Internet of Things (IoT) ger stora möjligheter att samla in data för olika syfte som till exempel att estimera antalet personer för att styra värmen i ett rum. Vidare så kan IoT-system automatisera uppgifter som kan hjälpa oss människor. Den här studien syftar till vilken typ av data som kan vara intressant att samla in för att kunna estimera antalet personer på en offentlig plats. Det handlar även om hur känslig data som samlas in kan anonymiseras. För att göra detta så valdes det att undersöka hur MAC-adresser från Bluetooth-enheter skulle fungerar för att uppskatta antalet personer. För att samla in MAC-adresser så utvecklades ett proof of concept-system där en Android-applikation samlade in MAC-adresser som anonymiserades innan de lagrades i en databas. Applikationen anonymiserar den unika MAC-adressen enligt tre nivåer med olika säkerhet. Fältstudier gjordes där antalet personer räknades visuellt sedan gjordes anonymiserade insamlingar av MAC-adresser. Slutsatsen var att Bluetooth blir svårt att använda för att estimera antal personer eftersom alla inte har Bluetooth på. Applikationen som utvecklats påvisar att data kan samlas in säkert och på så sätt inte kränka integritet. / Internet of Things (IoT) provides great opportunities to collect data for different purposes such as to estimate the number of people to control the heat in a room. Furthermore, IoT systems can automate tasks that can help us humans. This study is aimed at the type of data that can be interesting to gather in order to estimate the number of people in a public place. It is also about how sensitive data can be anonymized when gathered. To do this, Bluetooth devices was chosen for investigating how the MAC addresses would work to estimate the number of people. For collecting MAC addresses a proof of concept system was developed, where an Android application was used to collect MAC addresses. These MAC addresses were anonymized before being stored in a database. The application anonymize the unique MAC address according to three levels of security. Field studies were conducted as the number of people were counted visually then anonymous collection of MAC addresses were made. The conclusion was that Bluetooth will be difficult to use for estimating the number of people because not everyone has Bluetooth on. The application developed demonstrates that data can be collected safely and thus does not violate privacy.

Le récent développement des appareils portatifs possédant une interface Wi-Fi (smartphones, tablettes et « wearables ») s'accompagne d'une menace sur la vie privée de leurs utilisateurs, et sur la société toute entière. Ces appareils émettent en continu des signaux pouvant être capturés par un attaquant passif, à l'aide de matériel peu coûteux et de connaissances basiques. Ces signaux contiennent un identifiant unique appelé l'adresse MAC. Pour faire face à cette menace, les acteurs du secteur déploient actuellement une contre-mesure sur les appareils récents: le changement aléatoire de l'adresse MAC. Malheureusement, nous montrons que cette mesure, dans son état actuel, n'est pas suffisante pour empêcher le traçage des appareils. Pour cela, nous introduisons plusieurs attaques basées sur le contenu et la répartition temporelle des signaux. En complément, nous étudions les implémentations du changement aléatoire de l'adresse MAC sur des appareils récents, et trouvons un certain nombre de manquements limitant l'efficacité de ces implémentations à prévenir le traçage. En parallèle, nous effectuons deux études de terrain. La première s'attaque au développement des acteurs exploitant les problèmes cités plus haut afin d'installer des systèmes de traçage basés sur le Wi-Fi. Nous listons certaines de ces installations et examinons plusieurs aspects de ces systèmes : leur régulation, les implications en terme de vie privée, les questions de consentement et leur acceptation par le public. La seconde étude concerne la progression du changement aléatoire d'adresse MAC dans la population des appareils. Finalement, nous présentons deux outils : le premier est un système de traçage expérimental développé pour effectuer des tests et sensibiliser le public aux problèmes de vie privée liés à de tels systèmes. Le second estime l'unicité d'un appareil en se basant sur le contenu des signaux qu'il émet, même si leur identifiant est modifié. / The recent spread of everyday-carried Wi-Fi-enabled devices (smartphones, tablets and wearable devices) comes with a privacy threat to their owner, and to society as a whole. These devices continuously emit signals which can be captured by a passive attacker using cheap hardware and basic knowledge. These signals contain a unique identifier, called the MAC address. To mitigate the threat, device vendors are currently deploying a countermeasure on new devices: MAC address randomization. Unfortunately, we show that this mitigation, in its current state, is insufficient to prevent tracking. To do so, we introduce several attacks, based on the content and the timing of emitted signals. In complement, we study implementations of MAC address randomization in some recent devices, and find a number of shortcomings limiting the efficiency of these implementations at preventing device tracking. At the same time, we perform two real-world studies. The first one considers the development of actors exploiting this issue to install Wi-Fi tracking systems. We list some real-world installations and discuss their various aspects, including regulation, privacy implications, consent and public acceptance. The second one deals with the spread of MAC address randomization in the devices population. Finally, we present two tools: an experimental Wi-Fi tracking system for testing and public awareness raising purpose, and a tool estimating the uniqueness of a device based on the content of its emitted signals even if the identifier is randomized.