Trots den viktiga roll som WiFi-nätverk spelar i hem- och företagsnätverk är de relativt svaga ur säkerhetssynpunkt. Med lätt tillgängliga riktade antenner, kan angripare fysiskt placeras utanför platsen, men kompromissa WiFi säkerhetsprotokoll som WEP, WPA, och även i viss utsträckning WPA2 genom en rad bedrifter som är specifika för dessa protokoll, eller helt enkelt genom att köra ordbok och mänskliga faktorer attacker på användares dåligt valda lösenord. Detta innebär en säkerhetsrisk för hela hem- eller företagsnätverket. För att minska detta pågående problem, föreslår vi SecureArray, ett system som är utformat för att fungera tillsammans med befintliga trådlösa säkerhetsprotokoll, lägga till försvar i djupet mot aktiva attacker. SecureArray nya signalbehandling tekniker utnyttja multi-antenna åtkomstpunkt (AP) för att profilera de riktningar som en kunds signaler anländer, med hjälp av denna vinkel-av-arrival (AoA) information för att konstruera mycket känsliga signaturer som med mycket hög sannolikhet unikt identifiera varje kund. När kunden och AP hör en misstänkt sändning, initierar de en AoA-signatur-baserad utmaning-respons protokoll för att bekräfta och minska hotet. Vi diskuterar också hur SecureArray kan minska direkta överbelastningsattacker på det senaste 802.11 trådlösa säkerhetsprotokollet. Vi har implementerat SecureArray med en 8-antenn WARP hårdvaruradio som fungerar som AP. Våra experimentella resultat visar att i en livlig kontorsmiljö, SecureArray är order av magnitud mer exakt än nuvarande tekniker, minska 100% av WiFi spoofing attackförsök samtidigt utlösa falska larm på bara 0,6% av laglig trafik. Detektionsfrekvensen är fortfarande hög när angriparen ligger bara fem centimeter från den legitima klienten, för AP med färre antal antenner och när klienten är mobil.
SecureArray REF säkrar till exempel WiFi genom att använda AoA-information för att konstruera känsliga signaturer.
SecureArray: improving wifi security with fine-grained physical-layer information
{'venue': "MobiCom '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}