 2, стр. 221–227, март 2012 г.

[33] Ф. Кешмири и К. Крей, «Анализ методом моментов нормальных

корпусных антенн

с использованием подхода функции Грина», IEEE Trans.Антенны

Распр., Об. 60, нет. 9, pp. 4259–4270, Sep. 2012.

[34] Л. Хо-Ю, М. Такахаши, К. Сайто и К. Ито, «Характеристики электрического поля

и диаграмма направленности в различных местах человеческое тело для беспроводной связи внутри тела

», IEEE Trans. Антенны Propag., Vol.

61, вып. 10. С. 5350–5354, октябрь 2013 г.

[35] С.-Л. Ли, К. Али, А. Бриззи, Дж. Киган, Ю. Хао и Г.-З. Ян, «Статистическая модель формы всего тела

для радиочастотного моделирования», в

Proc.Анну. Int. Конф. IEEE Eng. Med. Биол. Soc., 2011. С. 7143–7146.

[36] A. Alomainy, Y. Hao и F. Pasveer, «Численная и экспериментальная оценка

компактной сенсорной антенны для медицинских устройств», IEEE

Trans. Биомед. Схемы. Syst., Т. 1, вып. 4, pp. 242–249, Dec. 2007.

[37] A. Alomainy, R. DiBari, QH Abbasi и Y. Chen, Co-operative and

Энергосберегающая область тела и беспроводные сенсорные сети для здравоохранения

Приложения.Лондон, Великобритания: Academic, 2014.

[38] Э. Б. Хамида, Р. Д’Эррико и Б. Дени, «Динамика топологии и производительность сетевой архитектуры

в беспроводных сетях телесных датчиков»,

в Proc. 4-й Международный ИФИП. Конф. New Technol. Безопасность мобильности., 2011,

с. 1–6.

[39] W. Joseph, B. Braem, E. Reusens, B. Latre, L. Martens, I. Moerman и

C. Blondia, «Проектирование энергоэффективных топологий для беспроводной связи внутри тела

канала. , ”В Proc.11-е евро. Устойчивые беспроводные технологии, 2011, стр.

1–7.

[40] K. Takizawa, T. Aoyagi, J. I. Takada, N. Katayama, Y. Kamya, K. Y.

Yazdandoost, T. Kobayashi, «Модели каналов для беспроводных сетей в области тела

», в Proc. 30-й год. Int. Конф. IEEE Eng. Med. Биол. Soc.,

2008, стр. 1549–1552.

[41] Б. Брем, Б. Латре, И. Моерман, К. Блондиа, Э. Рейусенс, У. Джозеф, Л.

Мартенс и П. Демейстер, «Необходимость сотрудничества и ретрансляции в

сети датчиков малого радиуса действия с большими потерями », в Proc.Int. Конф. Датчик

Technol. Appl., 2007, с. 566–571.

[42] A. Alomainy, R. D. Bari, Q. H. Abbasi и Y. Chen, Co-operative и

Энергосберегающие сети для тела и беспроводные сенсорные сети для здравоохранения

Приложения. Сан-Диего, Калифорния, США: Academic, 2014.

[43] Р. Ди Бари, А. Аломайни и Й. Хао, «Совместная маломощная проводная сеть —

без

датчиков для эффективной телесно-ориентированной связи в health-

приложений для ухода »в беспроводной мобильной связи и здравоохранении.,

т. 61, Б. Годара и К. Никита, ред. Берлин, Германия: Springer, 2013,

, с. 351–360.

[44] B.-H. Ян и С. Ри, «Разработка кольцевого датчика для автоматизации здравоохранения

», Робот. Auton. Syst., Т. 30, pp. 273–281, 2000.

[45] Х. Х. Асада, П. Шалтис, А. Рейснер, С. Ри и Р. К. Хатчинсон,

«Мобильный мониторинг с помощью переносных фотоплетизмографических биосенсоров»,

IEEE Eng. Med. Biology Mag., Т. 22, нет. 3, стр.28–40, май / июн. 2003.

[46] Л. Аталлах, О. Азиз, Э. Грей, Б. Ло и Г. З. Янг, «Ушной датчик

для обнаружения нарушения походки после абдоминальной хирургии», хирургический

Innovation , т. 20, pp. 86–94, февраль 2013 г.

[47] Я. Чжэн, Б. Леунг, С. Си, Я. Чжан и CCY Пун, «Бесплатное носимое устройство для мониторинга на базе очков clip-

для Измерение фото-

топлетизмографических сигналов »в сб. Анну. Int. Конф. IEEE Eng. Med.

Биол.Soc., 2012. С. 5022–5025.

[48] К. Сонода, Ю. Кишида, Т. Танака, К. Канда, Т. Фудзита, К. Хигучи и К.

Маенака, «Носимая фотоплетизмографическая сенсорная система с микроконтроллером PSoC

», Int. J. Intell. Comput. Med. Sci. Image Process., Vol.5,

pp. 45–55, 2013.

[49] K. M. Thotahewa, J.-M. Redoute и M. R. Yuce, «Двухдиапазонная беспроводная система локальной сети с низким энергопотреблением

: разработка и экспериментальная оценка

», IEEE Trans.Микроу. Теория техн., Т. 62,

нет. 11, pp. 2802–2811, ноябрь 2014 г.

[50] KMS Thotahewa, JM Redoute и MR Yuce, «Маломощная носимая двухдиапазонная беспроводная сетевая сеть

: разработка

и экспериментальная оценка. , ”IEEE Trans. Микроу. Теория техн., Т.

62, нет. 11, pp. 2802–2811, ноябрь 2014 г.

[51] К. Парк, PH Чоу, Я. Бай, Р. Мэтьюз и А. Хиббс, «Носимая, беспроводная, маломощная ЭКГ ultra-

. система мониторинга »в сб.IEEE

Biomed. Circuits Syst. Конф., 2006. С. 241–244.

Лучшие беспроводные системы охранной сигнализации 2021 года

Что такое беспроводная система сигнализации?

Беспроводная система сигнализации предназначена для отпугивания грабителей или злоумышленников, а — для выявления любых нарушений на территории.

Хотя системы сигнализации использовались в течение многих лет, традиционные устройства представляли собой проводные системы, которые требовали установки панели управления и ряда датчиков, соединенных с помощью проводов.

Беспроводные системы обмениваются данными через радиоволны или Wi-Fi, предупреждая домовладельцев о любом неожиданном движении.

Как работает беспроводная сигнализация?

Панель управления устанавливается возле входа , например, входной двери . Соответствующий датчик может быть применен к входной двери, чтобы предупредить владельца о том, что входная дверь открыта, когда включена сигнализация.Датчики движения могут быть установлены по всему дому для обнаружения движения в другом месте. Некоторые сигналы тревоги предназначены для отпугивания преступников только с помощью сигнала тревоги; другие также отправят оповещение на ваш телефон.

Преимущества и применение

Беспроводная система охранной сигнализации может дать вам уверенность в том, что ваша собственность останется в безопасности, когда она пуста. Вы можете освобождать свою собственность только на короткие периоды или на более длительные периоды , включая отпуск . Если вы живете один, вы можете быть уверены, вернувшись в свою собственность, что она осталась в безопасности.

Беспроводные системы охранной сигнализации также могут быть настроены на включение зон, что позволяет частично установить сигнализацию в зависимости от того, где вы находитесь в доме. Чаще всего применяется в ночное время, когда вы можете установить сигнализацию внизу или для точек входа, таких как входная дверь, чтобы обеспечить дополнительную безопасность, когда вы спите.

Наличие беспроводной системы сигнализации также может снизить страховые взносы вашего дома на на благодаря дополнительному уровню безопасности, который она предлагает.

Какие бывают типы беспроводных систем сигнализации?

К наиболее распространенным беспроводным системам относятся следующие.

  • Простые радиоволны. Датчики связываются с панелью управления посредством радиоволн, чтобы предупредить любого, кто находится поблизости, о нарушении безопасности и возможном вторжении или грабеже. Шум сдерживает преступную деятельность и может предотвратить кражу со взломом.
  • Wi-Fi будильники. Датчики связываются с панелью управления через ваш домашний Wi-Fi.
  • Умная беспроводная сигнализация. Беспроводная система отправляет предупреждение на ваш смартфон, когда срабатывает будильник, предлагая вам проверить, что происходит дома.
  • Беспроводная сигнализация с камерой. Беспроводные системы будут делать снимки при срабатывании будильника и отправлять их прямо на ваш смартфон. С помощью этой системы вы можете видеть, что происходит дома, из любой точки мира.

Как тестируется беспроводная система охранной сигнализации

Беспроводные системы охранной сигнализации проходят тщательное тестирование на соответствие требуемым стандартам. Чтобы упростить выбор правильной системы сигнализации для вашей собственности или бизнеса, вы можете просмотреть несколько ключевых областей тестирования, чтобы убедиться, что конкретная сигнализация подойдет для здания, вашей семьи и вашего образа жизни.Тестируемые области могут включать следующее.

Диапазон

Для домов стандартного размера дальность действия может быть менее важной, но, покупая беспроводную систему охранной сигнализации для большей собственности, вы хотите знать, что система будет охватывать все комнаты. Дальность действия системы с высокими техническими характеристиками может составлять более 300 метров.

Класс безопасности

Градуированная система может помочь вам увидеть, насколько безопасен определенный сигнал тревоги. Самый простой сигнал тревоги отпугнет вора-оппортуниста, тогда как более высокий уровень безопасности предотвратит обход системы безопасности более организованным вором.

Интеллектуальные функции

Если у вас есть домашние животные или даже робот-пылесос, вы должны быть уверены, что сможете установить будильник, и пушистый друг не включит его. Умные будильники могут игнорировать ваших питомцев, но по-прежнему предупреждать вас о проблемах безопасности.

Простота установки

В зависимости от вашего уровня уверенности в использовании новых технических продуктов, вы можете захотеть найти продукт, который можно установить в вашем доме, выполнив всего несколько простых шагов.

Качество изображения

При выборе сигнала тревоги, который предлагает изображения при активации, можно оценить качество пикселей изображения. Четкие изображения могут помочь определить, кто активировал тревогу.

На что обращать внимание при покупке беспроводной системы охранной сигнализации

Беспроводная система охранной сигнализации должна соответствовать точным требованиям безопасности . Рассчитайте размер своей собственности как можно точнее, чтобы все датчики могли взаимодействовать с панелью управления.

Не поддавайтесь соблазну покупать систему со слишком ограниченным диапазоном; убедитесь, что ваша система покрывает всю вашу собственность.

Ведущие производители беспроводных систем сигнализации

Что касается беспроводных систем охранной сигнализации, то продукты некоторых производителей появляются регулярно. Ниже представлены семь лидеров рынка.

  1. Комплект персональной охранной сигнализации GE включает дверные сигнализаторы и датчики и прост в установке.
  2. 5-компонентная система SimpliSafe содержит датчики входа и движения для отпугивания преступников.Он совместим с Alexa и Google Assistant.
  3. Защищенная система охранной сигнализации Nest , состоящая из 5 частей, включает в себя брелок, камеру и два датчика движения. За камерой можно наблюдать круглосуточно и без выходных с помощью приложения Nest.
  4. Система SimpliSafe из 12 компонентов с камерой HD совместима с Alexa и Google Assistant. Это также позволяет вам просматривать ваш дом 24/7.
  5. Комплект из 8 компонентов для звонка включает базовую станцию, клавиатуру, детектор движения и четыре контактных датчика.Профессиональный мониторинг может быть добавлен за дополнительную ежемесячную плату.
  6. Стартовый комплект беспроводной домашней безопасности Samsung SmartThings ADT содержит детекторы дверей и окон, датчики движения и дополнительные преимущества, включая дистанционное управление освещением.
  7. Система безопасности Thustar , состоящая из 8 компонентов, содержит датчики дверей и окон, датчики движения, а также аварийный брелок или брелок SOS на случай болезни или травмы. Он может управляться голосом с помощью Alexa.

Интернет против розничной торговли: где мне купить беспроводную систему охранной сигнализации?

Есть многочисленных розничных торговцев , которые продают беспроводные системы сигнализации; однако в Интернете можно найти гораздо более широкий выбор.Поскольку большинство систем спроектировано так, чтобы быть удобными для пользователя, вы можете просто заказать правильную сигнализацию для своей собственности и получить выгоду от простой установки.

Преимущества и недостатки на основе отзывов клиентов

Клиенты в США оставили честные и полезных отзывов о своей покупке, когда речь идет о беспроводных системах охранной сигнализации. Здесь мы посмотрим, чем они бредили, а что разочаровало.

Набор из 8 предметов Ring Alarm был популярен из-за опционального дополнительного предложения профессионального мониторинга 24/7 для дополнительного душевного спокойствия.Однако некоторые рецензенты были разочарованы, когда поняли, что мониторинг будет стоить им дополнительной ежемесячной платы. Пользователям понравилось, что в их домах датчики были маленькими и ненавязчивыми. Система включала множество настроек, включая разные звуки для каждой двери, различные настройки освещения и возможность настройки периодов задержки срабатывания сигнализации. К сожалению, некоторые пользователи получили неисправные системы, а у других возникли трудности с подключением будильника к Alexa.

