WiLoVe: A WiFi-coverage based Location Verification System in LBS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the proliferation of mobile devices, location-based services (LBS) have penetrated into our daily life in recent years. In an LBS system, the users check in at different venues to acquire rewards such as virtual points or real-world coupons/discounts, and easily share with their friends the recent activities. While these rewards benefit benign users a lot, they are incentives for malicious users to cheat on their locations. Recent researches have revealed that location cheating can be launched automatically on a large scale at ease. In current practice, the defense against location cheating relies on the server side solution, which has been proven to be insufficient. In this paper, we propose a novel verification system named WiLoVe. It maps the physical area of a venue to the local WiFi coverage and involves the venue owner as the verifier, hence utilizes the user's capability of one-hop communication with the verifier to verify the user's presence at the venue. In this work, we implement the verifier as an independent application, which can easily be installed on the venue owner's existing devices (laptops, cellphones, etc.). Hence, no additional hardware is needed. An adaptive algorithm is designed to defend against proxy attacks based on the check-in delay. Extensive experiments show that WiLoVe achieves low false rate, as well as consistent user experience, acceptable power consumption, and good applicability to different WiFi environments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle