Search academic texts

Registration Number

0824U002934, PhD dissertation

Status

Доктор філософії, 125, Кібербезпека та захист інформації

Date

13-08-2024

popup.evolution

o

Title

Improvement of intrusion detection and honeypot technology in IEEE 802.11 networks

Author

Roman Banakh,

popup.head Andrian Piskozub
popup.opponent Roman V. Kyrychok
popup.opponent Roman Odarchenko
popup.review Viktor Melnyk
popup.review Tetyana I. Korobeynikova

Description

В роботі вирішено важливу науково-практичну задачу з покращення ефективності виявлення вторгнень і підвищення ефективності систем-приманок для бездротових комп’ютерних мереж стандарту IEEE 802.11. Вперше розроблено концептуальну модель системи захисту інформації із застосуванням систем виявлення вторгнень і систем-приманок для мереж IEEE 802.11 Wireless Honeypot as a Service використовуючи хмарні обчислення, яка на відміну від існуючих підходів до розгортання інфраструктури із системами приманками дає можливість покращити характеристики швидкості та гнучкості розгортання цілісної системи захисту інформації для бездротових мереж. Вперше розроблено методику відслідковування зловмисників за метаданими, зібраними з їх пристроїв, застосовуючи публічні бази даних геолокації Wi-Fi пристроїв. Розроблено алгоритм з покращеними характеристиками визначення геолокації конкретної точки доступу, який на відміну алгоритму запису інформації за допомогою часових рядів, дозволяє точніше визначити геолокацію Wi-Fi точок доступу, що дає можливість уникнути хибних відображень на карті, а відповідно ідентифікувати попередні місця перебування зловмисників із вищою точністю. Вперше розроблено діагностичну модель системи-приманки для бездротових мереж стандарту IEEE 802.11, яка на відміну від підходів зі "сліпої конфігурації" чи клонування існуючої бездротової інфраструктури дозволяє оцінити рівень захищеності системи-приманки на відповідність до профілю зловмисника, що дає змогу згенерувати конфігурацію системи-приманки для зловмисника з потрібним рівнем підготовки у автоматичному режимі, і відповідно покращити пристосовуваність систем-приманок у бездротових мережах стандарту IEEE 802.11. Вперше розроблено метод виявлення вторгнень із застосуванням машинного навчання, а саме алгоритму K-найближчих сусідів, в якому на відміну від існуючих застосовано оригінальний метод агрегації даних про потужність сигналу, що дає можливість уникнути надлишкового навантаження на комп’ютерні мережі. Розроблений метод дає змогу ідентифікувати атаку «злий двійник» на ранніх стадіях атаки на точки доступу, як елемента мережевої інфраструктури WiFi.

Registration Date

2024-08-30

popup.nrat_date

2024-08-30