Комплект персональной охранной сигнализации GE пользовался популярностью из-за своей разумной цены.Пользователи сочли установку простой и были впечатлены громкостью сигнала тревоги, который легко предупреждал их о злоумышленниках и выступал в качестве сдерживающего фактора. Один покупатель почувствовал, что сигнализация успокаивает тех, кто беспокоится о том, что дети могут выскользнуть через внешние двери, поскольку сигнализация предупреждала их об открытии дверей изнутри. Они посчитали, что это особенно полезно ночью. Некоторые пользователи были менее впечатлены и посчитали, что сигнал тревоги был слишком громким! Другие утверждали, что датчики сложно прикрепить к стене.Батареи могут быстро разрядиться, особенно в дверях, которые часто открываются и закрываются.

Система SimpliSafe из 12 компонентов может похвастаться видеосистемой для просмотра в реальном времени . Клиентам нравилось, что они всегда могли заглянуть в свой дом. Дополнительные датчики могут быть легко установлены в систему.

Обнадеживает то, что дверные датчики позволяют немного двигаться без срабатывания сигнализации, например, в ветреный день. Однако SimpliSafe — дорогая система.Существует также дополнительная ежемесячная плата, если вы хотите использовать приложение для уведомлений или мониторинга. Система работает через Wi-Fi или сотовый сигнал. Если вы живете в районе с неоднородным сигналом и не собираетесь использовать Wi-Fi, сигнализация может работать некорректно.

Интересные факты и советы

История беспроводной системы охранной сигнализации

Домашняя сигнализация была изобретена в 1966 году афроамериканской изобретательницей Мари Ван Бриттан Браун. Изначально провода использовались для соединения датчиков с панелью управления.В 1980-х и 1990-х годах была стандартизована система сигнализации для обеспечения безопасности зданий . Когда на сцену вышли беспроводные системы охранной сигнализации, заказчики были рады сократить количество кабелей и уменьшить необходимость сверления отверстий в стенах и потолках, чтобы скрыть провода во время установки.

Сведения о беспроводной системе охранной сигнализации

Системы безопасности представляют собой быстро развивающийся рынок в США. Предполагается, что рынок для домашней безопасности стоит около 1,5 миллиарда долларов. Как сообщало ФБР, 1.В 2014 году было ограблено 7 миллионов домов, поэтому неудивительно, что домовладельцы ищут дополнительную безопасность. Исследование, проведенное в UNC Charlotte, показало, что 83% взломщиков искали видимую систему сигнализации, и 60% из них были отпугнуты, если увидели ее установленную. Поэтому неудивительно, что беспроводные системы охранной сигнализации остаются популярной покупкой.

Установка беспроводной системы сигнализации за 5 шагов

Беспроводные системы охранной сигнализации просты в установке с минимальным технологическим опытом!

  • Шаг 1
  • Шаг 2
  • Шаг 3
  • Шаг 4
  • Шаг 5

Прочитайте инструкции.

Загрузите все необходимые приложения.

Может потребоваться подключение панели управления к Wi-Fi с помощью кабеля Ethernet.

Закрепите датчики и дверную сигнализацию в наиболее уязвимых местах.

Включите и выключите сигнализацию, когда вы выходите и входите в определенную зону (например, внизу) или на все имущество.

5 советов по уходу

Хороший уход продлит жизнь вашей охранной сигнализации.

  • Наконечник 1
  • Совет 2
  • Совет 3
  • Совет 4
  • Совет 5

Устанавливайте аккуратно, следуя инструкциям производителя.

Регулярно проверяйте, заряжайте и заменяйте батареи.

При необходимости установите обновления приложения.

Регулярно очищайте основание и датчики, чтобы они оставались в хорошем рабочем состоянии.

При регулярном использовании проверяйте состояние дверных датчиков.

Полезные аксессуары

Чтобы получить максимальную отдачу от совместимой системы охранной сигнализации , инвестируйте в виртуальную систему искусственного интеллекта помощника, такую ​​как Alexa, для голосовых команд.В зависимости от размера вашей собственности вы также можете установить дополнительные датчики.

Часто задаваемые вопросы

Какую систему мне следует приобрести?

Выберите систему в зависимости от того, нужна ли вам простая сигнализация или интеллектуальная система с возможностью мониторинга в реальном времени.

Как работает беспроводная сигнализация?

Движение или открытие двери обнаруживаются датчиками, которые передают сигнал на панель управления через радиоволны или Wi-Fi, чтобы подать сигнал тревоги.

Стоит ли покупать систему с видеонаблюдением?

Да, если вы хотите иметь возможность удаленно видеть, что происходит в доме , .

Нужно ли мне платить ежемесячную плату?

Некоторые системы взимают ежемесячную плату за мониторинг . Обязательно проверьте мелкий шрифт.

Могу ли я использовать систему в своей квартире?

Да, в квартиры можно добавить сигнализацию дверей и датчики движения.

Подходит ли беспроводная система для аренды?

Беспроводные системы идеально подходят для сдачи в аренду , так как бурение не требуется.

Может ли сигнализация накрыть мой гараж?

Да, некоторые могут включать датчик двери гаража для дополнительной защиты.

В чем разница между проводным и беспроводным способом?

Проводная система соединяет датчики и панель управления с помощью кабелей, тогда как беспроводная система обменивается данными без проводов.

Нужно ли мне использовать приложение?

Для некоторых систем потребуется загрузить приложение , чтобы в полной мере использовать функции безопасности.

Могу ли я использовать без Wi-Fi?

Да, некоторые системы передают через радиоволны или сотовые данные, а не через Wi-Fi.

Альтернативы беспроводной системе сигнализации

Помимо традиционной проводной системы, другой альтернативой может быть система видеонаблюдения для круглосуточного наблюдения без установки сигнализации.

Дополнительные ссылки и источники

Большие возможности и огромные сомнения

Индустрия интеллектуальных устройств позволяет разработчикам и дизайнерам встраивать различные датчики, процессоры и память в небольшие электронные устройства. Датчики добавлены для повышения удобства использования этих устройств и повышения качества обслуживания за счет сбора и анализа данных.Однако в эпоху больших данных и машинного обучения данные датчиков могут обрабатываться различными методами для получения различной скрытой информации. Извлеченная информация может быть полезной для пользователей устройств, разработчиков и проектировщиков для улучшения управления, работы и разработки этих устройств. Однако извлеченная информация может быть использована для компрометации безопасности и конфиденциальности людей в эпоху Интернета Всего (IoE). В этой работе мы пытаемся рассмотреть процесс получения значимых данных с датчиков смарт-устройств, особенно смартфонов.Кроме того, показаны различные полезные приложения машинного обучения на основе данных датчиков смартфонов. Кроме того, рассматриваются различные атаки по побочным каналам с использованием одних и тех же датчиков и одних и тех же алгоритмов машинного обучения.

1. Введение

Интернет всего (IoE) — это информационный технологический термин, объединяющий в одном устройстве функции зондирования, вычислений, извлечения информации и связи. IoE позволяет различным электронным устройствам с разными возможностями распознавать окружающую среду и обмениваться данными [1].IoE — это общая форма беспроводных сенсорных сетей [2]. Узлы IoE могут иметь разные классы, типы и возможности. Например, смартфоны, планшеты, ноутбуки, бытовая техника и даже автомобили являются примерами узлов в IoE. Эти узлы могут определять среду, используя свои различные датчики и обрабатывать данные, извлекать полезную информацию, обмениваться данными через Интернет и адаптивно управлять своим поведением. Интеллигентность и интеллект узлов IoE заключается не в их вычислительных возможностях, а в их способности общаться и обмениваться информацией.Каналы связи позволяют этим устройствам учиться на полученных ими данных. Он обучает эти устройства использовать свою информацию для выполнения новых полезных задач [3]. Например, холодильник со встроенным процессором не является умным, пока у него нет возможности общаться с людьми, другими холодильниками и супермаркетами, чтобы заказывать недостающие продукты. Кроме того, ему следует выбирать из разных супермаркетов, чтобы покупать товары с ценовыми предложениями. Эта хитрость появилась благодаря передаче данных через Интернет.

IoE — это комплексный подход с огромными приложениями, мечтами и мифами.Он находит бесчисленное множество приложений в здравоохранении, инженерии, информатике, маркетинге и даже в социальных науках [4, 5]. Однако у него есть много вопросов, требующих дальнейшего изучения. Безопасность и конфиденциальность преобладали в области исследований IoE [6]. Как защитить ваши данные и приложения — горячая тема исследования IoE. Тем не менее, безопасность людей как недостаток парадигмы IoE должна быть изучена. В этой области возникло много вопросов. Что ощутить из окружения и что закачать в Интернет? Как повысить конфиденциальность, если датчики есть в жизни людей? Как научить людей ответственно относиться к IoE? Может ли IoE быть вредным?

Смарт-устройства играют основную роль в IoE [7].Они оснащены мультикоммуникационными интерфейсами, такими как Wi-Fi, Bluetooth, связь ближнего поля (NFC) и сотовая связь. Кроме того, они оснащены огромным количеством датчиков. Более того, у них есть встроенные операционные системы (ОС), которые называются ОС IoT [3]. Когда в этом обзоре упоминаются смартфоны, мы имеем в виду смартфоны, планшеты и умные часы, поскольку они имеют одинаковые характеристики с небольшими отраслевыми отличиями. Согласно статистике, предоставленной Statista (https: // www.statista.com/statistics/330695/number-of-smartphone-usersworldwide), количество смартфонов во всем мире превысило 2,8 миллиарда, а в 2019 году оценивается в 5 миллиардов. Смартфоны активно используются для управления и мониторинга сотен умных домов. продукты. Например, продукт WeMo (Belkin Wemo: домашняя автоматизация, http://www.belkin.com/us/Products/home-automation/c/wemo-home-automation/) позволяет пользователям управлять несколькими функциями в своих домах, например, потребление энергии различными приборами.Этот продукт управляется смартфонами. Другой пример — Apple HomeKit (https://developer.apple.com/homekit/) для систем безопасности и наблюдения. Третий пример — Reemo (http://www.getreemo.com/), который превращает дома в умные дома. Смартфоны играют в этих приложениях роль мониторинга и управления. Однако возможности и датчики смартфонов позволяют им играть большую роль в обеспечении здоровья, идентификации, локализации и отслеживания.

Датчики используются для повышения удобства использования смартфонов.Однако исследователи и разработчики попытались использовать эти датчики в гораздо более сложных приложениях, таких как идентификация пользователей, отслеживание подписчиков и даже личностные особенности. Эти приложения требуют извлечения скрытой информации из данных датчиков смартфонов. Другими словами, данные датчиков используются новыми косвенными способами для прогнозирования и оценки новых характеристик, которые напрямую не предназначены для оценки этими датчиками. Эта новая парадигма использования сенсоров смартфонов выявляет проблемы с конфиденциальностью и безопасностью, поскольку пользователи смартфонов готовы загружать свои собранные данные, не зная об информации, которую они могут получить [8].Эта проблема была названа аварией с большими данными [9]. Автор в [10] предложил систему, основанную на теории обычных аварий, чтобы показать недостатки аварий с большими данными. Он показал, что большие данные могут быть превращены во «зло» при добыче информации, загружаемой бесплатно. В [8] автор показал, что пользователи имеют ограниченный контроль над загружаемыми данными, что является одной из основных проблем конфиденциальности в IoE. В [9] авторы предложили десять правил для решения проблем конфиденциальности и безопасности в больших данных и этические нормы, которые должны возникать.Основная мотивация в этой работе — получить больше информации о проблемах конфиденциальности смартфонов как устройств в IoE.

В этой работе некоторые из интересных приложений, которые были предложены и разработаны для использования данных датчиков интеллектуальных устройств, показаны как большие возможности в новую эру IoE. Тем не менее, точность этих приложений показана как один из существенных вопросов, требующих ответов. С другой стороны, проблемы безопасности и конфиденциальности вводятся как сомнения этих устройств.В этой работе мы стремимся показать, что безопасность, конфиденциальность и точность больших данных интеллектуальных устройств в эпоху IoE — это данные, хранящиеся не только на устройстве, но и на серверах Интернета. Однако даже необработанные данные, извлеченные с датчиков интеллектуальных устройств, могут представлять больше угроз, чем хранимое содержимое.

