Sviluppo di un modello per il rilevamento di attacchi WiFi

Abstract

Le reti wireless 802.11 utilizzano il Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance (CSMA/CA) per gestire l'accesso al mezzo di trasmissione. Tuttavia, la vulnerabilità di tale protocollo aumenta quando nodi dannosi interrompono il corretto comportamento di trasmissione, portando a un significativo degrado delle prestazioni. Lo studio presenta una tecnica per rilevare attacchi Denial of Service (DoS) a livello MAC nelle reti wireless 802.11. Il sistema proposto sfrutta un modello di apprendimento automatico per comprendere la caratteristicapiù rilevante per la decisione e la utilizza come indicatore chiave per identificare questo tipo di attacchi.

802.11 wireless networks use the Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance (CSMA/CA) to manage the access to the transmission medium. However, the vulnerability of such a protocol increases when malicious nodes disrupt the proper transmission behavior, leading to significant performance degradation. The study presents a technique to detect Denial of Service (DoS) attacks at the MAC layer in 802.11 wireless networks. The proposed system leverages a machine learning model to understand the most relevant feature for the decision and utilizes it as key indicator to identify this kind of attacks.