SYED Mohammad Imran

doctorant à Sorbonne Université
Équipe : NPA
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Direction de recherche : Anne FLADENMULLER

Co-encadrement : DIAS DE AMORIM Marcelo

Mesures passives sans fil : outil, redondance, mesures et analyses

La compréhension du trafic sans fil est fondamentale pour améliorer les réseaux et concevoir des algorithmes et des protocoles avancés. Dans ce contexte, les mesures passives ont l’avantage sur les mesures actives, car elles ne dépendent d’aucune modification des équipements réseau existants. Elles sont souvent moins coûteuses et plus faciles à déployer que d’autres méthodes. Cette approche consiste à surveiller le support sans fil et à collecter des don nées sur divers paramètres de réseau, tels que la force du signal, l’occupation des canaux et la perte de paquets. Elle consiste à déployer plusieurs sniffeurs dans la zone cible (les sniffeurs sont des dispositifs fonctionnant en « monitor mode » qui collectent les paquets sans fil indépendamment de leur nature). Cependant, l’un des principaux défis des mesures passives est d’assurer la complétude de la trace, c’est-à-dire la capacité à collecter un ensemble de données complet et précis. Nous montrons qu’un seul sniffeur ne peut pas capturer tout le trafic en raison des caractéristiques inhérentes du support sans fil, où l’environnement peut être hautement dynamique et imprévisible.
Il existe plusieurs facteurs qui peuvent affecter la complétude de la trace dans les mesures passives sans fil. Celles-ci incluent des facteurs environnementaux, tels que les interférences provenant d’autres dispositifs sans fil, les changements dans l’environnement physique (comme les objets en mouvement) et les variations de propagation du signal sans fil dues aux changements des conditions atmosphériques. De plus, des problèmes avec l’équipement de mesure lui-même, tels que des erreurs de calibration ou des problèmes de traitement des données, peuvent également affecter la complétude de la trace.
L’importance de la complétude de la trace dans les mesures passives sans fil ne peut être surestimée. Des données inexactes ou incomplètes peuvent conduire à des conclusions incorrectes sur les performances du réseau, ce qui peut avoir des implications significatives pour la planification, l’optimisation et le dépannage du réseau. Par exemple, des données incomplètes peuvent entraîner des opportunités manquées pour identifier et résoudre des problèmes de réseau, ainsi qu’une reconstruction de trajectoire incorrecte ou incomplète.
Dans cette thèse, nous étudions la qualité des traces capturées par des sniffeurs et examinons les améliorations résultantes en introduisant de la redondance dans le nombre de sniffeurs. Nous étudions l’impact des deux aspects suivants sur la qualité des traces sans fil : le nombre de sniffeurs et le type de matériel utilisé. Nous étudions la variation de l’indicateur de force du signal reçu (RSSI) et son impact sur l’estimation de la distance. L’analyse est facilitée par le développement d’un outil facilement utilisable et disponible appelé PyPal pour la synchronisation et la fusion de traces Wi-Fi collectées simultanément.

Soutenance : 05/09/2023

Membres du jury :

Luís Henrique MACIEL KOSMALSKI COSTA, Professeur des universités, Universidade Federal do Rio de Janeiro [Rapporteur]
Thi-Mai-Trang NGUYEN, Professeur des universités, Université Sorbonne Paris Nord [Rapporteur]
Lila BOUKHATEM, Maître de conférences, Université Paris-Saclay
Olivier FOURMAUX, Professeur des universités, Sorbonne Université
Emmanuel LOCHIN, Professeur des universités, École Nationale de l’Aviation Civile
Marcelo DIAS DE AMORIM, Directeur recherche, CNRS
Anne FLADENMULLER, Professeur des universités, Sorbonne Université
Lila BOUKHATEM, Maître de conférences, Université Paris-Saclay

Date de départ : 30/09/2023

Publications 2022-2024