Cette thèse propose une nouvelle méthode, via les outils de dosimétrie et de statistiques, pour l'évaluation de l'exposition globale d'une population aux champs électromagnétiques (EMFs) radiofréquences en prenant en compte les différentes technologies, usages et environnements... Nous avons analysé pour la première fois l'exposition moyenne d'une population induite par un réseau 3G, tout en considérant à la fois les émissions EMFs montantes et descendantes dans des différents pays, dans des différentes zones géographiques et pour les différents usages des mobiles. Les résultats montrent une forte hétérogénéité de l'exposition dans le temps et dans l'espace. Contrairement à la croyance populaire, l'exposition aux ondes EMFs 3G est dominée par les émissions montantes, résultant de l'usage voix et data. En outre, l'exposition moyenne de la population diffère d'une zone géographique à une autre, ainsi que d'un pays à un autre, en raison des différentes architectures de réseau cellulaire et de la variabilité de l'usage des mobiles. Ensuite, la variabilité et les incertitudes liées à ces facteurs ont été caractérisées. Une analyse de sensibilité basée sur la variance de l'exposition globale a été effectuée dans le but de simplifier son évaluation. Enfin, une méthodologie simplifiée basée sur des outils statistiques avancés a été proposée pour évaluer l'exposition réelle de la population en tenant compte de la variabilité liée à l'environnement de propagation, à l'usage, ainsi qu'aux émissions EMFs provenant des mobiles et des stations de base (BTS). Les résultats ont souligné l'importance de la densité de puissance reçue depuis les BTS pour l'exposition globale induite par un réseau macro LTE. / Wireless communication technologies, since their introduction, have evolved very quickly and people have been brought in 30 years into a much closer world. In parallel radiofrequency (RF) electromagnetic fields (EMF) are more and more used. As a consequence, people's attentions around health risks of exposure to RF EMFs have grown just as much as their usages of wireless communication technologies. Exposure to RF EMFs can be characterized using different exposure metrics (e.g., incident field metrics, absorption metrics...). However, the existing methodologies are well suited to the maximum exposure assessment for the individual under the worst-case condition. Moreover in most cases, when dealing with exposure issues, exposures linked to RF EMF emitted from base stations (BTS) and by wireless devices (e.g, mobile phones and tablets) are generally treated separately. This thesis has been dedicated to construct and validate a new method for assessing the real day-to-day RF EMF exposure to a wireless network as a whole, exploring the people's daily life, including both downlink and uplink exposures and taking into account different technologies, usages, environments, etc. Towards these objectives, we analyzed for the first time the average population exposure linked to third generation network (3G) induced EMFs, from both uplink and downlink radio emissions in different countries, geographical areas, and for different wireless device usages. Results, derived from device usage statistics, show a strong heterogeneity of exposure, both in time and space. We show that, contrary to popular belief, exposure to 3G EMFs is dominated by uplink radio emissions, resulting from voice and data traffic, and average population EMF exposure differs from one geographical area to another, as well as from one country to another, due to the different cellular network architectures and variability of mobile usage. Thus the variability and uncertainties linked to these influencing factors were characterized. And a variance-based sensitivity analysis of the global exposure was performed for the purpose of simplifying its evaluation. Finally, a substitution model was built to evaluate the day-to-day global LTE induced EMFs exposure of a population taking into account the variability linked to propagation environment, usage, as well as EMFs from personal wireless devices and BTS. Results have highlighted the importance of received power density from BTS to the issue of global exposure induced by a macro LTE network. This substitution model can be further used to analyze the evolution of the wireless network in terms of EMF exposure.

Táto práca sa zaoberá problematikou identifikácie sieťových zariadení na základe ich chovania v sieti. S neustále sa zvyšujúcim počtom zariadení na sieti je neustále dôležitejšia schopnosť identifikovať zariadenia z bezpečnostných dôvodov. Táto práca ďalej pojednáva o základoch počítačových sietí a metódach, ktoré boli využívané v minulosti na identifikáciu sieťových zariadení. Následne sú popísané algoritmy využívané v strojovom učení a taktiež sú popísané ich výhody i nevýhody. Nakoniec, táto práca otestuje dva tradičné algorithmy strojového učenia a navrhuje dva nové prístupy na identifikáciu sieťových zariadení. Výsledný navrhovaný algoritmus v tejto práci dosahuje 89% presnosť identifikácii sieťových zariadení na reálnej dátovej sade s viac ako 10000 zariadeniami.