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Enregistrement W1984879065 · doi:10.1504/ijwmc.2009.028895

Prevention of management frame attacks on 802.11 WLANs

2009· article· en· W1984879065 sur OpenAlexaff
Wenfeng Ge, Jing Li, Srinivas Sampalli

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Wireless and Mobile Computing · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Networks and Protocols
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer securityDenial-of-service attackComputer networkFrame (networking)Scheme (mathematics)IEEE 802.11e-2005Authentication (law)Wireless networkTelecommunicationsWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the ratification of the IEEE 802.11 standard, 802.11 Wireless LANs (WLANs) have been widely deployed in research, government, military and industrial environments. However, 802.11 WLANs suffer from a number of security problems. In particular, management frames in 802.11 WLANs are not protected. A number of attacks such as denial of service, impersonation and man-in-the-middle can be launched by exploiting unprotected management frames. Even the newly ratified 802.11i security standard does not protect the network against such attacks. We present a per-frame authentication scheme to protect 802.11 management frames. With this scheme, every frame received by the wireless client or access point is first authenticated and then the corresponding management function carried out. Our scheme is compatible with the original 802.11 standard and uses the most of the 802.11 standard resources. We have implemented a prototype of our scheme and built a test bed to launch management frame attacks and to demonstrate how our scheme can prevent such attacks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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