論文の概要: Wi-Fi Wardriving Studies Must Account for Important Statistical Issues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06301v2
• Date: Tue, 19 Jan 2021 09:08:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-15 02:55:11.332118
• Title: Wi-Fi Wardriving Studies Must Account for Important Statistical Issues
• Title（参考訳）: wi-fiのウォードライブ研究は、重要な統計問題の原因となる必要がある
• Authors: Edward J Oughton, Julius Kusuma, Thibault Peyronel, Jon Crowcroft
• Abstract要約: Wi-Fiアクセスポイントの展開は文書化されていないので、研究者はこれらの資産の有病率について学識ある推測をしている。 一般的に使用される1つの方法は、無線ネットワーク上の地理空間統計データを収集するために車両が使用される戦争運転(wardriving)と呼ばれる。 本稿では,Wi-Fiアクセスポイントの予測モデルと比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.081296506496517
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge of Wi-Fi networks helps to guide future engineering and spectrum policy decisions. However, due to its unlicensed nature, the deployment of Wi-Fi Access Points is undocumented meaning researchers are left making educated guesses as to the prevalence of these assets through remotely collected or passively sensed measurements. One commonly used method is referred to as `wardriving` essentially where a vehicle is used to collect geospatial statistical data on wireless networks to inform mobile computing and networking security research. Surprisingly, there has been very little examination of the statistical issues with wardriving data, despite the vast number of analyses being published in the literature using this approach. In this paper, a sample of publicly collected wardriving data is compared to a predictive model for Wi-Fi Access Points. The results demonstrate several statistical issues which future wardriving studies must account for, including selection bias, sample representativeness and the modifiable areal unit problem.
• Abstract（参考訳）: Wi-Fiネットワークの知識は、将来のエンジニアリングとスペクトル政策の決定を導くのに役立つ。 しかし、Wi-Fiアクセスポイントの設置は許可されていないため、研究者はリモートで収集または受動的に検知された測定によって、これらの資産の有効性について、教育的な推測を残されている。 基本的には、車両が無線ネットワーク上の地理空間統計データを収集し、モバイルコンピューティングとネットワークセキュリティ研究に知らせるために使用される。 驚くべきことに、このアプローチを用いた多くの分析が文献に発表されているにもかかわらず、軍用運転データに関する統計的な問題についてはほとんど調査されていない。 本稿では,Wi-Fiアクセスポイントの予測モデルと比較した。 この結果は、選択バイアス、サンプル代表性、修正可能な素数単位問題など、将来のウォードライブ研究が考慮しなければならないいくつかの統計問題を示している。

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