Wireless local area networks remain vulnerable to attacks initiated during the connection establishment (CE) phase. Current Wi-Fi security protocols fail to fully mitigate attacks like man-in-the-middle, preamble spoofing, and relaying. To fortify the CE phase, in this paper we design a backward-compatible scheme using a digital signature interwoven into the preambles at the physical (PHY) layer with time constraints to effectively counter those attacks. This approach slices a MAC-layer signature and embeds the slices within CE frame preambles without extending frame size, allowing one or multiple stations to concurrently verify their respective APs' transmissions. The concurrent CEs are supported by enabling the stations to analyze the consistent patterns of PHY-layer headers and identify whether the received frames are the anticipated ones from the expected APs, achieving 100% accuracy without needing to examine their MAC-layer headers. Additionally, we design and implement a fast relay attack to challenge our proposed defense and determine its effectiveness. We extend existing open-source tools to support IEEE 802.11ax to evaluate the effectiveness and practicality of our proposed scheme in a testbed consisting of USRPs, commercial APs, and Wi-Fi devices, and we show that our relay attack detection achieves 96-100% true positive rates. Finally, end-to-end formal security analyses confirm the security and correctness of the proposed solution.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Wi-Fi 是 Wi-Fi 联盟制造商的商标可做为产品的品牌认证,是一个创建于 IEEE 802.11 标准的无线局域网络(WLAN)设备。
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
11+阅读 · 2023年3月8日
Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution
Arxiv
43+阅读 · 2020年2月27日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员