Techniques et métriques non intrusives pour caractériser les réseaux Wi-Fi

Metrics and non-intrusive techniques to characterize Wi-Fi networks

• Auteur / Autrice : Laudin Alessandro Molina Troconis
• Direction : Nicolas Montavont
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 05/07/2018
• Etablissement(s) : Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Département Systèmes Réseaux, Cybersécurité et Droit du numérique - Objets communicants pour l'Internet du futur - Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (Rennes)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nicolas Montavont, Hervé Rivano, Françoise Sailhan, Alberto Blanc
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Hakima Chaouchi, Hervé Rivano

Mots clés

Mots clés contrôlés

Informatique mobile

Économies d'énergie

Ports (informatique)

Gestion des données (systèmes d'information)

IEEE 802.11 (norme)

Mots clés libres

Caractérisation des réseaux WiFi

Ecoute passive

Fingerprinting

Crowd-sourcing

Sélection de points d'accès

Economie d'énergie

Wi-Fi characterization

Passive monitoring

Fingerprinting

Crowd-sourcing

AP selection

Energy saving

Résumé

Aujourd’hui, les appareils mobiles sont présents dans le monde entier. Ces appareils permettent aux utilisateurs d'accéder à l’Internet notamment par l'intermédiaire des réseaux WiFi. La diversité et le nombre de déploiements sans coordination centrale (y compris les utilisateurs à leur domicile) conduit à des déploiements qu’on peut qualifier de chaotiques. En conséquence, les réseaux WiFi sont largement déployés avec une forte densité dans les zones urbaines. Dans ce contexte, les utilisateurs et les opérateurs tentent d’exploiter ces déploiements pour obtenir une connectivité omniprésente, et éventuellement d'autres services. Cependant, pour tirer parti de ces déploiements, il faut des stratégies pour identifier les réseaux utilisables et choisir les plus adaptés aux besoins. Pour cela, nous étudions le processus de découverte des réseaux dans le contexte de ces déploiements. Ensuite, nous présentons une plateforme de partage de mesures sans fil, un système d'information collaboratif où les stations mobiles recueillent des mesures du réseau et les envoient à un système central. En rassemblant mesures provenant de différents utilisateurs, la plateforme donne accès à des caractéristiques du déploiement précieuses. Nous évaluons l'utilité de cette plateforme collaborative grâce à deux applications : (1) l’ensemble minimal de points d'accès, afin de réduire l'énergie nécessaire pour offrir une couverture WiFi dans une zone donnée. (2) l'optimisation des paramètres de recherche de réseau, afin de réduire le temps nécessaire pour découvrir les réseaux existants. Ensuite, nous étudions une méthode passive pour déterminer si un réseau fonctionne dans un canal saturé.

Nowadays, mobile devices are present worldwide, with over 4.40 Billion devices globally. These devices enable users to access the Internet via wireless networks. Different actors (e.g., home users, enterprises) are installing WiFi networks everywhere, without central coordination, creating chaotic deployments. As a result, WiFi networks are widely deployed all over the world, with high accesspoint (AP) density in urban areas. In this context, end-users and operators are trying to exploit these dense network deployments to obtain ubiquitous Internet connectivity, and possibly other services. However, taking advantage of these deployments requires strategies to gather and provide information about the available networks. In this dissertation, we first study the network discovery process within the context of these deployments. Then, we present the Wireless Measurements Sharing Platform, a collaborative information system, to which mobile stations send simple network measurements that they collected. By gathering and processing several network measurements from different users, the platform provides access to valuable characteristics of the deployment. We evaluate the usefulness of this collaborative platform thanks to two applications: (1) the minimal access point set, to reduce the energy needed to offer WiFi coverage in a given area.(2) The optimization of the scanning parameters,to reduce the time a mobile station needs for the network discovery. Finally, we describe a method to identify whether an AP operates ina saturated channel, by passively monitoring beacon arrival distribution.