Наш вклад в эту работу резюмируется следующим образом: (i) Исследование применений скрытых данных датчиков интеллектуальных устройств, которое было проведено в период с 2004 по 2018 г. (ii) Разделение угроз скрытых данных датчиков интеллектуальных устройств на три основные категории и предложение различных сценариев этих угроз (iii) ) Обсуждение нескольких предлагаемых решений для скрытых угроз данных (iv) Предлагается простой подход для начала вывода скрытой информации из данных датчиков интеллектуальных устройств без глубоких навыков программирования

Остальная часть этого документа организована следующим образом: Раздел 2 содержит обзор архитектуры интеллектуальных устройств и их внутренние компоненты.В разделе 3 показано, как интеллектуальный анализ данных и IoE сталкиваются в области интеллектуальных устройств. В разделе 4 показаны полезные приложения для извлечения скрытых данных. В разделе 5 показаны недостатки извлечения скрытых данных сенсора и способы начать копать скрытые данные смарт-устройства. Наконец, мы завершаем эту работу в Разделе 6.

2. Архитектура интеллектуального устройства

Смарт-устройства в этой работе определяются как портативные устройства. К ним относятся смартфоны, планшеты и умные часы. Эти устройства имеют примерно одинаковую внутреннюю архитектуру, но отличаются скоростью, размером, количеством датчиков и емкостью памяти.Кроме того, они используют те же операционные системы и программные пакеты. Приложения, разработанные для смартфона, работают и работают в планшетах. На рисунке 1 показана блок-схема внутренней архитектуры интеллектуального устройства. Как показано на рисунке, интеллектуальные устройства состоят из двух основных частей: процессоров и датчиков. Существуют также другие элементы интерфейса, которые соединяют датчики с процессорами, такие как аналого-цифровые преобразователи (АЦП), цифро-аналоговые преобразователи (ЦАП), голосовые кодеки и основная память для обработки инструкций приложений смарт-устройств. .В следующих разделах рассматривается основная часть рисунка с упором на датчики.


2.1. Процессоры для смартфонов

Современная архитектура смартфонов содержит два или более процессора. К ним относятся процессоры приложений и основной полосы частот. Ниже представлены эти процессоры.

2.1.1. Прикладной процессор

Этот процессор аналогичен центральному процессору (ЦП) в персональных компьютерах (ПК) или портативных компьютерах. Тем не менее, у него есть три основных конструктивных особенности.Во-первых, в нем есть механизм энергосбережения. Во-вторых, он отвечает за управление всеми датчиками, SD-картой и коммуникационными модулями смартфона. Встроенные в смартфон датчики — это аналоговые датчики. Для этих датчиков требуются аналого-цифровые преобразователи (АЦП). Чтобы уместить все эти компоненты в тонкие смартфоны, используется технология «система на кристалле» (SoC), как и в микроконтроллерах. Более того, технология микроэлектромеханических систем (MEMS) используется для разработки небольших датчиков. В-третьих, он использует доверенную среду выполнения, которая отвечает за хранение данных в надежной, безопасной и защищенной области [11].В дополнение к этим компонентам может быть встроен другой сопроцессор, например Huawei Kirin 970, Apple M7 и Motorola X8. Этот сопроцессор представляет собой маломощный электронный компонент, имеющий собственную структуру и способный выполнять обработку естественного языка (NLP) и обработку контекстных вычислений (CCP). CCP обрабатывает данные акселерометра, гироскопа и датчика магнитометра в режиме реального времени. Сопроцессор всегда включен и обрабатывает данные датчиков в реальном времени, даже если процессор приложения находится в режиме низкого энергопотребления и сенсорный экран выключен.Аудиопоиск Google «Google Go» в смартфонах Android является хорошим примером возможностей НЛП. Новые сопроцессоры обладают возможностями нейронной сети, например Huawei Kirin 970, который можно найти в Huawei Mate 10.

2.1.2. Процессор основной полосы частот

Этот процессор представляет собой аппаратно изолированный компонент, который имеет соединения с картами модуля идентификации абонента (SIM), микрофоном и динамиками. Он отвечает за сотовую связь, SMS и передачу данных по сотовой сети. Он оснащен операционными системами реального времени (RTOS).Этот процессор изолирован, чтобы голосовые вызовы продолжались в обычном режиме, даже если другие компоненты и приложения смартфона перегружены. Наконец, этот процессор отвечает за процесс передачи обслуживания между ячейками сотовой сети. Стоит упомянуть, что все эти процессоры могут быть спроектированы в методе SoC, чтобы разрешить доступ к общей памяти.

2.2. Датчики

Датчики интеллектуальных устройств были встроены в эти устройства для повышения удобства их использования, управляемости и управления.Например, датчик приближения был добавлен для улучшения управления питанием устройства; то есть, если устройство находится рядом с ухом пользователя, экран автоматически выключится. Другой пример — акселерометр, который определяет положение экрана и поворачивает его содержимое в соответствии с положением пользователей. И последний пример — датчик батареи, который контролирует процесс зарядки и температуру батареи.

Исследование скрытых данных показало, что данные, полученные от этих датчиков, можно использовать и интерпретировать для отображения другой информации, как в следующих разделах.Кроме того, в разделе 3 показано, как компоненты связи и сети, оснащенные интеллектуальными устройствами, могут быть использованы в качестве скрытых датчиков сбора данных. Это приводит к разделению сенсоров интеллектуальных устройств на активные и пассивные сенсоры в соответствии с их функциями. Любой датчик может действовать как активный или пассивный датчик в зависимости от его использования. Другими словами, если данные, собранные с датчика, используются так же, как разработчики интеллектуальных устройств или разработчики их спроектировали, это называется активной функциональностью.Однако, если собранные данные были интерпретированы по-новому, эти датчики работают пассивно. Если датчики используются таким образом, возникает проблема со скрытой информацией. В следующих разделах представлены различные датчики интеллектуальных устройств.

2.2.1. Сенсорный экран

Сенсорный экран — это электронный компонент, который отвечает за основные операции ввода и вывода. Он используется для нажатия и набора символов. Для сенсорного экрана определены три основные процедуры взаимодействия.Во-первых, касание или касание определяется как процесс щелчка по экрану в любом месте для открытия, закрытия или ввода символа. Это основное действие сенсорного экрана. Во-вторых, мультитач — это процесс касания экрана более чем одним пальцем одновременно. Эта функция широко используется в игровых приложениях [12]. В-третьих, жест определяется как процесс рисования определенного рисунка на сенсорном экране. Жесты могут быть реализованы одним пальцем в режиме перетаскивания или несколькими пальцами, как в процессе изменения размера фотографий и изменения масштаба камеры.Было проведено множество научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ с целью использования данных этих трех видов деятельности различными методами для получения некоторых скрытых данных. Один из методов визуализации данных с сенсорных экранов — это тепловые карты.

(1) Тепловые карты . Один из новых методов визуализации данных с помощью мультитач или жестов на экране смартфона известен как тепловые карты [13]. Разработчики разработали несколько методов для создания этих карт [14]. На рисунке 2 показан пример этих карт.


Эти карты, как упоминалось ранее, используются для визуализации данных.Многие приложения для смартфонов были написаны для использования этих карт для отладки написанных приложений и изучения поведения пользователей при отладке проблем приложений, таких как Appsee [15]. Более того, было проведено множество работ по изучению сенсорных жестов с использованием сенсорных карт для диагностики состояния здоровья, таких как синдром Дауна [16], воспринимаемая трудность [17] и проблемы с мелкой моторикой и глазами [18].

(2) Сенсорный экран как пассивный датчик . Во всех примерах, которые мы покажем, сенсорный экран используется активным образом: скорость касания, задержка, время набора текста и жесты.Однако исследователи нашли другой метод получения полезных данных с сенсорного экрана, который можно использовать с другими сенсорами смартфонов для изучения поведения пользователей во сне, подсчитывая, сколько раз сенсорный экран открывается и закрывается [19]. Более того, его можно использовать с приложением будильника, чтобы изучить, насколько быстро пользователи реагируют на сигналы будильника [20].

2.2.2. Датчики движения

В современные интеллектуальные устройства для обнаружения движения встроены три основных датчика: акселерометр, гироскоп и магнитометр.Акселерометр определяет изменения смещения, ориентации и наклона устройства вокруг трех осей, измеряя силы ускорения. Теория его работы зависит от изменения значения емкости, в то время как подвижная масса свободно перемещается между фиксированными пластинами в МЭМС. Полные изменения напряжения со всех пластин могут быть записаны и использованы. На рисунке 3 показана простая двухмерная структура акселерометра.


С другой стороны, гироскоп измеряет, насколько быстро устройство вращается по трем осям [21].Его внутреннее устройство аналогично устройству акселерометра. Однако сила вращения перемещает массу, чтобы изменить значения емкости внутренних неподвижных пластин. На рисунке 4 показана простая двухмерная структура гироскопа. Фактически, гироскопы и акселерометры часто используются вместе в приложениях, как показано в разделе 4.1.


Магнитометр — это датчик, который измеряет силу магнитного поля вокруг телефона, с помощью которого телефон может определить его абсолютное направление относительно геомагнитного поля Земли [22].Большинство магнитометров зависят от величины напряжения, которое обнаруживается на металлическом элементе при наличии магнитного поля. Поэтому магнитометры в основном используются в электронных компасах [23, 24].

Датчики движения — аналоговые датчики. На выходе этих датчиков разный уровень напряжения. Изменение напряжения преобразуется с помощью АЦП в цифровое число, которое можно прочитать и отобразить в цифровом мире. Датчики движения имеют разные частоты, которые определяют, сколько новых измерений выполняется каждую секунду.Функции извлекаются для извлечения полезной информации из данных датчика движения. Для извлечения этих признаков устанавливается частота чтения. Более того, значения многопоточности группируются вместе, образуя окно. Размер этих окон варьировался в проведенных исследованиях от 10 до 120 отсчетов. Наконец, из этих окон рассчитываются различные характеристики. Эти функции делятся на три основных класса: время, частота и вейвлеты. В таблице 1 показаны наиболее популярные функции временной области, а в таблице 2 показаны функции частотной области, которые доминируют при извлечении скрытой информации с этих датчиков.Определения этих характеристик и их уравнений можно найти в [25].


Признак Цитирование Определение

Среднее значение [18, 74, 180–751181] точек данных, разделенных на их количество
Стандартное отклонение [18, 58, 74, 75, 180, 183, 184] Это квадратный корень из дисперсии
Среднее отклонение [18, 58, 74, 180, 183] Среднее расстояние между точками данных и их средним или средним значением
Асимметрия [18, 180, 183] Измеряет асимметрию от среднего значения.Он использует среднее значение и дисперсию
эксцесс [18, 180, 183] Оценивает частоту экстремальных значений. В его формуле используется среднее значение
Среднеквадратичная амплитуда [18, 180, 183, 184] Используется для расчета мощности сигнала. Он использует максимальное значение набора
Наименьшее значение [18, 180, 182–184] Максимальная точка данных
Наивысшее значение [18, 180, 182–184] Минимальная точка данных
ZCR [18, 183] Частота пересечения нуля — это счетчик того, сколько раз точки данных пересекают нулевое значение
Неотрицательный счет [18, 183] Общее количество положительных точек данных в наборе
Средняя абсолютная разница [75, 185] Среднее значение общих различий между всеми точками данных в наборе
Время между пиками [75, 184, 185] Число точек между двумя высокими или низкими пиками
Групповое распределение [75] Процессы группировки точек данных в меньшее количество точек или «интервалов» 91 186

9118

Особенность Цитирование

Спектральное стандартное отклонение [180, 183]
Спектральный эксцесс [18, 180, 183]
Спектральная асимметрия [18, 180, 183]
Спектральный гребень [18, 180, 183]
Неровность-J [18, 180, 183]
Гладкость [18, 180, 183]
Плоскостность [18, 180, 183 ]
Откат [18, 180, 183]
Энтропия [18, 183]
Яркость [18, 183]
Roughn ess [18, 183]

2.2.3. Датчики мультимедиа

В интеллектуальные устройства встроены два основных датчика мультимедиа: камера, отпечаток пальца и микрофон. В следующих разделах описывается процесс получения изображения с камеры и датчики отпечатков пальцев.

(1) Камера . Фотосъемка с помощью камеры смарт-устройства проходит пять различных сложных этапов. Процесс начинается со сбора света через объектив камеры и его фокусировки на внутреннем фильтре. Впоследствии выходные цвета RGB передаются на датчик основной камеры, датчик CCD / CMOS.На этом этапе каждый цвет обрабатывается как отдельные компоненты. Для просмотра последнего изображения требуется интерполяция цвета и этап постобработки изображения. Каждый из этих этапов оставляет отпечаток пальца на полученном изображении. Этот сбой можно использовать для отслеживания любой фотографии обратно в камеру, которая ее сделала, как показано в следующих разделах. На рисунке 5 показана конвейерная процедура сбора изображений камеры смартфона.


