Progettazione e sviluppo di un’architettura a microservizi per la raccolta e l’analisi di dati di mobilità e di affollamento di edifici = Design and development of a microservice architecture for the collection and analysis of data on mobility and crowding of buildings

Negli ultimi anni si è assistito ad una sempre maggiore diffusione di device personali, principalmente smartphone, tablet e laptop che integrano capacità di comunicazione wireless. I sistemi che permettono i meccanismi di discovery delle reti WiFi espongono questi device a potenziali rischi legati alla privacy ed alla sicurezza, principalmente a causa della presenza di informazioni, come il MAC address del device, che ne permettono l’identificazione in maniera univoca e quindi il tracciamento. È infatti possibile scoprire molte informazioni sui device e sui proprietari di essi semplicemente intercettando questi segnali, in maniera completamente passiva e difficilmente rilevabile. Nel corso degli anni, per cercare di proteggere più efficacemente la privacy dei loro utenti, i produttori di smartphone hanno implementato sistemi di mascheramento di questi dati sensibili e ridotto le informazioni diffuse in maniere non sicura. Questa tesi nasce dall’idea di sfruttare queste informazioni per creare un sistema che permetta il monitoraggio e l’analisi dell’affollamento di zone di edifici e dei movimenti delle persone all’interno di essi con lo scopo di poter fornire uno strumento atto all’individuazione e alla risoluzione di situazioni di criticità. È stata analizzata la possibilità di utilizzare queste informazioni per ricavare stime sul numero di presenze e sulla distribuzione di persone all’interno di edifici e la possibilità di tracciare gli spostamenti di uno specifico device. In questa fase è stata ricercata una metodologia che permetta di identificare in maniera univoca un device che implementa sistemi di mascheramento delle proprie informazioni, riuscendo così a tracciare anche questi. Per la raccolta dei dati è stato necessario sviluppare un firmware custom per dei dispositivi IoT basati sulla piattaforma ESP32, dotati di funzionalità WiFi. Dal lato back end è stata realizzata un’infrastruttura secondo lo stile a microservizi che permette la gestione dei dispositivi di raccolta dei dati, il salvataggio dei dati raccolti e l’analisi, sia in modalità on demand che tramite processi automatici. Infine è stato realizzato un front end, usando il framework Angular, che permette l’interazione con i componenti dell’infrastruttura e la visualizzazione di statistiche e report. Per quanto riguarda le capacità di tracciamento dei device, i risultati ottenuti mostrano che attualmente non risulta possibile identificare in maniera certa device che utilizzano forme di mascheramento dell’indirizzo MAC, mentre risulta triviale per quelli che non implementano questi meccanismi. È stato possibile evidenziare come molti smartphone, anche di ultima generazione, non implementano queste funzionalità e pertanto risultano tracciabili. Sono stati evidenziati risultati migliori per quanto riguarda la capacità di conteggio dei device presenti in un certo lasso di tempo nei pressi dei dispositivi di raccolta. Tuttavia è importante sottolineare la difficoltà di verifica di questi risultati in quanto si è rivelato molto difficile ottenere valori di riferimento su cui basarsi per validare i modelli. Infine si è tentato di creare un sistema che permettesse visivamente di individuare le aree più affollate di un certo edificio sfruttando un approccio basato su mappe di calore che per il momento necessita di ulteriore messa a punto.