Wi-Fi tracking : Fingerprinting attacks and counter-measures - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2017

Wi-Fi tracking : Fingerprinting attacks and counter-measures

Traçage Wi-Fi : Attaques par prise d'empreinte et contre-mesures

Résumé

The recent spread of everyday-carried Wi-Fi-enabled devices (smartphones, tablets and wearable devices) comes with a privacy threat to their owner, and to society as a whole. These devices continuously emit signals which can be captured by a passive attacker using cheap hardware and basic knowledge. These signals contain a unique identifier, called the MAC address. To mitigate the threat, device vendors are currently deploying a countermeasure on new devices: MAC address randomization. Unfortunately, we show that this mitigation, in its current state, is insufficient to prevent tracking. To do so, we introduce several attacks, based on the content and the timing of emitted signals. In complement, we study implementations of MAC address randomization in some recent devices, and find a number of shortcomings limiting the efficiency of these implementations at preventing device tracking. At the same time, we perform two real-world studies. The first one considers the development of actors exploiting this issue to install Wi-Fi tracking systems. We list some real-world installations and discuss their various aspects, including regulation, privacy implications, consent and public acceptance. The second one deals with the spread of MAC address randomization in the devices population. Finally, we present two tools: an experimental Wi-Fi tracking system for testing and public awareness raising purpose, and a tool estimating the uniqueness of a device based on the content of its emitted signals even if the identifier is randomized.
Le récent développement des appareils portatifs possédant une interface Wi-Fi (smartphones, tablettes et « wearables ») s'accompagne d'une menace sur la vie privée de leurs utilisateurs, et sur la société toute entière. Ces appareils émettent en continu des signaux pouvant être capturés par un attaquant passif, à l'aide de matériel peu coûteux et de connaissances basiques. Ces signaux contiennent un identifiant unique appelé l'adresse MAC. Pour faire face à cette menace, les acteurs du secteur déploient actuellement une contre-mesure sur les appareils récents: le changement aléatoire de l'adresse MAC. Malheureusement, nous montrons que cette mesure, dans son état actuel, n'est pas suffisante pour empêcher le traçage des appareils. Pour cela, nous introduisons plusieurs attaques basées sur le contenu et la répartition temporelle des signaux. En complément, nous étudions les implémentations du changement aléatoire de l'adresse MAC sur des appareils récents, et trouvons un certain nombre de manquements limitant l'efficacité de ces implémentations à prévenir le traçage. En parallèle, nous effectuons deux études de terrain. La première s'attaque au développement des acteurs exploitant les problèmes cités plus haut afin d'installer des systèmes de traçage basés sur le Wi-Fi. Nous listons certaines de ces installations et examinons plusieurs aspects de ces systèmes : leur régulation, les implications en terme de vie privée, les questions de consentement et leur acceptation par le public. La seconde étude concerne la progression du changement aléatoire d'adresse MAC dans la population des appareils. Finalement, nous présentons deux outils : le premier est un système de traçage expérimental développé pour effectuer des tests et sensibiliser le public aux problèmes de vie privée liés à de tels systèmes. Le second estime l'unicité d'un appareil en se basant sur le contenu des signaux qu'il émet, même si leur identifiant est modifié.
Fichier principal
Vignette du fichier
these.pdf (5.1 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Version validée par le jury (STAR)
Loading...

Dates et versions

tel-01921596 , version 1 (13-11-2018)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01921596 , version 1

Citer

Célestin Matte. Wi-Fi tracking : Fingerprinting attacks and counter-measures. Networking and Internet Architecture [cs.NI]. Université de Lyon, 2017. English. ⟨NNT : 2017LYSEI114⟩. ⟨tel-01921596⟩
3032 Consultations
12956 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More