(2) Отпечаток пальца . Отпечаток пальца — это разновидность систем биометрического распознавания.Биометрическое распознавание можно определить как процесс, при котором личность пользователя устанавливается посредством идентификации или проверки [26]. Он набирает популярность, поскольку его процесс зависит от пользователей, а не от того, что они носят или помнят, как другие традиционные системы безопасности. Функция биометрического распознавания сильно зависит от физических, химических и поведенческих характеристик тела пользователя, таких как отпечаток пальца, радужная оболочка глаза, лицо, голос или даже запах тела или тепло тела [27].Делак и Грджич провели хороший обзор методов биометрического распознавания, охватывающий большинство из них [28]. Среди этих определяющих характеристик отпечаток пальца является наиболее часто используемым в системах идентификации пользователя, поскольку у пользователей есть отличительные образцы отпечатков пальцев для каждого пальца [29]. Следовательно, системы отпечатков пальцев — это в основном системы распознавания образов для пальцев [30], где датчик измеряет расстояния и обнаруживает образцы между выступами и канавками, которые формируют отпечаток пальца [31].После этого система либо сравнивает результат с биометрическими данными, которые были ранее получены от пользователя — процесс проверки, — либо сравнивает его с базой данных биометрических данных отпечатков пальцев от разных пользователей — процесс идентификации [26].

Существует два основных типа датчиков отпечатков пальцев, которые по-прежнему популярны и широко используются в различных системах биометрического распознавания [32, 33]: оптические датчики, в которых улавливается свет, отражающийся от выступов и впадин отпечатков пальцев, и формируется изображение отпечатка пальца. создан [34, 35], как показано на рисунке 6, и емкостные датчики, где та же процедура выполняется с использованием разницы емкостей в отпечатке пальца для создания такого же изображения, как показано на рисунке 7.Основное внимание здесь будет уделяться емкостным датчикам, поскольку почти все смартфоны, поддерживающие биометрическое распознавание, оснащены емкостными датчиками отпечатков пальцев. Этот метод идентификации пользователя становится все более популярным среди пользователей мобильных телефонов. Фактически, исследования показали, что около 35% людей используют распознавание отпечатков пальцев в качестве метода проверки пользователя на своих телефонах [36]. Подсчитано, что более половины мобильных телефонов, которые будут проданы в 2019 году, будут оснащены датчиками отпечатков пальцев [29, 37].И хотя отпечаток пальца можно считать безопасным способом блокировки и разблокировки мобильного телефона, существуют некоторые приемы и методы, которые можно использовать для создания имитации отпечатков пальцев для взлома или разблокировки мобильного телефона. Цао и Джайн показали, что смартфон можно успешно взломать или разблокировать с помощью двухмерного отпечатка пальца первоначального пользователя [29]. Другие исследования пошли еще дальше, построив изображение отпечатка пальца по мелочам. Результаты показали, что существует очень большое сходство между оригиналом и восстановленным отпечатком пальца [38].Бен-Ашер и др. предложил двухэтапный метод аутентификации, при котором отпечаток пальца в сочетании с сенсорным экраном используется для проверки или идентификации пользователя [39].



2.2.4. Барометр

Барометр — один из датчиков, которые недавно добавлены в смартфоны. Он измеряет изменения атмосферного давления вокруг телефона. Он очень чувствителен, поскольку может измерять изменения атмосферного давления внутри одного и того же здания или сооружения. Его можно использовать для предсказания погоды.Более того, он может измерять высоту устройства [40]. Wu et al. показали, что барометры смартфонов могут использоваться для обнаружения событий открытия / закрытия дверей в любом месте внутри здания на основе внезапных изменений показаний атмосферного давления [41].

2.2.5. Датчик внешней освещенности

Датчик внешней освещенности — это фотодетектор, который обнаруживает окружающий или внешний свет интеллектуального устройства и изменяет яркость экрана интеллектуального устройства. Он также используется для уменьшения яркости экрана, чтобы снизить энергопотребление аккумулятора.В [42] он использовался для изучения психического здоровья пользователей умных часов. Более того, в разделе 4 будет показано, что этот датчик широко используется для извлечения пользовательских шаблонов блокировки экрана.

2.2.6. Другие датчики

В интеллектуальные устройства встроены и другие датчики, например датчик приближения и датчик температуры аккумулятора. Однако в литературе можно найти несколько приложений, связанных с этими датчиками. Датчик температуры батареи использовался в медицинских приложениях для решения смертельных ситуаций, когда температура тела быстро падает [43].Для датчиков приближения, насколько нам известно, не проводилось никаких приложений или исследований, позволяющих вывести различную информацию из собранных данных.

3. Смартфоны, интеллектуальный анализ данных и IoE

Интеллектуальный анализ данных — это наука извлечения полезной информации из записей и репозиториев больших данных. Эти репозитории создаются из пользовательского содержимого и машинных датчиков. Проблема не в том, как собрать эти данные. Вопрос в том, как его добыть. Смартфоны оснащены десятками датчиков и электронных компонентов, которые генерируют данные в режиме реального времени [44].Эти электронные компоненты и датчики были встроены в смартфоны для повышения удобства использования этих устройств. Однако исследователи нашли огромные методы использования этих компонентов и датчиков для получения различной информации. За прошедшие годы было собрано множество наборов данных с открытым доступом. Их можно бесплатно скачать из Интернета. Одним из таких наборов данных является набор данных LiveLab [45], который состоит из мобильных журналов 100 добровольцев за 14-месячный период. Набор данных состоит из пятнадцати различных таблиц SQL.По данным Google Scholar, он был изучен в более чем 278 научных статьях. Из него извлекается различная скрытая информация. Другой набор данных, доступный в Интернете, можно найти в [46], который цитировался в 342 статьях. В его сборе участвовали 30 волонтеров. Сделал упор на датчик акселерометра. Он был расширен в [47] и получил еще 130 цитирований. Они расширили его на большее количество экземпляров. Однако больше датчиков не добавили. Другой пример набора данных, который был собран, содержится в [48].Этот набор данных сосредоточен на модуле Wi-Fi в смартфоне, акселерометре и гироскопе. Кроме того, были записаны данные умных часов. Последним примером является массивный набор данных [49, 50], который состоит из данных 35 пользователей, зарегистрированных в течение двух месяцев. Он записывал все действия пользователей смартфонов. Этот набор данных получил около 100 ссылок. Общей чертой всех этих наборов данных является то, что они не записывали ни контент пользователей, ни какие-либо личные данные. Другими словами, собранные данные обрабатываются как обычные данные пользователей смартфонов.Поскольку опубликовано более тысячи статей с различной извлеченной информацией из этих наборов данных, не являющихся личными, становится очевидным, как эти нечастные данные привели к извлечению массивной информации, которая может отслеживать и идентифицировать действия пользователей.

Как уже упоминалось, проблема не в сборе самих данных. Настоящая проблема в том, как связать данные с разных датчиков, чтобы сосредоточиться на другом скрытом значении. Процесс майнинга также не является проблемой; Алгоритмы машинного обучения полезны при поиске моделей для получения необходимой сфокусированной информации [44].Этот процесс похож на взлом системы. Информация собирается из активного и пассивного зондирования, например, данные датчиков. Впоследствии майнинг используется для поиска ошибок, нарушений и недочетов в системе. Наконец, пишутся алгоритмы для использования системы. Трудным шагом в интеллектуальном анализе данных для системы больших данных является подключение входов. Другими словами, извлеките полезные функции из данных и найдите информацию из собранных данных.

Алгоритмы машинного обучения (MLA), контролируемые и неконтролируемые, широко используются в различных хорошо известных приложениях, таких как фильтрация спама, экспертные системы и предложения друзей в социальных сетях.Было написано множество программных библиотек на всех языках программирования, позволяющих реализовать MLA в несколько строк. Это позволяет исследователям сосредоточиться на разработанном приложении и интерпретации данных. На рисунке 8 показаны наиболее популярные методы MLA, используемые в проводимых работах по извлечению скрытых данных с датчиков интеллектуальных устройств. Как показано на рисунке, количество этих алгоритмов огромно, и они не могут быть описаны в одной статье. Однако в следующих разделах будут представлены три основных алгоритма: случайный лес, машина опорных векторов (SVM) и искусственная нейронная сеть (ANN).Эти алгоритмы были выбраны, поскольку они использовались более чем в 70% проведенных исследований, рассмотренных в этой статье.


3.1. Случайный лес

Случайный лес — это управляемый MLA, который имеет два основных приложения: регрессию и классификацию. Случайный лес — это улучшенная версия деревьев решений, появившихся в 80-х годах. В случайном лесу деревья множественных решений строятся из одних и тех же обучающих данных. Впоследствии эти деревья усредняются для получения требуемого результата.Случайный лес был предложен для решения двух основных проблем классических деревьев решений: переполнения и высокой дисперсии [51]. Как и в деревьях решений, случайный лес использует метод обучения «мешков» для получения стабильных и точных результатов.

3.2. Машина опорных векторов (SVM)

Как и случайный лес, SVM — это управляемый MLA, который можно использовать для регрессии и классификации. Однако классификация SVM преобладала. В SVM точки данных отображаются виртуально в размерной области признаков, и запускается процесс поиска гиперплоскости, которая разделяет эти точки на мультиклассы.Этот процесс инициируется выбором ряда опорных векторов из собранных данных. SVM — это расширенная версия MLA с логистической регрессией, в которой можно получить мультиклассы.

3.3. Искусственная нейронная сеть (ИНС)

Подобно случайному лесу и SVM, ИНС представляет собой контролируемую MLA, которую можно использовать для регрессии и классификации. ИНС имеет много типов и классов. Самый простой и распространенный тип — это многоуровневые сети прямого распространения. В этом типе разное количество узлов используется в трех основных слоях: входных, выходных и скрытых.Этот тип является усовершенствованием логистической регрессии. SVM и ANN схожи во многих технических областях. Однако ИНС имеет фиксированное количество скрытых узлов в скрытых слоях и фиксированное количество узлов в первом слое, равное количеству функций плюс смещение. С другой стороны, SVM выбирает ряд данных из обучающих данных в качестве вектора поддержки. Это означает, что количество узлов в SVM не фиксировано. Более того, ИНС поддерживает несколько выходов, в отличие от SVM, которая поддерживает один выход.

4.Приложения для вывода скрытой информации

Далее будет рассмотрен обзор пяти основных применений данных, полученных с помощью сенсоров смартфонов. Точность извлеченной информации проверяется в разделе 4.2.

4.1. Применение датчиков смартфона

Некоторые из следующих приложений были рассмотрены в [22]. Каждое из этих приложений будет показано с примерами проведенных работ в данной области.

4.1.1. Keystroke Authentication

Keystroke Authentication (KA) — это набор методов и инструментов, которые аутентифицируют пользователя компьютера или смартфона через поведение пользователя.Были написаны тысячи исследовательских работ, чтобы показать, как различные особенности прикосновений могут различать пользователей. Одной из первых попыток изучения КА с помощью клавиатуры является [52]. Авторы попытались изучить КА статистически. 15 различным пользователям было предложено 11 раз ввести предложение из 43 символов. Были собраны и сравнены пять различных функций: продолжительность нажатия клавиш, относительная скорость нажатия клавиш, относительный порядок нажатия клавиш, клавиша Shift и ее классы. Длительность нажатия клавиш была изучена в первую очередь.Они заметили, что поведение одних и тех же пользователей при вводе одного и того же предложения 11 раз не изменилось; тем не менее, это зависит от разных пользователей. Однако наиболее эффективной функцией определения пользователей является скорость нажатия клавиш.

Эти попытки были выполнены на смартфоне. В [53] смартфон на базе Android был использован для сбора паттернов прикосновений 20 пользователей. Были собраны три основных столбца данных: действия (нажатие вниз и нажатие вверх) и расположение экрана.21 различная характеристика была извлечена из этих собранных столбцов. Были оценены два классификатора машинного обучения: ИНС и предлагаемый оптимизированный PSO-RBFN. По результатам было замечено, что нормальная ИНС достигла точности более 93%. В [54] сравнивались семь алгоритмов машинного обучения для KA. Была использована строка, состоящая из 664 символов. Были записаны три разных столбца данных: символ, продолжительность удержания клавиши и системное время. Впоследствии на основе этих данных были построены признаки с использованием техники -рограмм.Построены 4-, 3- и 2-граммовые элементы. Результаты показывают, что более высокие -граммы дают лучшие результаты и меньше ошибок. Наконец, в [55] авторы предложили KA для смартфонов, основанную на четырех различных характеристиках: время удержания, промежуточное время, расстояние (между двумя разными нажатыми символами (в пикселях)) и скорость. Более того, они выбрали эти функции после изучения и разделения функций КА на три основных класса. Первая категория — это способ, которым пользователи вводят сообщение на сенсорном экране, где данные были собраны для извлечения функций.В этом стиле проводились разные работы [55–57]. Сравнивались разные алгоритмы машинного обучения. Полученные результаты обнадеживают. Во второй категории используются датчики движения с сенсорным экраном, как в [58]. Последняя категория — жестовая, как в [59, 60]. Стоит отметить, что о популярности КА в смартфонах написано множество обзоров [61–63]. Более того, в [61] показана популярность исследований КА и публикации статей.

