Academic Journal
Estimativa de Distância em Redes Wi-Fi usando Super-sniffers
| Τίτλος: | Estimativa de Distância em Redes Wi-Fi usando Super-sniffers |
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| Συγγραφείς: | Videira Rubinstein, Pedro, Dias de Mello Silva, Fernando, Syed, Mohammad Imran, Fladenmuller, Anne, Dias de Amorim, Marcelo, Maciel Kosmalski Costa, Luís Henrique |
| Συνεισφορές: | Dias de Amorim, Marcelo |
| Πηγή: | Anais do XLII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2024). :503-516 |
| Στοιχεία εκδότη: | Sociedade Brasileira de Computação, 2024. |
| Έτος έκδοσης: | 2024 |
| Θεματικοί όροι: | [INFO.INFO-NI] Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI], [INFO.INFO-MC] Computer Science [cs]/Mobile Computing, [INFO.INFO-IU] Computer Science [cs]/Ubiquitous Computing |
| Περιγραφή: | Sniffers Wi-Fi são dispositivos responsáveis por realizar a coleta passiva de pacotes em redes sem-fio. Sniffers possuem aplicações, entre outras, em processos de estimativa de distância e localização através do uso da métrica RSSI (Received Signal Strength Indicator). Porém, o RSSI é sensível a pequenas pertubações no ambiente e, sem tratamento, não fornece uma estimação de distância confiável. Este artigo formula uma nova abordagem que utiliza redundância através de um super-sniffer que consiste de múltiplos sniffers colocalizados para melhorar o processo de classificação de distância através de dois modelos, baseados em k-Nearest Neighbors (k-NN) e em log-distance path loss (LDPL). Aplica-se a estratégia formulada a um conjunto de dados experimental próprio e mostra-se que o método é capaz de gerar um modelo com acurácia média de 91,73%, além de determinar um ponto de saturação para os ganhos relacionados ao aumento do tamanho do super-sniffer. |
| Τύπος εγγράφου: | Article Conference object |
| Περιγραφή αρχείου: | application/pdf |
| DOI: | 10.5753/sbrc.2024.1428 |
| Σύνδεσμος πρόσβασης: | https://hal.science/hal-04510570v1 |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.doi.dedup.....0a1f948a36de09b9dcfbc964ff96617f |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.5753/sbrc.2024.1428 |
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