Um Sistema de Detecção de Ataques Evil Twin com Aprendizado de Máquina Não-Supervisionado - Cerqueira Júnior, Ricardo L.; Henriques, Felipe da R.; Moraes, Igor M.; Mascarenhas, Dalbert M. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2024: Anais do XLII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2024)
Este artigo propõe um Sistema de Detecção de Ataques Evil Twin Baseado no Usuário, que usa a Máquina de Vetor de Suporte de Uma Classe (OCSVM) para detecção de anomalias em redes sem fio IEEE 802.11. O sistema proposto é centrado no usuário e usa as interações do dispositivo do usuário com pontos de acesso para detectar o ataque. Ataques Evil Twin são replicados experimentalmente para criar dois conjuntos de dados que são usados para treinar e refinar o sistema proposto: um somente com dados de pontos de acesso legítimos e outro também com dados de pontos de acesso maliciosos. Os resultados mostram a alta eficácia do sistema proposto, com uma taxa de precisão de 98,72% enquanto mantém a sensibilidade em torno de 90%, demonstrando, assim, a capacidade do sistema proposto de detectar ataques Evil Twin.