Помимо смартфонов, в последние годы большую популярность приобрели умные часы KA.В [64] авторы использовали датчики движения умных часов с функциями временной области для аутентификации пользователей. Алгоритм KNN был применен к 20 пользователям. Сообщается о точности, превышающей 80%. В [65] была предложена система непрерывной аутентификации пользователей в реальном времени, использующая умные часы и алгоритм нейронной сети. В [66] была предложена система для использования KA для разблокировки умных часов на основе шаблонов взмахов рук. Другие примеры рассмотрены в [64]. Другая работа с акселерометром была проведена в [67] для аутентификации между устройствами при подключении гарнитур и смарт-часов к смартфонам.

Методы КА можно резюмировать в три этапа. Во-первых, из пользовательского ввода извлекается множество функций, таких как скорость набора текста, время задержки между разными символами во время нажатия и использование мультитач [68, 69]. Впоследствии эти функции нормализуются и преобразуются в матрицу входных функций и выходных результатов. Наконец, эти данные вводятся в алгоритм машинного обучения, такой как искусственная нейронная сеть (ИНС), машина опорных векторов (SVM) или логистическая регрессия (LR), для обучения.Модель вывода может использоваться для процесса аутентификации [55, 70]. Все использованные методы следовали одной и той же процедуре с разными функциями или разными алгоритмами.

Эти системы показали высокую точность аутентификации пользователей. Однако, поскольку точность не является 100%, она может не подтвердить подлинность реального пользователя смартфона. Чтобы преодолеть эту проблему, эти системы используются в качестве второй системы аутентификации и повторной аутентификации [57] или систем непрерывной аутентификации [71, 72].В этом методе имя пользователя и пароль по-прежнему используются для аутентификации; однако для непрерывной аутентификации пользователя во время сеансов телефон отслеживает поведение пользователя при касании и касании.

4.1.2. Личные качества

Прогнозирование личных качеств на основе использования смартфонов было рассмотрено за последнее десятилетие. Проведенные работы начались с опросов и анкет, которые владельцы смартфонов заполняли, чтобы лучше понять их психологические особенности. В [73] были изучены пять различных черт, названных большой пятеркой.Эти характеристики — покладистость, сознательность, экстраверсия, невротизм и открытость. Логистическая регрессия и линейная регрессия были использованы для анализа результатов анкетирования. Телефонные звонки, текстовые сообщения, просмотр веб-страниц и игры изучались с учетом возраста, пола и пола. Авторы заявляют о положительном отношении к дружелюбию и телефонным звонкам, но отрицательное отношение к коротким сообщениям. Об этой связи также сообщалось в [74], что означает «меньше согласия, больше использования телефона.Кроме того, они сообщили, что больше игр означает меньше удовольствия [75].

Другие личные качества были проведены для оценки взаимодействия между пожилыми людьми и смартфонами [76]. Анкеты и образцы использования смартфона были записаны для трех приложений для смартфонов. Они попытались изучить связь между возрастом и моделями касания экрана. Результаты могут быть использованы для улучшения разработки приложений или прогнозирования возраста пользователей. В [77] было проведено сравнение более 13 классификаторов ML, чтобы отличить детей от взрослых с помощью прикосновения к клавиатуре.С точностью более 92% у системы есть потенциал в будущем.

Еще один интересный пример, характеризующий состояние пользователей смартфонов через сенсорный экран, — это снижение мелкой моторики у пользователей смартфонов в холодную погоду, когда температура их пальцев падает [78, 79]. Это условие можно использовать для изучения местоположения пользователей, их состояния здоровья или других проблем. В [80] авторы получили точность более 90% гендерной классификации. Однако в [81] они сообщили о точности всего 61%.Несмотря на то, что количество датчиков, используемых в [81], превышает количество в [80], выбранный алгоритм и функции ML были оптимизированы.

Другим примером в этой категории является работа, проведенная в [82], в которой данные игрового поведения пользователей сенсорных экранов были собраны и использованы для прогнозирования игроков, которые играют. Этот метод зафиксировал точность 80%. Более того, предлагаемое приложение Falcon использует поведение пользователей для сокращения времени запуска приложений [83].

Другая интересная работа была проведена в [84], где авторы попытались определить настроение пользователей смартфонов, используя данные, полученные с датчиков.Настроение пользователей не считается личным. однако в будущем люди могут быть персонализированы по своему настроению.

Другими личными чертами, которые были получены со смартфонов, являются физические черты, такие как пол, вес, рост, возраст, раса и даже размер обуви. Эти характеристики были оценены с помощью различных датчиков смартфонов. Прогнозирование этих характеристик с помощью датчиков смартфона называется мягкой биометрией. В [85] представлен обзор огромного количества мягкой биометрии и ее приложений.Более того, в [86] показаны проблемы и возможности в этой области. Стоит отметить, что в этой области преобладают функции датчика акселерометра. Тем не менее, датчик отпечатков пальцев, используемый в смартфоне, также использовался для классификации по полу и возрасту [87–89]. Таблица 3 суммирует некоторые из интересных и ранних работ, проведенных в этой области. Следует отметить, что на личные качества, оцениваемые с помощью сенсоров смартфонов, влияет одежда и обувь [90, 91].

81

81 область

9 1181 [87]

Работа Датчик Характеристики Алгоритм Признаки Результаты

ANN, алгоритмы дерева решений J48 [187] и обучение на основе экземпляров (IBk) [188] Вес, рост и пол 71,2% для пола с использованием IBk, 85.7% для роста с использованием ИНС и 78,9% для веса с использованием IBk
[182] Акселерометр и сенсорный экран Функции во временной области, давление касания и размер — средний ближайший сосед Идентификация пользователя Более 96% для идентификации
[77] Сенсорный экран Задержка между нажатием двух разных клавиш ИНС, ближайший сосед, SVM, градиентный спуск bp, Евклидово расстояние, линейный дискриминантный анализ и еще 5 алгоритмов Отнесение детей к взрослым Более 92% для SVM и 89% для линейного дискриминантного анализа
[80] Сенсорный экран Задержка и продолжительность нажатия SVM Гендерная классификация Точность 91%
[81] Сенсорный экран, акселерометр и гироскоп 29 функций, включая: специальные клавиши, общий все нажатые клавиши, количество использованных обратных пробелов, расстояние редактирования, общее время завершения, среднее время между клавишами Дерево решений (количество клавиш), линейное ядро ​​SVC (возраст), линейное ядро ​​SVC (пол), логистическая регрессия, -ближайшее, и гауссовский NB Количество используемых пальцев, пол и возраст 80% для количества пальцев, 75% для возраста и 60% для пола
[189] Жесты сенсорного экрана, гироскоп, акселерометр 14 характеристик жеста, общая длина, общее время, ширина, высота, площадь, давление, скорость, ускорение, расстояние дуги и угол от начала до конца SVM, логистическая регрессия, наивный байесовский метод, J48 Гендерная классификация 71% точность для логистической регрессии
[190] Отпечаток пальца Вейвлет-характеристики и разложение по сингулярным числам — ближайший Гендерная классификация Превышена точность 88%
Сенсорный экран Скорость движения пальца в четырех направлениях и другие функции из [189] Статистический Длина большого пальца и высота пользователя Точность 72% отношения между длиной большого пальца и высотой

4.1.3. Отпечаток устройства

Отпечаток устройства определяется как метод обнаружения и различения различных интеллектуальных устройств, даже если они были произведены одной и той же компанией в один и тот же день в одном и том же месте. Исследователи обнаружили, что электронные датчики, разработанные и реализованные в интеллектуальных устройствах, имеют определенные шумные выходы, которые можно использовать как отпечатки пальцев этих устройств. В таблице 4 приведены некоторые из проведенных работ по распознаванию интеллектуальных устройств по отпечаткам пальцев.

9118 , акселерометр, магнитометр, микрофон и вибратор имеет свой собственный отпечаток пальца

Работа Устройства Датчики Сценарий Функции Алгоритмы Результаты
180
4 сценария: (а) смартфон на столе с вибрацией и без нее и (а) смартфон в руке с вибрацией и без нее Функции временной и частотной области Случайный лес и наивный байесовский Точность акселерометра выше, чем у обоих датчиков.С комбинацией всех датчиков точность идентификации превышает 90%
[191] 17 устройств Android и 17 iOS Микрофон, динамики и акселерометр Три сценария (деревянный стол, металлический шкаф и подоконник) Частотная характеристика и значение БПФ Оценка максимального правдоподобия (MLE), простая евклидова классификация на основе расстояния и классификация -NN Точность 95% для микрофона и динамика и более 98% для обоих
[180] 10 Android Акселерометр, гироскоп, магнитометр, микрофон, камера и вибратор Плоская деревянная поверхность и портативный Неоднородность фотоотклика (PRNU), особенности временной и частотной областей Пакетное дерево решений Высокая точность для гироскопа и акселерометра, 100% для комбинации обоих
[192] 4 IOS, 1 Blackberry, и 8 устройств Android Камера Функции вейвлета, неоднородность фотоотклика (PRNU) SVM Точность приблизительно 94%
[193] 8000 IOS Все датчики и контекстные функции — 29 различных функций SVM и случайный классификатор Точность приблизительно 97%
[194] 6 камер и 3 смартфона Камера Характеристики цвета, качества и частотной области SVM Точность от 66% до 97%
[195] 12 смартфоны и камера Камера Цвет, качество, частотная область и функция вейвлета + PRUN SVM Для всех функций точность увеличивается.Некоторые функции позволяют получить лучшие результаты в определенных сценариях
[196] Arduino и акселерометр Акселерометр На плоском столе Функции временной области Статистический Каждый чип акселерометра
[25] 3 смартфона от трех поставщиков Акселерометр и гироскоп На плоском столе Характеристики во временной области SVM Точность более 90%
[181] между IOS и Android Акселерометр и гироскоп На столе Функции во временной и частотной области SVM, наивный байесовский метод, мультиклассовое дерево решений, ближайший сосед (KNN), классификатор квадратичного дискриминантного анализа (QDA) и объединенные деревья решений Упакованные деревья решений имеют самую высокую точность

4.1.4. Статус пользователя

Статус пользователя делится на две категории: активность и локализация в помещении. Обзор этих двух категорий представлен ниже.

(1) Действия пользователей . Это массивный зонтик, охватывающий множественные действия. Тем не менее, эти действия можно разделить на три основных класса: простые, сложные и полезные. Простые действия могут быть определены одним действием, например, ходьба, подъем по лестнице, спуск по лестнице, прилегание и сон. Сложные действия сочетают в себе различные действия, которые происходят одновременно, например, вождение автомобиля, катание на велосипеде или переодевание.Наконец, здоровая деятельность — это комплексная деятельность, сочетающая в себе множество действий, влияющих на здоровье пользователей, например, упражнения и падение. В этих приложениях преобладают датчики движения. У них более высокая точность, чем у других датчиков. Однако какова мотивация определения статуса пользователей? Чтобы ответить на этот вопрос, будет показано несколько примеров обнаружения активности.

В [92] авторы утверждали, что извлечение действий пользователей из данных акселерометра и гироскопа предсказывает поведение водителя автомобиля.Они классифицировали водителей на агрессивных и нормальных водителей. Алгоритм DTW был реализован с функциями временной области. Авторы сообщили, что данные гироскопа повышают точность данных акселерометра при прогнозировании поведения водителей. В [93] авторы также использовали акселерометр и гироскоп для обнаружения пьяных водителей. Авторы предложили и разработали приложение, которое определяет, пьян ли водитель, предупреждает водителя и вызывает полицию. Статистический алгоритм был развернут в реальном времени.

