Secure and scalable device provisioning is a notorious challenge in Wi-Fi. WPA2/WPA3 solutions take user interaction and a strong passphrase for granted. However, the often weak passphrases are subject to guessing attacks. Notably, there has been a significant rise of cyberattacks on Wi-Fi home or small office networks during the COVID-19 pandemic. This paper addresses the device provisioning problem in Wi-Fi (personal mode) and proposes ComPass protocol to supplement WPA2/WPA3. ComPass replaces the pre-installed or user-selected passphrases with automatically generated ones. For this, ComPass employs Physical Layer Security and extracts credentials from common random physical layer parameters between devices. Two major features make ComPass unique and superior compared to previous proposals: First, it employs phase information (rather than amplitude or signal strength) to generate the passphrase so that it is robust, scaleable, and impossible to guess. Our analysis showed that ComPass generated passphrases have 3 times more entropy than human generated passphrases (113-bits vs. 34-bits). Second, ComPass selects parameters such that two devices bind only within a certain proximity (less than 3m), hence providing practically useful in-build PLS-based authentiation. ComPass is available as a kernel module or as full firmware.


翻译:在 Wi-Fi 中,安全和可扩缩的装置提供是一个臭名昭著的挑战。 WPA2/WPA3 解决方案需要用户互动,并有一个强大的密码句。 但是,通常薄弱的密码句会受到猜测攻击。 值得注意的是,在COVID-19大流行期间,对Wi-Fi家或小型办公室网络网络的网络攻击明显上升。 本文涉及Wi-Fi(个人模式)中的设备提供问题, 并提议ComPass 协议来补充 WPA2/WPA3. ComPass 。 ComPass 以自动生成的密码句取代预先安装或用户选择的密码句。 为此,ComPass 使用物理层安全套,并从设备之间常见的随机物理层参数中提取证书。 与先前的提议相比, 有两个主要特征使得ComPass 独特和优越性: 首先,它使用阶段信息(而不是调频度或信号强度) 来生成密码句, 以便它能够强大、 缩放、 无法猜测。 我们的分析显示, ComPass 生成的密码片段比人类生成的密码句号号(113比13位和34位)要多3倍, 因此, 只能选择一个不固定的服务器作为固定的模块。

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。
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
意识是一种数学模式
CreateAMind
3+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【推荐】(TensorFlow)SSD实时手部检测与追踪(附代码)
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年12月5日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
7+阅读 · 2019年10月6日
Polarity Loss for Zero-shot Object Detection
Arxiv
3+阅读 · 2018年11月22日
Arxiv
9+阅读 · 2018年10月24日
Arxiv
3+阅读 · 2018年9月12日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月20日
VIP会员
相关资讯
意识是一种数学模式
CreateAMind
3+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【推荐】(TensorFlow)SSD实时手部检测与追踪(附代码)
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年12月5日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员