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Characterization-and-Detection-of-Cross-Router-Covert-Channels — Dieses Repository enthält den Quellcode, der im Paper "Characterization and Detection of Cross-Router Covert Channels" verwendet wurde. | Kitploit
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Characterization-and-Detection-of-Cross-Router-Covert-Channels

Dieses Repository enthält den Quellcode, der im Paper "Characterization and Detection of Cross-Router Covert Channels" verwendet wurde.

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339vor 3 JahrenNoch nicht geprüft
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Charakterisierung und Erkennung von geräteübergreifenden verdeckten Kanälen zwischen Routern

Dieses Repository enthält den Quellcode, der in der Arbeit "Characterization and Detection of Cross-Router Covert Channels" verwendet wurde. Um auf die Arbeit zuzugreifen, besuchen Sie die Website des Labors von Dr. Oren: orenlab.

Die vollständigen Daten, die in der Arbeit verwendet wurden, sind über diesen Link zugänglich.

Angriffe

Die Arbeit stellt zwei Netzwerk-Timing-Covert-Channels vor, die die logische Isolation zwischen zwei Netzwerken durchbrechen, die von einem einzelnen gemeinsam genutzten Router gehostet werden: CRCC und Wi-Fi-Mikro-Störangriffe.

Durch die Nutzung dieser verdeckten Kanäle konnten wir Informationen zwischen den beiden Netzwerken preisgeben, obwohl die offene Kommunikation blockiert ist.

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Beide Angriffe erschöpfen absichtlich die physischen Ressourcen des Routers entsprechend der preisgegebenen Informationsbits. Dadurch kann ein Rechner im Host-Netzwerk die Information an einen Rechner im Gast-Netzwerk signalisieren, der regelmäßig die Antwortzeiten des Routers misst. Normale Antwortzeiten werden mit dem '0'-Bit assoziiert, große Antwortzeiten mit dem '1'-Bit.

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Verteidigung

Die Arbeit stellt zudem eine Methode zur Erkennung beider Angriffe mit einem ML/DL-Detektor vor. Die Modelle extrahieren Verhaltensmerkmale aus dem Netzwerkverkehr und können durch diese Angriffe verursachte Anomalien erkennen. Die verwendeten Modelle sind semi-supervidierte Modelle, die eine Neuartigkeitserkennung durchführen.

Zur Erkennung der Angriffe verwendeten wir:

  • CRCC-Erkennung: Deep Autoencoder.
  • Wi-Fi-Mikro-Störungserkennung: Local Outlier Factor (LOF).

Erste Schritte

Repository-Inhalte

Der Ordner "Attacks" enthält den Quellcode für beide Angriffe sowie Dokumente und Bilder zur Unterstützung beim Aufbau der jeweiligen Umgebung.

Der Ordner "Defense" enthält den Quellcode des ML/DL-Detektors, den Merkmalsextraktor und die tatsächlichen in der Arbeit verwendeten Merkmale.

Abhängigkeiten

  • Python 3
  • Scapy
  • tcpdump
  • Wireshark + tshark

Aufbau

  • Der Aufbau sollte wie in der Arbeit beschrieben erfolgen.
  • Sie können auch auf die Anleitungen im Ordner "Attacks" verweisen.

Autoren

Hauptautor: Oren Shvartzman ([email protected])

Mitautoren: Adar Ovadya, Kfir Zvi, Omer Schwartz, Rom Ogen, Yakov Mallah, Niv Gilboa und Yossi Oren

Danksagungen

Diese Arbeit wurde durch die Zuschüsse 702/16 und 703/16 der Israel Science Foundation unterstützt. Wir danken Eyal Ronen für die Inspiration und die Ausrüstung, die für den Beginn unserer Forschung zum Wi-Fi-Mikro-Stören notwendig war. Wir danken auch Clémentine Maurice für die Motivation für unsere Forschung zu verdeckten Kanälen zwischen Routern sowie unserem WOOT-Betreuer Paul Pearce für die Hilfe bei der Verbesserung der Arbeit. Schließlich möchten wir Yagel Netanel danken, der große Teile des CRCC-Angriffssystems entworfen und implementiert hat, das zur Datenerhebung für diese Arbeit verwendet wurde.

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