В [94] авторы попытались классифицировать способы передвижения (ходьба, езда на велосипеде, автомобиль, автобус и поезд), используя данные GPS и акселерометра в реальном времени. Они попытались максимально уменьшить вектор признаков, чтобы уменьшить вычислительную мощность. KNN и случайный лес сравнивались с целью классификации. Для процесса сокращения признаков использовались анализ главных компонентов (PCA) и рекурсивное исключение признаков (RFE). Сообщается о точности более 96% на основе случайного классификатора лесов.Данные, представленные в этой работе, могут быть использованы для составления статистического отчета о способах передвижения в городах. Однако для проводимых работ необходимы данные GPS. Этот датчик требует разрешения пользователей для работы и сбора данных. Обнаружение физической активности — еще одно приложение для прогнозирования статуса пользователей. В этом классе смартфоны используются для классификации физических нагрузок, таких как ходьба, езда на велосипеде или сон. В [95] авторы использовали показания акселерометра и гироскопа с алгоритмом SVM для классификации физических нагрузок.Были классифицированы шесть различных видов деятельности. Из этих датчиков было извлечено 17 различных характеристик во временной и частотной областях. Авторы сообщили о точности более 95% при ходьбе, 79% при спуске по лестнице, 72% при подъеме по лестнице, 92% при стоянии, 94% при сидении и 100% при лежании. В [96] авторы сравнили ИНС с глубоким обучением с несколькими алгоритмами, основанными на одних и тех же датчиках движения. Они сообщили, что ANN с глубоким обучением превышает точность 95% по сравнению с другими алгоритмами.Тем не менее, они сообщили, что SVM имеет более высокую точность для стационарных действий. В [97] авторы попытались измерить производительность 6 различных позиций смартфонов с пользователями. Алгоритмы SVM, KNN и случайного леса с функциями времени, частоты и вейвлета используются для сравнения эффективности и точности действий различных пользователей в зависимости от положения смартфона. В [98, 99] использовалось обнаружение физической активности на основе датчика магнитометра, чтобы уменьшить шум датчика акселерометра, особенно при нахождении смартфона в различных областях тела.В [97] было собрано более 27 тысяч выборок данных от десяти разных субъектов. Характеристики вейвлета, частоты и временной области были извлечены из датчиков движения. Были использованы мультиалгоритмы, такие как случайный лес, SVM и KNN. Извлеченные результаты показывают высокую точность прогноза ежедневной активности. В [100] Actitracker было предложено использовать собранные данные с датчиков движения для обнаружения физической активности пользователей в качестве приложения для мониторинга состояния здоровья. Характеристики временной и частотной области были собраны и переданы в случайный классификатор леса.Приложение Actitracker позволяет пользователям определять пороговые значения своих повседневных действий для их измерения. В [101] оценивалось приложение для отслеживания активности для смартфонов Happito. Исследование показывает, что пользователи обращаются к приложению в среднем в течение 5 секунд только для проверки своего статуса, и их не интересуют свои исторические журналы. Это показывает, что эти данные следует удалять ежедневно в целях безопасности.

В области мониторинга здоровья с помощью датчиков движения выявляются различные заболевания, такие как болезнь Паркинсона, эпилепсия и инсульты [102, 103].В этой области преобладали приложения для обнаружения падений. В [104] авторы использовали четыре различных алгоритма классификации: наивный байесовский алгоритм, дерево решений J48, дерево решений случайного леса и SVM для обнаружения падения. Были зарегистрированы четыре типа падений: вперед с использованием рук, вперед с использованием колен, вбок и назад. Авторы утверждают, что точность превышает 99% для всех временных и частотных характеристик. В других работах использовались другие алгоритмы машинного обучения для обнаружения падений с учетом времени, частоты и вейвлетов [105, 106].Наконец, было написано приложение, использующее данные датчика движения для обнаружения падений и сигнализации [107].

В этой области используются умные часы. В [108] авторы использовали умные часы для распознавания шести различных видов деятельности с использованием пяти различных ГНД. Зарегистрирована точность обнаружения нетрезвых людей с точностью более 90%. В [109] было предложено шесть различных действий с тремя разными алгоритмами, использующими функции временной области. Сообщается о 90% точности алгоритма J48.Интересным детектором физических действий является приложение для подсчета шагов. В этом приложении классификатор сначала обнаруживает шаги; впоследствии он пытается подсчитать эти шаги [110]. Это приложение можно использовать в качестве первого шага в процессе локализации в помещении.

(2) Локализация в помещении . GPS доминирует в системе наружной локализации. Приемник GPS встроен во все новые интеллектуальные устройства. Однако внутренняя среда — это область без GPS. Это сделало его горячей темой для исследований в последние несколько лет, особенно в процессе локализации в метро, ​​небоскребах и торговых центрах.Локализация внутри помещений в основном делится на два класса: локализация Wi-Fi и определение точного счета пешехода (PDR). Первый класс отличается высокой точностью. Однако для этого требуется установка сетевой инфраструктуры и точек доступа. В [111] датчики смартфонов и сигнал Wi-Fi были использованы для построения точной системы локализации в помещении с частотой ошибок около 1,1 м. Алгоритм KNN был принят из-за его простоты. Чтобы исключить установку точки доступа и инфраструктуры, предлагается PDR.В [112] данные гироскопа и акселерометра были записаны для локализации в помещении. В [113] авторы предложили приложение для точной локализации и отслеживания в помещении на основе магнитометра и камеры. Для сравнения изображений написана модель нейронной сети. В этом исследовании утверждается три разных факта. Во-первых, магнитные показания датчиков различаются в зависимости от их расположения в здании. Во-вторых, чтение не зависит от времени. Наконец, магнитное считывание наполовину невосприимчиво к фоновому шуму.Другие исследования показали, что магнитометры, наряду с акселерометрами, могут использоваться для создания систем слежения с очень высокой точностью, которые могут эффективно работать в помещениях и иметь низкое энергопотребление, в отличие от GPS [114] в приложениях PDR. Другие исследователи показали метод создания внутренних карт зданий с помощью магнитометров и акселерометров [115]. Другой вид локализации в помещении — это высотная локализация. В этой области доминировал датчик барометра. Барометр может создавать модели определения местоположения телефона и, следовательно, пользователя телефона внутри зданий со 100% точностью [116].Телефонные барометры также использовались для определения уровня пола пользователя с высокой точностью [40]. Другие исследования показали, что местоположение пользователя можно оценить и отследить с приличной точностью только с помощью телефонного барометра [117]. Хотя акселерометры также могут использоваться в методах определения местоположения в помещении, барометры оказались более точными, особенно когда телефон отвлекается другими действиями, такими как игры или телефонный звонок [116]. Другое исследование продемонстрировало точные показания высоты телефона, в первую очередь, с помощью гироскопа телефона вместе с акселерометром [118].

4.1.5. Приложения для здравоохранения

Интеллектуальные устройства в приложениях для здравоохранения получили распространение за последнее десятилетие. Эти приложения подразделяются на три основных области: мониторинг состояния здоровья в реальном времени, отслеживание активности и обнаружение проблем со здоровьем и заболеваний. В приложениях для мониторинга здоровья интеллектуальные устройства могут использоваться для мониторинга различных аспектов и частей человеческого тела в активном или пассивном режимах. В активном режиме пользователь отвечает за выполнение определенной операции с использованием интеллектуального устройства для считывания внутренних органических сигналов.Например, в приложении Cardiio [119, 120] камера смартфона была адаптирована для измерения сердцебиения путем определения изменений цвета кожи во время циркуляции крови по телу. В приложениях для бесконтактного мониторинга здоровья преобладают акустические сигналы. Микрофоны и динамики получили широкое распространение. В [121] было предложено приложение для смартфона, использующее микрофон и динамик для отслеживания сердцебиения. В [19] было предложено приложение для мониторинга качества сна на основе акустических сигналов.Еще одно приложение для мониторинга здоровья — это мониторинг процесса реабилитации после травм. В [122] данные гироскопа и акселерометра были записаны дома для отслеживания прогресса реабилитации после тотального артропластики коленного сустава.

В литературе широко распространены интеллектуальные устройства и их сенсорные приложения для отслеживания состояния здоровья. В [123] было разработано приложение для смартфонов для отслеживания и предотвращения инсультов.

В обнаружении болезней интеллектуальные устройства продемонстрировали огромный потенциал.В разных приложениях используются разные датчики интеллектуальных устройств. В [124] камера смартфона использовалась для тестирования гемоглобина крови на анемию. Зарегистрирована точность от 76% до 85%. Другой пример применения контактной или активной камеры тестирования был предложен в [125] для проверки поражения кожи на предмет различных бактериальных заболеваний, таких как язва Бурули. В [126] были записаны все данные датчиков смартфонов для мониторинга психического здоровья и выявления депрессии, стресса и одиночества.Другой пример обнаружения заболеваний с помощью приложения для смартфонов — это обнаружение влияния кожных заболеваний на процесс идентификации по отпечатку пальца. Было обнаружено, что некоторые симптомы кожных заболеваний могут влиять на цвет кожи или структуру сосочковых гребней, что может влиять на сканеры отпечатков пальцев [127, 128]. Более того, исследования показали, что существует корреляция между образцами отпечатков пальцев и диабетом. Кан и др. обнаружили, что диабет был связан со средней разницей в количестве дерматоглифических гребней между большим пальцем и мизинцем с учетом поправок на пол и возраст [129].Другие также показали, что завитки, петли и дуги отпечатков пальцев у пациентов с диабетом значительно отличаются от пациентов без диабета [130, 131]. Хотя образцы отпечатков пальцев связаны только с диагностикой генетических заболеваний [132], это все еще поднимает вопрос о том, смогут ли мобильные телефоны, оснащенные сканерами отпечатков пальцев, выполнять такие задачи, как прогнозирование развития диабета или обнаружение определенных типов. кожных заболеваний у пользователей.

4.2. Точность извлеченной информации

Как упоминалось в предыдущем разделе, многие полезные приложения были предложены и разработаны на основе процесса обучения различных наборов данных.Процесс обучения, а также тестирование и проверка этих приложений проводились в контролируемой среде. Более того, собранные данные фильтруются перед использованием в MLA. Эти проблемы вызвали вопросы о точности разработанных приложений в реальной жизни и вне контролируемой среды [133].

Другая выявленная проблема — это количество функций, которые были извлечены и использованы в различных приложениях. Как упоминалось в предыдущем разделе, одни и те же функции использовались снова и снова для получения разных выводов.Те же функции использовались как для личных качеств, так и для личной деятельности. Если одни и те же характеристики раскрывают всю информацию, как личные качества не повлияют на извлеченные действия? Например, в [134] авторы показывают, как зашумленные данные в приложениях для работы с большими данными на смартфонах могут привести к неверным выводам. Авторы исследовали точность приложения для подсчета шагов в смартфонах Apple и Android. Они выявили большой диапазон ошибок в этих приложениях на обеих платформах. В [135] было проведено исследование качества работы приложений для здоровья на смартфонах.Полученные результаты выявили различные вопросы пользователей относительно достоверности, точности и конфиденциальности информации. Это показывает, что точность — одна из проблем пользователей. В [136] авторы сравнили классификацию приложений для смартфонов по личной повседневной деятельности двух разных групп: первой группы из 20 молодых людей и второй группы из 37 пожилых людей. Они обучили классификатор на основе данных, собранных из первой группы, и протестировали модуль во второй группе. Тот же эксперимент был повторен с другим модулем, обученным на данных второй группы и протестированным на первой группе.Они сообщили о сильном влиянии на точность в обоих сценариях. Это означает, что в эти исследования следует добавлять личные черты в качестве характеристик или собирать массивные наборы данных из разных стран для всех возрастов. В [137] авторы провели эксперимент по распознаванию походки с использованием гироскопа и акселерометра для умных часов, используя данные за один и тот же день и в разные дни для процесса тестирования и проверки. Они сообщили об увеличении количества ошибок в распознавании походки при использовании данных в разные дни.

Третья проблема — размер набора данных. Если эти приложения будут использоваться в разных странах и от людей разного возраста, как следует собирать набор данных и какого размера он должен быть? В [138] авторы провели эксперимент с данными, собранными у более чем 700 тысяч человек из 111 стран, для изучения ситуации с ожирением в странах. В других исследованиях участвовало только 10-50 человек [134, 135].

Вопрос точности приложений для смарт-устройств, использующих MLA, требует различных процедур тестирования и проверки в реальной жизни.

5. Проблемы, связанные с выводом скрытой информации

Как упоминалось выше, было предложено множество полезных приложений, использующих скрытую информацию с открытым доступом датчиков. Однако использование этих данных позволяет выявить множество проблем. В следующих разделах представлены атаки на безопасность и вопросы конфиденциальности. Кроме того, будут выявлены и другие реальные проблемы физической безопасности.

5.1. Атаки по побочным каналам

Атаки по побочным каналам определяются как любые компьютерные атаки, которые могут быть реализованы с использованием собранных данных из системы законными способами, а не ошибок в развернутых алгоритмах [139].Эти атаки делятся на девять основных категорий. Четыре из этих категорий были реализованы в смартфонах, как показано в Таблице 5.

