Damit könnte jeder Sender eine individuelle Signatur bekommen und unberechtigtes Eindringen in kabellose Netze würde damit erschwert oder ganz verhindert.
Diese Fingerabdrücke liefern die Geräte selbst. Jeder Chip, jede Komponente weicht geringfügig von anderen Teilen ab und so bekommt jeder Sender ein eigenes Muster. Diese Muster entstehen zum Beispiel durch Unterschiede im Silizium.
An der Carleton Universität im kanadischen Ottawa will man diese charakteristischen Abweichungen nun für die Identifizierung nutzen. Die größten Abweichungen treten dann auf, wenn ein Gerät versucht, sich am Netzwerk anzumelden.
Ein Administrator kann dann vorher festlegen, welche Geräte mit welcher Charakteristik eine Zugangserlaubnis bekommen. Dann erfolgt die Freigabe über klassische Authentisierungsmechanismen, wie etwa MAC-Adressen.
Bis diese Technologie jedoch in Serie gehen kann, haben die Forscher noch einen weiten Weg vor sich. So müssen sie zum Beispiel noch die Algorithmen verfeinern, die den Abgleich der einzelnen Frequenzmuster leisten. Zudem schaffe die Anwendung derzeit nur wenige Nutzer. Auch hier müssen die Forscher noch nachlegen.
Angriffe auf APIs und Webanwendungen sind zwischen Januar 2023 und Juni 2024 von knapp 14…
Mit täglich über 45.000 eingehenden E-Mails ist die IT-Abteilung des Klinikums durch Anhänge und raffinierte…
Bau- und Fertigungsspezialist investiert in die S/4HANA-Migration und geht mit RISE WITH SAP in die…
Trends 2025: Rasante Entwicklungen bei Automatisierung, KI und in vielen anderen Bereichen lassen Unternehmen nicht…
DHL Supply Chain nutzt generative KI-Anwendungen für Datenbereinigung und präzisere Beantwortung von Angebotsanforderungen (RFQ).
Marke mtu will globale Serviceabläufe optimieren und strategische Ziele hinsichtlich Effizienz, Nachhaltigkeit und Wachstum unterstützen.