一种基于RSSI的智能家居环境Evil-Twin攻击的检测方法

发布时间：2017-12-16 08:25

  本文关键词：一种基于RSSI的智能家居环境Evil-Twin攻击的检测方法

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【摘要】：Wi-Fi正在为各种各样的设备提供网络连接,但因其网络标识(SSID,BSSID)易被伪造,攻击者很容易伪造出普通用户无法识别的Evil-Twin AP并进行其他高级攻击.本文利用智能家居中AP位置稳定的特点,提出了基于RSSI的Evil-Twin攻击检测方法,它由单位置检测和多位置协同检测两种方案组成.该方法将Evil-Twin攻击检测问题转化为AP位置检测问题,两种方案都需要先在安全环境中构建指纹库.单位置检测时,确定当前检测到的目标AP与检测器之间的距离,并与指纹库中的安全距离进行比较,判断其安全性;多位置协同检测时,则先通过参考AP进行室内定位,确定检测设备的位置,然后反向定位确定当前检测到的目标AP与检测设备之间的距离,并与指纹库中该位置处的安全距离进行比较,判断其安全性.成功解决了基于AP硬件特征或流量特征的检测方法易被绕过的问题.该方法与已有的检测方法相比,检测设备不连入网络时依然可以成功检测,且无需加入专业的检测设备.实验结果显示,单位置检测方案将延迟时间降低至20s,且检测正确率达到98%,使用多位置协同检测时,正确率也达到90%.
【作者单位】： 西北大学信息科学与技术学院;西北大学-爱迪德信息安全联合实验室;爱迪德技术(北京)有限公司;
【基金】：国际科技合作与交流计划(2015KW-003) 国家自然科学基金(61672427,61272461,61202393) 省教育厅产业化培育项目(2013JC07)资助~~
【分类号】：TN915.08;TU855
【正文快照】： 61272461,61202393)、省教育厅产业化培育项目(2013JC07)资助.房鼎益,男,1959年生,博士,教授,博士生导师,中国计算机学会(CCF)高级会员,主要研究领域为网络与信息安全、软件安全与保护、无线传感器网络关键技术.E-mail:dyf@nwu.edu.cn.祁生德,男,1990年生,硕士,主要研究方向为

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本文编号：1295352