(DTM1181) Программная клавиатура 911 87

81 Акустический


Работа Тип Датчики Функции Комментарии Результаты
Алгоритм
[58] Motion Гироскоп и сенсорный экран Временная область, угол верхней биссектрисы и угол нижней биссектрисы Программная клавиатура только с цифрами 70% точность для 4-значного PIN-кода Классификатор предположений
TapLogger [197] Движение Гироскоп, акселерометр и сенсорный экран Временной интервал и изменения угла Мягкая клавиатура для цифр 90% точность с 3 признаками для 8-значного PIN-кода SVM с использованием LIBSVM [198]
TapPrints [183] ​​ Motion Гироскоп и Акселерометр Временная область, частотная область и значения FTT Программная клавиатура для английских символов 90% точность для английских символов с выводом — ближайшего соседа (KNN), полиномиальной логистической регрессии, SVM, случайных лесов [199] и упакованные деревья решений
Аксессуар [184] Движение Акселерометр Временная область, среднее время от выборки до пика, общее время окна и количество выборок в окне Soft клавиатура для английских символов 6 символов пароля в 4.5 трейлов Случайный лес, ИНС, SVM и дерево решений C4.5
[200] Акустический Микрофон Функции Cepstrum [201] и распознавание речи утверждают, что это лучше, чем FFT Программная клавиатура для английских символов 96% точность Использовались скрытые марковские модели [202], линейная классификация, ИНС и языковые модели
Атака по времени [142] Время Микрофон FFT Мягкая клавиатура и аппаратная клавиатура Выведение PIN-кода без активации предупреждений Цепи Маркова с атакой грубой силы
Soundminer [203] Акустический Микрофон FFT, голосовая запись и двухтональный многочастотный Вывод PIN-кода, паролей, клавиш увеличения и уменьшения громкости Распознавание речи Google
Powerspy [145] Power Энергопотребление беспроводной связи Файлы энергопотребления как временные ряды Выведение маршрутов и динамическое отслеживание в реальном времени Временная деформация (DTW) [204] и оптимальное смещение последовательности подпоследовательностей (OSB ) [205]
[149] Энергия Энергопотребление смартфона Файлы энергопотребления как временные ряды Вывод приложений, геолокации, длины пароля и пользовательского интерфейса Статистика
[153] Время Прерывания Файл прерывания Вывод приложений и разблокировка телефона DWT и скрытая марковская модель (HMM)
PinMele [151]

86 PinMele [151]

86 гироскоп, барометр, IP и часовой пояс

Данные датчика Выявление и отслеживание пользователей по всему миру SVM
[157] Акустический Микрофон Ряд данных Точность более 70% для 5-минутных аудиофайлов Статистический
[156] Микрофон Акустический Данные строки 1.5 частота ошибок Неконтролируемый алгоритм

Идея атаки по побочному каналу возникла давно. В этой области появилось много методов и алгоритмов. Один из старейших методов — электромагнитное излучение, предложенный в 1980-х годах. В этом методе исследователи обнаружили, что электронные компоненты излучают электромагнитные волны при переключении между различными состояниями. Этот метод использовался в различных атаках.В [140, 141] авторы попытались вывести компьютерные пароли с помощью электромагнитных волн нажатия клавиш. Авторы утверждали, что нажатие клавиши будет излучать электромагнитные волны, которые могут определить нажатую клавишу. Были оценены различные сценарии, такие как спад и нарастание. В [142] авторы попытались изучить уникальную звуковую обратную связь при нажатии клавиш для определения нажатых клавиш. Более того, авторы попытались изучить расстояние от клавиатуры, чтобы распознать эти звуки обратной связи.Они обнаружили, что этот метод можно использовать с помощью грубой силы, не вызывая никаких предупреждений.

Атаки по побочным каналам переместились на смартфоны за счет использования их датчиков. Некоторые данные датчиков получить труднее по сравнению с другими. Например, данные GPS требуют разрешения пользователей смартфонов, чтобы начать процесс сбора урожая. Однако для других датчиков разрешения не требуются. Например, W3C опубликовал спецификацию событий DeviceOrientation, которая позволяет JavaScript на веб-сайтах получать доступ к данным акселерометра и гироскопа в Android и IOS без разрешения пользователя [143].Одна из первых работ, которые были проведены для выявления угроз атак на сенсорные данные и защиты от сенсорных атак, содержится в [144]. Было проведено множество работ, чтобы показать, что все типы атак по побочным каналам жизнеспособны в смартфонах. Например, использование энергии в качестве атаки по побочному каналу было использовано в [145]. В смартфонах Android есть два файла с открытым доступом, которые отслеживают потребление энергии (/ sys / class / power supply / battery / Voltage now и / sys / class / power supply / battery / current now). Любой процесс или приложение могут получить доступ к этим файлам без разрешения.Авторы использовали эти файлы для отслеживания смартфонов и различения маршрутов. Были показаны два сценария для различения маршрутов, отслеживания в реальном времени и определения новых маршрутов. Были задействованы два алгоритма машинного обучения. Авторы показали, что потребление энергии смартфоном одинаково для одного и того же маршрута, даже если используются два разных смартфона. Предлагаемый метод не требует ни идентификаторов сот, ни SSID точек доступа, как в [146–148]. Все эти методы отслеживают смартфоны и определяют маршруты на основе атак по побочным каналам.Другой пример использования энергии в качестве побочной атаки был показан в [149]. В этой работе использовались те же два файла мониторинга мощности. Было показано четыре различных атаки: идентификация приложения, вывод пользовательского интерфейса, определение длины пароля и геолокация. Они показали, как статистический метод используется для получения точных результатов во всех этих ситуациях. В [150] авторы показали, как трассы питания могут использоваться для различения различных криптографических алгоритмов в Android-смартфонах.

Другой пример атак по побочному каналу — атаки движением. В [151] авторы предложили PinMe, алгоритм, который может отслеживать пользователей по всему миру. Использованы датчики часового пояса, IP-адреса, акселерометра, гироскопа и барометра. PinMe может отслеживать пользователей при выполнении различных действий, таких как ходьба, вождение автомобиля, нахождение в поезде и даже в самолете. В [152] авторы предложили метод, который использует акселерометр и гироскоп для поиска маршрутов в городе, по которому въезжает пользователь.Предложен алгоритм поиска, основанный на карте в виде графа. Метод был протестирован в 30 городах с точностью более 50%, чтобы найти список из десяти возможных маршрутов.

Другой пример атак по побочным каналам — это атаки по времени. В [153] авторы показали еще один файл с открытым доступом на платформе Android, который называется (/ proc / interrupts). Этот файл отслеживает все запросы аппаратных прерываний в системе. Используя этот файл, авторы успешно вывели шаблоны блокировки, выделенные пользовательские интерфейсы и идентифицированные приложения.

В [154] авторы показали, как общедоступные файлы контроля и мониторинга с нулевым доступом с открытым доступом используются для различных атак. Например, файл (/ proc / uid-stat /), который показывает статистику использования сети приложениями, может быть показан для вывода установленных приложений и наиболее популярных приложений, которые используют пользователи. Было показано, что случай позволяет сделать вывод о состоянии здоровья пользователя путем вывода страниц статей о заболеваниях, которые пользователи читают в приложении WebMD. Кроме того, авторы показали, как файл (/ proc / net / arp) может использоваться для определения местоположения пользователей.

В [155] была предложена легкая атака по побочному каналу на основе данных, собранных с датчика внешней освещенности. Автор показал, что сила света, регистрируемая этим датчиком, изменяется при изменении положения касания пальца на сенсорном экране. Этот процесс использовался для предсказания PIN-кода, вводимого с помощью касания сенсорного экрана смартфона. Автор показал высокую точность определения ПИН-кодов. Однако для повышения точности следует использовать другие методы.

Другая интересная атака по побочным каналам предложена в [156].Авторы утверждали, что количество людей в месте можно подсчитать, используя микрофон и неконтролируемую ВПП. Ошибка 1,5 была зафиксирована при разных уровнях шума фона.

Наконец, новая интересная акустическая атака по боковым каналам была показана в [157]. В этом методе авторы утверждали, что любые записанные голосовые или видеофайлы по всему миру имеют отпечаток местоположения. Этот отпечаток поступает из сигналов частоты электрической сети (ENF), которые могут быть обнаружены в записанных файлах.Загрузив сотни видеороликов с YouTube из разных стран и городов, а затем извлекая информацию ENF из этих видеороликов, новые записанные звуковые или видеофайлы можно сравнить с загруженными файлами, чтобы найти похожие ENF. Авторы заявили о точности более 70% для аудиофайлов продолжительностью более 5 минут. Другая акустическая боковая атака была показана в [158].

В таблице 5 представлена ​​сводка атак по побочным каналам, реализованных на смартфонах.

5.2. Конфиденциальность

Конфиденциальность определяется как состояние отсутствия общественного внимания.Другими словами, любой хранит свою жизнь в тайне, не сообщая другим подробностей своей жизни. В настоящее время Интернет и социальные сети позволяют подписчикам делиться своими фотографиями, комментариями, местоположениями и статусами. Тем не менее, конфиденциальность была рассмотрена в новом методе, при котором люди или подписчики могут контролировать, чем они делятся и с кем делиться. Это настроило определение конфиденциальности для управления контентом и вниманием людей. В эпоху больших данных MLA позволили разработчикам интерпретировать массивные данные по-разному, отличные от интеллектуальных устройств [159, 160].Это увеличивает нагрузку на разработку алгоритмов и типа собираемых данных. В [8] автор показал, что одна из самых больших проблем конфиденциальности в IoE заключается в том, что пользователи имеют ограниченный контроль над тем, какие данные следует совместно использовать и распространять. В правах человека упоминается, что люди имеют право хранить личные вещи в секрете [161]. Однако, как упоминалось ранее, большие данные могут помешать этому праву, выкапывая секретную информацию из свободно доступных бессмысленных данных.

Основная проблема конфиденциальности при интеллектуальном анализе данных заключается в том, что она неявная.Пользователи не знают, какую информацию можно обнаружить с помощью их собственных датчиков. В анкетах, проведенных в [162], авторы попытались измерить конфиденциальность пользователей смарт-устройств. В исследовании сравнивался уровень конфиденциальности пользователей компьютеров и пользователей смартфонов. В анкете было написано девять различных вопросов по категориям. Исследование авторов показало, что 68% подписчиков смартфонов не вводят свой PIN-код в смартфонах из соображений конфиденциальности и безопасности.Более того, что касается отчетов о состоянии здоровья, 38% людей не хотят открывать такие отчеты со своих смартфонов. Девять человек сказали: «Чем больше у вас проблем со здоровьем, тем более частными они становятся и чем более частными они становятся, тем меньше вероятность, что я сделаю это по мобильному телефону». Наконец, что касается служб определения местоположения, большинство людей, которые боятся использовать такой комментарий службы, что они боятся ограбления. Этот опрос показывает, что подписчики смарт-устройств обеспокоены своей конфиденциальностью.Однако что они могут сделать, чтобы защитить свою конфиденциальность от интеллектуального анализа данных?

В [163] авторы показали, что конфиденциальность интеллектуальных устройств сложна, поскольку она состоит из различных уровней оборудования, операционной системы и приложений. Поверх этого многоуровневого стека добавляется еще один уровень процесса интеллектуального анализа данных датчиков. Это показывает, как конфиденциальность интеллектуальных устройств в эпоху IoE требует нового устройства, чтобы улучшить ее без какого-либо влияния на удобство использования устройств.

5.3. Сценарии угроз безопасности

В этом разделе будут показаны некоторые реальные атаки интеллектуальных устройств.Эти атаки иногда можно отнести к категории атак по побочным каналам. Однако в этих атаках используются некоторые физические явления с использованием интеллектуальных устройств. Например, в [158] авторы используют уровни частотной чувствительности микрофона для модуляции команды, которая не слышна для человека. Команду можно получить с микрофона смартфона, интерпретировать и запустить последовательность действий с помощью службы голосового помощника, например Siri. Команда записывается и модулируется сигналом с частотой выше 20 кГц.Авторы заявили об успехе с очень высокой точностью. В [164] авторы использовали акселерометр и гироскоп в умных часах для обнаружения комбинаций механических замков. Другими словами, всякий раз, когда пользователи умных часов открывают сейф, код может быть обнаружен любым приложением, собирающим данные акселерометра и гироскопа. Эта атака может быть представлена ​​как атака по побочному каналу; однако собранные данные были использованы для взлома реального оборудования. Вот почему мы думаем, что он принадлежит к этой категории.Можно использовать многие другие угрозы безопасности. Другой пример был предложен в [165] для вывода информации о производственной плоскости и машинах, использующих магнитометр и микрофон. Авторам удалось выделить станки с ЧПУ, 3D-принтеры, их виды и виды. Далее мы показываем три различных возможных сценария, которые могут быть реализованы в будущем.

Первый сценарий — кража со взломом. В этом сценарии грабителю необходимы три части информации для успешного ограбления дома: активность владельцев, местоположение и количество людей в доме.В [19, 20] авторы показали, как режим сна пользователей смартфонов может быть записан с использованием света сенсорного экрана, состояния зарядки аккумулятора и подключения кабеля к зарядному устройству. Эти особенности могут быть использованы для изучения деятельности домовладельца в сочетании с акселерометром и гироскопом [160]. Вторая часть информации — это местоположение в доме. В ходе локализации в помещении мы обнаружили, что можно найти пользователя в закрытом помещении, используя только акселерометр и гироскоп.Для подсчета людей в доме можно использовать данные микрофона, как в [156].

Второй сценарий — это отслеживание местоположения, как в [166]. Если поведение пользователей сенсорных экранов было собрано и записано из различных приложений для смартфонов в течение длительного периода времени. Эти данные могут быть косвенно использованы для отслеживания и поиска пользователя. Даже если пользователь сменил смартфон и создал новые учетные записи электронной почты и новые имена и пароли, приложения и компании могут отслеживать пользователей, чтобы показать сходство между любыми новыми пользователями и существующими пользователями.Другими словами, в этом цифровом мире никто не будет снова начинать с нуля. Более того, если ваши прикосновения собираются в течение длительного времени, тепловые карты могут быть созданы для визуализации этих данных перед анализом. Впоследствии эти данные можно использовать для прогнозирования учетных данных пользователей, таких как имена пользователей и пароли для различных приложений. Другими словами, можно написать новую эру программного обеспечения для регистрации ключей.

