无线局域网非授权用户入侵检测技术研究

"这篇论文研究了无线局域网（WLAN）中的非授权用户入侵行为，特别是针对有线等效加密（WEP）安全机制的破解。论文详细分析了四种常见的攻击方式，包括交互式重放攻击、ARP注入攻击、chopchop攻击和分片攻击，探讨了它们的工作原理。基于KDD99等特征提取技术，论文提取了9个流量统计特征用于入侵检测，并运用支持向量机（SVM）构建了入侵检测系统。实验结果显示，该方案能有效检测入侵行为，具有高检测率和实际应用价值。" 本文主要关注的是无线局域网的安全问题，特别是非授权用户的入侵行为。有线等效加密（WEP）是一种早期的WLAN安全标准，但因其存在的漏洞，容易受到各种攻击。文中提到的四种攻击手段： 1. **交互式重放攻击**：攻击者捕获合法的数据包，然后在适当的时候重复发送，以欺骗网络并获取敏感信息。 2. **ARP注入攻击**：攻击者通过伪造ARP（地址解析协议）响应，将目标设备的流量重定向到自己，实现中间人攻击。 3. **chopchop攻击**：这种攻击利用WEP的弱点，通过发送小片段的数据包来逐渐猜解WEP密钥。 4. **分片攻击**：攻击者通过拆分数据包并改变其顺序或删除部分片段，干扰正常的网络通信，可能导致数据泄露或服务中断。 为了解决这些问题，论文提出了一种基于特征选择和机器学习的方法。特征选择是识别异常行为的关键，论文参考了KDD99数据集的特征提取方法，选择了9个流量统计特征，这些特征可能包括数据包大小分布、频率、时间间隔等。支持向量机（SVM）是一种有效的监督学习算法，常用于分类和回归任务，此处用于区分正常和异常网络流量，构建入侵检测系统。 实验表明，采用这种方法的入侵检测系统具有较高的检测率，能够有效地识别并防止上述四种攻击。这为WLAN的安全防护提供了新的思路，对于防止非法接入和保护网络资源具有重要的实际意义。然而，随着WLAN安全技术的发展，如WPA、WPA2等更安全的加密标准的出现，攻击手段也在不断演变，因此，持续的研究和改进入侵检测策略仍然是必要的。