Detección no invasiva de trastornos respiratorios debido a COVID-19 en las primeras etapas en Arabia Saudita
Autores: Boulila, Wadii; Shah, Syed Aziz; Ahmad, Jawad; Driss, Maha; Ghandorh, Hamza; Alsaeedi, Abdullah; Al-Sarem, Mohammed; Saeed, Faisal
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Detección no invasiva de trastornos respiratorios debido a COVID-19 en las primeras etapas en Arabia Saudita
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Covid-19
Arabia saudita
Detección de wifi
Frecuencias respiratorias
Métricas de seguridad
Método de encriptación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
El Reino de Arabia Saudita ha sufrido la enfermedad COVID-19 como parte de la pandemia global debido al coronavirus del síndrome respiratorio agudo severo 2. La economía de Arabia Saudita también sufrió un impacto severo. Se tomaron varias medidas para ayudar a mitigar su impacto y estimular la economía. En este contexto, presentamos un sistema de monitoreo de COVID-19 basado en la detección segura y protegida de WiFi que explota dispositivos inalámbricos de bajo costo disponibles comercialmente que pueden ser desplegados en diferentes entornos interiores dentro de Arabia Saudita. Extraímos diferentes actividades de la vida diaria y tasas respiratorias de las señales de WiFi ubicuas en términos de información de estado del canal (CSI) y las aseguramos contra el acceso no autorizado mediante permutación y difusión con múltiples cajas de sustitución utilizando la teoría del caos. Se realizaron experimentos en participantes sanos. Utilizamos las varianzas de la información de amplitud de los datos de CSI y evaluamos su seguridad utilizando varios parámetros de seguridad como el coeficiente de correlación, error cuadrático medio (MSE), relación pico-señal-a-ruido (PSNR), entropía, número de cambio de píxeles por tasa (NPCR) e intensidad de cambio promedio unificado (UACI). Estas métricas de seguridad, por ejemplo, una correlación más baja y una entropía más alta, indican una mayor seguridad del método de cifrado propuesto. Además, los valores de NPCR y UACI fueron superiores al 99% y 30, respectivamente, lo cual también confirmó la fortaleza de seguridad de la información cifrada.
Descripción
El Reino de Arabia Saudita ha sufrido la enfermedad COVID-19 como parte de la pandemia global debido al coronavirus del síndrome respiratorio agudo severo 2. La economía de Arabia Saudita también sufrió un impacto severo. Se tomaron varias medidas para ayudar a mitigar su impacto y estimular la economía. En este contexto, presentamos un sistema de monitoreo de COVID-19 basado en la detección segura y protegida de WiFi que explota dispositivos inalámbricos de bajo costo disponibles comercialmente que pueden ser desplegados en diferentes entornos interiores dentro de Arabia Saudita. Extraímos diferentes actividades de la vida diaria y tasas respiratorias de las señales de WiFi ubicuas en términos de información de estado del canal (CSI) y las aseguramos contra el acceso no autorizado mediante permutación y difusión con múltiples cajas de sustitución utilizando la teoría del caos. Se realizaron experimentos en participantes sanos. Utilizamos las varianzas de la información de amplitud de los datos de CSI y evaluamos su seguridad utilizando varios parámetros de seguridad como el coeficiente de correlación, error cuadrático medio (MSE), relación pico-señal-a-ruido (PSNR), entropía, número de cambio de píxeles por tasa (NPCR) e intensidad de cambio promedio unificado (UACI). Estas métricas de seguridad, por ejemplo, una correlación más baja y una entropía más alta, indican una mayor seguridad del método de cifrado propuesto. Además, los valores de NPCR y UACI fueron superiores al 99% y 30, respectivamente, lo cual también confirmó la fortaleza de seguridad de la información cifrada.