Techniques de comptage et cartographie passives de clients WiFi dans l’ère de la protection des données

Passive counting and mapping techniques of WiFi clients in the era of data protection

• Auteur / Autrice : Feifei Yang
• Direction : Bruce Denby
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences et technologies de l'information et de la communication
• Date : Soutenance le 12/10/2023
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris (1992-...)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Langevin-Ondes et images (Paris ; 1997-....)
• Jury : Président / Présidente : Aziz Benlarbi-Delaï
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Samia Bouzefrane, Emmanuel Viennet

Mots clés

Mots clés contrôlés

Sniffers (logiciels)

Réseaux locaux sans fil

Localisation (informatique)

Réseaux ad hoc (informatique)

Protection de l'information (informatique) -- Droit

Mots clés libres

Suivi de l'audience

RGPD

Localisation

Probe request

Audience monitoring

GDPR

Localization

Probe request

Résumé

L'avènement de la législation sur la protection des données (GDPR) a présenté d'importants défis pour les opérateurs de réseaux WiFi, entravant leur capacité à suivre et analyser l'activité des clients à des fins commerciales et de sécurité. La randomisation des adresses MAC des appareils clients lors de chaque transmission a rendu difficile l'agrégation de l'activité des clients en utilisant des trames de gestion telles que les probe requests, pratiques courantes par le passé. Par conséquent, le comptage et la cartographie précis de l'activité des clients sont devenus problématiques, nécessitant souvent des mesures supplémentaires à partir de capteurs alternatifs tels que des caméras. Cependant, nos recherches ont donné des résultats prometteurs pour relever ces défis. Nous avons d’abord constaté que statistiquement le nombre de clients maintient une relation proportionnelle avec le nombre brut de probe requests, offrant ainsi un soulagement à la problématique du comptage des clients, sans recourir à des capteurs de référence. Au-delà de cette avancée, la localisation des clients aux adresses MAC randomisées au sein d'un site réseau reste un problème non résolu. Pour adresser ce constat, cette thèse propose également une boîte à outils dont l'objectif est d'étendre la proportionnalité entre le nombre de clients et le nombre de probe requests à une cartographie de la densité des clients dans les réseaux WiFi extérieurs du monde réel. En utilisant cette boîte à outils, les probe requests brutes peuvent être transformées en une carte de densité, fournissant des estimations de la population de clients à chaque emplacement. En combinant la boîte à outils proposée avec les conclusions de la recherche sur le comptage des clients, cette thèse offre une solution intéressante aux défis auxquels sont confrontés les opérateurs de réseaux WiFi. La boîte à outils permet une cartographie des densités de clients dans les réseaux WiFi extérieurs, en tenant compte des réglementations sur la protection des données et de la randomisation des adresses MAC. Cela permet une meilleure compréhension du comportement des clients tout en respectant les préoccupations de confidentialité et en surmontant les complexités techniques.

The emergence of data privacy legislation, such as the GDPR, has posed significant hurdles for WiFi network operators, impeding their ability to track and analyze client activity for commercial and security purposes. The dynamic randomization of client device MAC addresses during each transmission has created obstacles in aggregating client data using management frames like probe requests, which were commonly employed in the past. Consequently, accurately quantifying and mapping client activity has become a complex task, often necessitating supplementary measurements from alternative sensors such as cameras. Our research yielded encouraging results in addressing these challenges. First of all, we have demonstrated statistically that a proportional relationship exists between the number of clients and the raw count of probe requests, thus alleviating the problem of client counting, without relying on ground truth measurements. Despite this advancement, however, the localization of clients with randomized MAC addresses within a network site remains an unresolved problem. To confront this issue, the thesis proposes a toolkit whose objective is to extend the proportionality between client counts and probe requests to the mapping of client densities in real-world outdoor WiFi networks. With this toolkit, raw probe requests can be transformed into a density map showing client populations. By combining the proposed toolkit with the findings derived from the research on client counting, this thesis presents an interesting solution to the challenges confronted by today’s WiFi network operators. The toolkit facilitates accurate mapping of client densities in outdoor WiFi networks while adhering to data privacy regulations and accounting for MAC address randomization. This approach enhances the comprehension of client behavior, while ensuring the preservation of privacy and addressing technical challenges.