Abstract-Den flexibilitet och öppenhet trådlösa nätverk gör det möjligt för en motståndare att maskera som andra enheter lätt. Identitetsbaserade spoofing attacker är allvarliga nätverkshot eftersom de kan underlätta en rad avancerade attacker för att undergräva den normala driften av nätverk. Men de befintliga mekanismerna kan bara upptäcka spoofing attacker när offret noden och spoofing noden är statiska. I detta dokument föreslår vi en metod för att upptäcka spoofing attacker i den mobila trådlösa miljön, det är när trådlösa enheter, såsom offret nod och / eller spoofing nod rör sig. Vi utvecklar DEMOTE-systemet, som utnyttjar Received Signal Strength (RSS) spår som samlats över tid och uppnår en optimal tröskel för att dela upp RSS-spåren i klasser för attackdetektering. Dessutom, vår nya algoritm anpassning förutsägelse (ALP), när utan kunskap om rumslig begränsning av de trådlösa noderna, använder tidsmässiga begränsningar för att förutsäga den bästa RSS-justeringen av partitionerade RSS-klasser för RSS-spår rekonstruktion över tid. Vårt tillvägagångssätt kräver inga ändringar eller samarbete från andra trådlösa enheter än paketöverföringar. Genom experiment från en kontorsbyggnadsmiljö visar vi att DEMOTE uppnår exakt attackdetektering både i signalrymden och i det fysiska rummet med hjälp av lokalisering och är generiskt för olika tekniker, inklusive IEEE 802.11 b/g och IEEE 802.15.4.
Yang, Chen och Trappe REF partitioner RSS-spår av en nod identitet i två klasser, och upptäcka mobil spoofing attack när de två klasserna har låg korrelation.
Detecting Spoofing Attacks in Mobile Wireless Environments
{'venue': '2009 6th Annual IEEE Communications Society Conference on Sensor, Mesh and Ad Hoc Communications and Networks', 'journal': '2009 6th Annual IEEE Communications Society Conference on Sensor, Mesh and Ad Hoc Communications and Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}