Третий сценарий — атаки на основе личных черт характера. Предположим, что это вирус, который взламывает только умные устройства женщин или детей.Такие вирусы могут распространяться по разным устройствам; однако это работает только в зависимости от поведения пользователей. Более того, приложение запускается / закрывается в зависимости от настроения пользователей.

Это откроет дверь для новых атак на поведение / личные черты.

Это несколько примеров тысяч угроз и сценариев безопасности, которые могут быть реализованы и предложены. Эти сценарии — открытое поле для инноваций.

5.4. Как и где начать копать скрытую информацию

С распространением смартфонов, планшетов, смарт-телевизоров и умных часов стало быстро развиваться инструменты и методы разработки приложений для них.Было предложено, разработано и коммерциализировано множество методов и инструментов [167]. Тем не менее, эти инструменты относятся к одному из трех классов: программируемые инструменты, инструменты кодирования с нулевой строкой и гибридные инструменты. Инструменты программирования определяются как интегрированные среды разработки (IDE), которые требуют навыков хотя бы одного языка программирования для программирования достойного приложения. Android studio [168], требующий глубоких навыков программирования на XML и Java, является официальной IDE для разработки приложений для Android. DroidEdit [169] — еще один пример из этой категории, который также требует навыков языка программирования Java.Третий пример — Cordova, для которого требуются навыки работы с языками веб-интерфейса, такими как CSS, HTML и JavaScript. Как уже упоминалось, эта категория инструментов требует глубоких знаний в области компьютерных наук и языков программирования для разработки приложений. В этом случае будет легче отследить и отследить код до его разработчиков [170]. Более того, хакерам-любителям или взломщикам сложно писать приложения для сбора данных датчиков пользователей, обновления их на сервере и минимального использования приложений.Однако такой стиль программирования может снизить удобство использования интеллектуальных устройств. В [171] авторы попытались использовать студию Android, чтобы написать приложение для сбора данных датчиков пользователей и загрузки их на сервер. Авторы попытались показать законность и этичность использования таких данных.

Была предложена еще одна группа инструментов: инструменты кодирования нулевой строки [172]. В этой категории приложение используется для преобразования веб-приложений и веб-страниц в приложения для смарт-устройств. Любое онлайн-приложение или сайт можно преобразовать в приложение, не написав ни одной строчки кода.Этот инструмент опасен, поскольку к некоторым датчикам интеллектуальных устройств можно получить доступ из JavaScript без каких-либо разрешений [143], как упоминалось в Разделе 5.1. Однако разработчикам приложений сначала необходимо преобразовать веб-приложение. Это также требует глубоких навыков.

Третий и самый сложный инструмент разработки приложений для смарт-устройств — гибридный [173]. В этом инструменте простой логический поток приложения требуется для разработки сложного кода. Навыки программирования не требуются. Однако требуется написание алгоритма.Одним из наиболее популярных примеров этого инструмента является MIT App Inventor (MAI) [174], который определяется как стиль программирования, управляемый событиями. MAI позволяет программистам получить все функции любой сложной IDE без каких-либо навыков программирования. Любой датчик можно забрать. Данными можно легко обмениваться с помощью Wi-Fi, мобильной сети, Bluetooth и NFC [175]. Бесплатная учетная запись Google — единственное требование, чтобы начать писать любое сложное приложение. Эта среда использовалась в приложении для мониторинга умного дома [176], приложении для фитнеса [177], приложении для мониторинга состояния здоровья [178] и конструкции умной лампы, использующей датчики смартфона [179].

Категория гибридных инструментов показывает, что атаки по побочным каналам легко реализовать. Чтобы начать реализацию приложений, на экране 9 показаны необходимые шаги. Во-первых, требуются дампы данных со смарт-устройств. Эти дампы, как показано, доступны в Интернете. Любой из этих дампов можно скачать. Во-вторых, должен быть реализован процесс извлечения признаков. Как уже упоминалось, из данных могут быть извлечены характеристики данных во временной, частотной и вейвлетной областях, а также в строках. Наконец, требуется механизм машинного обучения, такой как R, Python или MATLAB, для сравнения различных MLA, чтобы выбрать точный и простой.Иногда принятие самого простого в реализации преобладало над точным. Наконец, математическая модель готова к развертыванию.


Для развертывания обученного алгоритма в реальном мире требуется приложение для смарт-устройства. МАИ упрощает эту задачу. Алгоритм должен быть встроен в приложения любого типа. Шаги развертывания показаны на рисунке 10. Процесс развертывания состоит из двух основных частей: на стороне клиента и на стороне сервера. Клиентская сторона — это приложение для смарт-устройства. Это приложение должно содержать как минимум четыре разных модуля.Первый модуль — это модуль таймера, который будет записывать показания датчика в течение предварительно сконфигурированных периодов. Более того, отметка времени сбора данных датчика была использована как функция в различных алгоритмах, как было показано. Второй модуль — это сенсорные модули. На этом этапе необходимо собрать данные о том, какие данные датчиков использовались в процессе обучения. Все датчики, кроме дактилоскопического, реализованы в МАИ. Третий модуль — это модуль сохранения данных. Этот модуль необходим для уменьшения использования сети и любых модулей обработки данных, необходимых в приложении для смарт-устройства.MAI позволяет программисту сохранять данные приложения во внутренней уникальной базе данных. Заключительный этап — передача данных через интернет-модуль. Для этого шага можно использовать протокол HTTP.


На стороне сервера веб-приложение должно быть написано и размещено в сети. Приложение должно извлечь все полученные данные из процесса передачи данных. Адрес интернет-протокола (IP) отправителя должен быть записан, чтобы различать пользователей приложения. Кроме того, он должен записывать временные метки.Второй шаг в этом приложении — извлечение признаков из полученных данных. Наконец, обученный математический модуль используется в собранных функциях для получения скрытой информации. Можно сделать другой выбор.

Другой метод может использоваться для уменьшения использования сети. Все шаги перенесены в приложение для смарт-устройства. В этом методе использование сети будет сведено к минимуму, поскольку устройство будет отправлять только скрытую информацию. Однако вычислительная нагрузка увеличится.Чтобы уменьшить вычислительную нагрузку на приложение, модуль таймера можно настроить для использования извлечения функций и математического модуля MLA в очень длительные периоды. Эти два сценария реализации показывают, насколько легко взломать безопасность пользователей смарт-устройств в эпоху IoE.

6. Заключение и обсуждение

Умные устройства есть везде. Наступила эра IoE. Преимущества, приложения и удобство использования этой парадигмы были представлены во многих исследовательских работах. Конфиденциальность и безопасность интеллектуальных устройств в IoE на протяжении многих лет привлекали исследователей к созданию безопасных систем.Тем не менее, машинное обучение и большие данные усложнили ситуацию. В этой статье мы покажем, как машинное обучение, большие данные и данные датчиков интеллектуальных устройств используются для поиска полезной скрытой информации. Было показано, как датчики интеллектуальных устройств, которые используются для повышения удобства использования устройств, могут быть использованы в полезных приложениях, с одной стороны, и при взломе и атаке, с другой стороны. Более того, было показано, как эти угрозы и атаки могут быть реализованы и развернуты простым методом с использованием программирования, управляемого событиями, без глубоких навыков программирования.

К сожалению, не существует скрытого руководства по защите данных, которое можно было бы загрузить и использовать для решения проблем точности, конфиденциальности и безопасности. Однако разработчики приложений и пользователи могут использовать множество методов, чтобы максимально уменьшить эти проблемы.

Осведомленность пользователей — самый важный шаг для предотвращения проблем со скрытыми данными. Пользователи должны знать, что загружать в Интернет. Перед установкой новых приложений следует внимательно прочитать разрешения для приложений. Пользователи не должны устанавливать приложения из неизвестных источников или разработчиков.Пользователи не должны предоставлять какие-либо разрешения, требуемые от какого-либо приложения, до тех пор, пока они не поймут, почему такое приложение требует таких разрешений. Например, для различных игр на рынке Android требуется доступ к мультимедийным файлам и файлам на смартфоне. Почему? Пользователи должны быть умнее своих умных устройств.

Разработчики операционных систем для интеллектуальных устройств должны увеличить и улучшить разрешения на доступ к датчикам интеллектуальных устройств. Пользователям следует предоставить больше контроля. Все время должно отображаться больше предупреждающих сообщений.Больше не показывать это сообщение использовать не следует. Требуются дополнительные исследования и разработки в этой области. Для повышения точности необходимо собрать больше данных из разных возрастов, полов и стран, чтобы уменьшить влияние различных переменных на конечный результат. Разработанные приложения следует протестировать в реальной жизни с помощью разных пользователей в течение определенного периода времени, прежде чем объявлять обоснованность своих выводов. Социальные сети — удобная среда для этого шага.

Наконец, мы считаем, что статическая конструкция интеллектуальных устройств является одной из основных проблем в области скрытых угроз данных.Например, многие пользователи смарт-устройств не знают, какие датчики у них есть и как их использовать. Более того, многие датчики бесполезны для этих пользователей. Если у пользователей смарт-устройств будет возможность проектировать и настраивать свои устройства только с необходимыми датчиками и деталями, часть этой проблемы будет решена.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Ученые разрабатывают компактный и прочный оптический датчик, который может преобразовывать свет в цифровые сигналы для использования в гибкой электронике — ScienceDaily

Мир движется к экономике триллиона датчиков, когда миллиарды устройств, использующих несколько датчиков, будут объединены под одной крышей Интернета вещей.Важной частью этой экономики являются световые / фотодатчики, которые представляют собой крошечные электронные компоненты на основе полупроводников, которые обнаруживают свет и преобразуют его в электрические сигналы. Датчики света можно найти повсюду вокруг нас, от бытовых электронных устройств и медицинского оборудования до систем оптической связи и автомобилей.

За прошедшие годы был достигнут значительный прогресс в исследованиях фотосенсоров. Ученые пытались разработать датчики, которые могут обнаруживать свет в большом динамическом диапазоне, просты в изготовлении и энергоэффективны.Большинство световых датчиков, используемых в рентабельных потребительских товарах, энергоэффективны, но чувствительны к шуму — нежелательной световой информации — во внешней среде, что отрицательно сказывается на их характеристиках. Чтобы решить эту проблему, продукты были разработаны с использованием схем преобразования света в частоту (LFC), которые показывают лучшее соотношение сигнал / шум. Однако большинство LFC изготовлено из кремниевых фотоприемников, которые могут ограничивать диапазон обнаружения света. Кроме того, использование LFC приводит к потере площади кристалла, что становится проблемой при разработке многофункциональных электронных схем для компактных устройств.

Теперь группа исследователей из Инчхонского национального университета, Южная Корея, во главе с профессором Сунг Хун Джином, продемонстрировала высокоэффективную систему фотодетекторов, которая может преодолеть ограничения обычных LFC. В своем исследовании, которое было размещено в Интернете 10 июня 2021 года и впоследствии опубликовано в томе 17, выпуске 26 журнала Small, они сообщают о разработке дополнительных светочувствительных инверторов с однослойными углеродными нанотрубками p-типа (ОСНТ) и аморфным индийом n-типа. тонкопленочные транзисторы на основе оксида галлия и цинка (a-IGZO / SWNT).Профессор Джин объясняет: «Наш фотодетектор применяет другой подход к преобразованию света в частоту. Мы использовали компоненты, которые зависят от света и не зависят от напряжения, в отличие от обычных LFC».

Новая архитектура дизайна позволила команде разработать LFC с превосходной эффективностью площади кристалла и компактным форм-фактором, что сделало его пригодным для использования в гибких электронных устройствах. Эксперименты, проведенные с использованием фотосенсорной системы, показали превосходные оптические свойства, включая высокую настраиваемость и чувствительность в широком диапазоне света.LFC также продемонстрировала возможность масштабирования большой площади и простую интеграцию в современные микросхемы на основе кремниевых пластин.

Система LFC, разработанная в этом исследовании, может быть использована для создания систем оптических датчиков, которые имеют высокий уровень целостности сигнала, а также превосходные возможности обработки и передачи сигналов. Эти многообещающие свойства делают его сильным претендентом на применение в будущих сценариях сенсоров Интернета вещей. «LFC на основе низкоразмерных полупроводников станут одним из основных компонентов в области триллионов датчиков.Наша схема LFC найдет применение в медицинском обнаружении SpO 2 , автоматическом освещении в сельском хозяйстве или в усовершенствованных дисплеях для виртуальной и дополненной реальности », — заключает профессор Джин.

История Источник:

Материалы предоставлены Инчхонским национальным университетом . Примечание. Содержимое можно редактировать по стилю и длине.

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *