Haven

Une façon de protéger les espaces et biens personnels sans compromettre la vie privée

Haven est pour les personnes qui ont besoin d'un moyen de protéger leurs espaces personnels et des biens sans compromettre leur propre vie privée. Il est une application qui exploite les applications capteurs à l'appareil pour assurer le suivi et la protection des espaces physiques. Haven transforme tout téléphone Android en un mouvement, le son, les vibrations et le détecteur de lumière, guettant les invités inattendus et les intrus. Nous avons conçu Haven pour les journalistes d'enquête, les défenseurs des droits de l'homme et les personnes à risque de disparition forcée de créer un nouveau type d'immunité collective. En combinant le réseau de capteurs trouvés dans un smartphone, avec les technologies de communication les plus sûres du monde, comme signal et Tor, Haven empêche le pire des gens de réduire au silence les citoyens sans se faire prendre en flagrant délit.

Nous annonçons aujourd'hui Haven, comme un projet open-source, le long d'une version bêta publique de l'application. Nous recherchons des contributeurs qui comprennent que la sécurité physique est aussi importante que numérique, et qui ont une compréhension et de la compassion pour le genre de menaces auxquelles sont confrontés les utilisateurs et les communautés que nous voulons soutenir. Nous pensons également qu'il est vraiment cool, de pointe, et en utilisant la messagerie cryptée et le routage d'oignon dans de toutes nouvelles façons. Nous croyons que Haven ouvre la voie à une approche plus sophistiquée pour la sécurisation des communications au sein des réseaux de choses et système domotique.

Projet de groupe

Haven a été développé grâce à une collaboration entre la liberté de la presse et la Fondation Project Guardian.

Sécurité grâce à des capteurs

Haven enregistre uniquement des images et du son lorsqu'il est déclenché par le mouvement ou le volume, et stocke tout localement sur le périphérique. Vous pouvez positionner l'appareil photo de l'appareil pour capturer un mouvement visible, ou configurer votre téléphone quelque part discrète à écouter juste les bruits. Recevez des notifications sécurisées des événements d'intrusion instantanément et accéder aux journaux à distance ou à tout moment plus tard.

Les capteurs de suivi sont suivis pour un changement mesurable, puis enregistrées dans un journal des événements sur l'appareil:

    * Accéléromètre: mouvement de téléphone et les vibrations

    * Appareil photo: mouvement dans un environnement visible de l'avant ou l'appareil photo arrière du téléphone

    * Microphone: bruits dans l'environnement

    * Lumière: changement de lumière ambiante du capteur de lumière

    * Puissance: détecter la perte dispositif étant débranché, ou alimentation

ATTRIBUTIONS

Ce projet contient le code source ou les dépendances de la bibliothèque des projets de suivi:

    projet SecureIt disponible à: https://github.com/mziccard/secureit Copyright (c) 2014 Marco Ziccardi (BSD modifié)

    libsignal-service-java de systèmes ouverts chuchotement: https://github.com/WhisperSystems/libsignal-service-java (GPLv3)

    signal CLI à partir AsamK: https://github.com/AsamK/signal-cli (GPLv3)

    Sucre ORM de chennaione: https://github.com/chennaione/sugar/ (MIT)

    Picasso Square: https://github.com/square/picasso (Apache 2)

    Le AudioWife de Jaydeep: https://github.com/jaydeepw/audio-wife (MIT)

    AppIntro: https://github.com/apl-devs/AppIntro (Apache 2)

    NetCipher Guardian Projet: https://guardianproject.info/code/netcipher/ (Apache 2)

    NanoHttpd: https://github.com/NanoHttpd/nanohttpd (BSD)

    Nombre réel de Milosmns Picker: https://github.com/milosmns/actual-number-picker (GPLv3)

    Fresque Image Viewer: https://github.com/stfalcon-studio/FrescoImageViewer (Apache 2)

    Facebook Fresque Image Library: https://github.com/facebook/fresco (BSD)

    Audio Waveform Viewer: https://github.com/derlio/audio-waveform (Apache 2)

    AudioWaves de FireZenk: https://github.com/FireZenk/AudioWaves (MIT)

    SimpleWaveform de MaxYou: https://github.com/maxyou/SimpleWaveform (MIT)