SLFAT: Client-Side Evil Twin Detection Approach Based on Arrival Time of Special Length Frames
المؤلفون المشاركون
Lu, Qian
Qu, Haipeng
Ouyang, Yuzhan
Zhang, Jiahui
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-06-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In general, the IEEE 802.11 network identifiers used by wireless access points (APs) can be easily spoofed.
Accordingly, a malicious adversary is able to clone the identity information of a legitimate AP (LAP) to launch evil twin attacks (ETAs).
The evil twin is a class of rogue access point (RAP) that masquerades as a LAP and allures Wi-Fi victims’ traffic.
It enables an attacker with little effort and expenditure to eavesdrop or manipulate wireless communications.
Due to the characteristics of strong concealment, high confusion, great harmfulness, and easy implementation, the ETA has become one of the most severe security threats in Wireless Local Area Networks (WLANs).
Here, we propose a novel client-side approach, Speical Length Frames Arrival Time (SLFAT), to detect the ETA, which utilizes the same gateway as the LAP.
By monitoring the traffic emitted by target APs at a detection node, SLFAT extracts the arrival time of the special frames with the same length to determine the evil twin’s forwarding behavior.
SLFAT is passive, lightweight, efficient, hard to be escaped.
It allows users to independently detect ETA on ordinary wireless devices.
Through implementation and evaluation in our study, SLFAT achieves a very high detection rate in distinguishing evil twins from LAPs.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lu, Qian& Qu, Haipeng& Ouyang, Yuzhan& Zhang, Jiahui. 2019. SLFAT: Client-Side Evil Twin Detection Approach Based on Arrival Time of Special Length Frames. Security and Communication Networks،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210337
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lu, Qian…[et al.]. SLFAT: Client-Side Evil Twin Detection Approach Based on Arrival Time of Special Length Frames. Security and Communication Networks No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210337
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lu, Qian& Qu, Haipeng& Ouyang, Yuzhan& Zhang, Jiahui. SLFAT: Client-Side Evil Twin Detection Approach Based on Arrival Time of Special Length Frames. Security and Communication Networks. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210337
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1210337
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر