Остання редакція: 2026-06-11
Анотація
У роботі розглянуто підхід до верифікації Wi-Fi точок доступу на основі багатокритеріального аналізу часових і логічних характеристик мережевого трафіку. Запропоновано використовувати міжінтервальні затримки службових кадрів, дисперсію джиттера, RSSI, номери послідовності кадрів і структуру інформаційних елементів як основу цифрового відбитка пристрою. Спроєктовано модульну архітектуру програмної системи, що поєднує пасивне захоплення кадрів, вилучення метаданих, математичний співпроцесор, логічну верифікацію та підсистему прийняття рішень. Обґрунтовано використання ковзного вікна, нормалізації часових рядів, зваженої евклідової відстані та локального сховища еталонних профілів для виявлення атак Rogue AP та Evil Twin.
WI-FI ACCESS POINT VERIFICATION SYSTEM BASED ON THE ANALYSIS OF TEMPORAL CHARACTERISTICS AND DEVICE FINGERPRINTING
Abstract:
The paper considers an approach to Wi-Fi access point verification based on multi-criteria analysis of timing and logical characteristics of network traffic. Inter-arrival time of management frames, jitter variance, RSSI, frame sequence numbers, and information element structure are proposed as the basis of a device fingerprint. A modular software architecture is designed, combining passive frame capture, metadata extraction, a mathematical coprocessor, logical verification, and a decision-making subsystem. The use of a sliding window, time-series normalization, weighted Euclidean distance, and local storage of reference profiles is substantiated for detecting Rogue AP and Evil Twin attacks.
Ключові слова
Посилання
Hsu T.-C., Lin C.-H., Yeh Y.-C. WPFD: Active User-Side Detection of Evil Twins. Applied Sciences. 2022. Vol. 12, No. 16. P. 8088. DOI: 10.3390/app12168088.
Lu Q., Li S., Zhang J., Qu H. PEDR: Exploiting phase error drift range to detect full-model rogue access point attacks. Computers & Security. 2022. Vol. 113. P. 102554. DOI: 10.1016/j.cose.2021.102554.
Alotaibi A., Elleithy K. Data Mining Approach for Evil Twin Attack Identification in Wi-Fi Networks. IEEE Access. 2024. Vol. 12. P. 14210-14225.
Shah S. A., Ahmad M. Convolutional neural network based evil twin attack detection in WiFi networks. MATEC Web of Conferences. 2021. Vol. 336. P. 08006.
Mura N., Kurihara T., Shiina K. Recognition of Wi-Fi Devices by Focusing on Inter-Arrival Time and Periodicity of Probe Request Frames. 2023 IEEE 12th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE). 2023. P. 1-5. DOI: 10.1109/GCCE59613.2023.10315481.
Abdallah S. IoT Device Fingerprinting via Frequency Domain Analysis. Electronics. 2024. Vol. 13, No. 16. P. 3248. DOI: 10.3390/electronics13163248.
Djara V. A. D., Andriyana Y., Toharudin T. Potential of Robust Regression Methods in Clock Skew Measurement. Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan. 2023. Vol. 16, No. 1. P. 243-252.
Wang Z., Zhao H., Li S. A Survey on Cross-Layer Wi-Fi Device Identification: From MAC to Physical Layer. IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2024. Vol. 26, No. 1. P. 112-145.
Hou W., Wang Y., Zheng Z. Preamble Forgery and Injection in Wi-Fi Networks: Attacks and Defenses. IEEE Transactions on Mobile Computing. 2024. Vol. 23. P. 1-15.
Bass L., Clements P., Kazman R. Software Architecture in Practice. 4th ed. Boston : Addison-Wesley Professional, 2021. 416 p.
Fowler M. UML Distilled: A Brief Guide to the Standard Object Modeling Language. 3rd ed. Boston : Addison-Wesley Professional, 2003. 208 p.
Booch G., Rumbaugh J., Jacobson I. The Unified Modeling Language User Guide. 2nd ed. Boston : Addison-Wesley, 2005. 496 p.
Laplante P. A., Ovaska S. J. Real-Time Systems Design and Analysis: Tools for the Practitioner. 4th ed. Hoboken : Wiley-IEEE Press, 2011. 560 p.
Box G. E. P., Jenkins G. M., Reinsel G. C., Ljung G. M. Time Series Analysis: Forecasting and Control. 5th ed. Hoboken : Wiley, 2015. 712 p.
Aggarwal C. C. Outlier Analysis. 2nd ed. Cham : Springer, 2017. 480 p.
Date C. J. An Introduction to Database Systems. 8th ed. Boston : Addison-Wesley, 2003. 1024 p.
Codd E. F. The Relational Model for Database Management: Version 2. Reading : Addison-Wesley, 1990. 538 p.
Elmasri R., Navathe S. B. Fundamentals of Database Systems. 7th ed. Hoboken : Pearson, 2015. 1280 p.
McKinney W. Python for Data Analysis: Data Wrangling with pandas, NumPy, and Jupyter. 3rd ed. Sebastopol : O’Reilly Media, 2022. 544 p.
Biondi P. Scapy: Interactive Packet Manipulation Program. 2023. URL: https://scapy.net/ (дата звернення: 28.05.2026).