Abstract-Wireless nätverk är sårbara för identitetsbaserade attacker, inklusive spoofing och Sybil attacker, som möjliggör många andra former av attacker på nätverken. Även om identiteten på en nod kan verifieras genom kryptografisk autentisering, är autentisering inte alltid möjlig, eftersom det kräver nyckelhantering och ytterligare infrastrukturella overhead. I detta dokument föreslår vi en metod för att upptäcka både spoofing- och Sybilattacker genom att använda samma teknik. Vi föreslår först en generaliserad attack-detektion modell som använder den rumsliga korrelationen av mottagna signalstyrka (RSS) ärvt från trådlösa noder. Vi tillhandahåller vidare en teoretisk analys av vårt tillvägagångssätt. Vi härleder sedan teststatistiken för upptäckt av identitetsbaserade attacker med hjälp av K-means-algoritmen. Vår attackdetektor är robust vid hantering av situationer av angripare som använder olika överföringseffektnivåer för att attackera detektionsschemat. Vi beskriver vidare hur vi integrerat vår attackdetektor i ett realtid inomhus lokaliseringssystem, som också kan lokalisera positionerna för angriparna. Vi visar att positionerna för angriparna kan lokaliseras med antingen område-eller punkt-baserade lokaliseringsalgoritmer med samma relativa fel som i det normala fallet. Vi utvärderade våra metoder ytterligare genom experiment i två riktiga kontorsbyggnader med hjälp av både ett IEEE 802.11 (WiFi) nätverk och ett IEEE 802.15.4 (ZigBee) nätverk. Våra resultat visar att det är möjligt att upptäcka trådlösa identitetsbaserade attacker med både en hög detektionshastighet och en låg falskt positiv frekvens, vilket ger starka bevis på effektiviteten hos attackdetektorn som utnyttjar den rumsliga korrelationen mellan RSS och attacklocalizern. Index Terms-Identitet-baserad attack, lokalisering, fick signalstyrka (RSS), sensornätverk, spoofing attack, Sybil attack, överföringskraft, trådlöst nätverk.
Chen och Al. I Ref föreslogs en detekteringsmekanism för upptäckt av spoofingattack med hjälp av MDL.
Detecting and Localizing Identity-Based Attacks in Wireless and Sensor Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}