Finden von BSSIDs in einem WLAN -Scan aus demselben physischen Router

Dekodieren mehrerer BSSIDs: Können wir sie mit einem Zugriffspunkt verknüpfen?

Stellen Sie sich vor, Sie scannen nach WLAN -Netzwerken in einem geschäftigen Apartmentkomplex, und Ihr Gerät erkennt Dutzende von Signalen. 📡 Einige dieser Netzwerke teilen sich die gleiche SSID, arbeiten jedoch mit unterschiedlichen Frequenzen, sodass es schwierig ist, festzustellen, welches zu demselben physischen Router gehört. Diese Situation ist in Dual-Band-Routern, die sowohl 2,4-GHz- als auch 5-GHz-Signale unter mehreren Netzwerknamen übertragen, üblich.

In einer idealen Welt gibt es eine Standardmethode für die Gruppe BSSIDs der Gruppe, die aus demselben Zugangspunkt stammen. Während einige Hersteller vorhersehbare Muster bei der Zuweisung von MAC -Adressen folgen, gibt es keine universelle Konvention. Das Fehlen einer konsistenten Kennung bedeutet, dass Entwickler häufig auf statistische Analyse oder Signalstärkeclustering zurückgreifen, um fundierte Vermutungen vorzunehmen.

Betrachten Sie beispielsweise einen Home -Router -Rundfunk "Home" und "home_guest" -Netzwerke. Wenn beide Netzwerke auf 2,4 GHz und 5 GHz existieren, bedeutet dies, dass vier verschiedene BSSIDs in einem Scan erscheinen. Ohne einen integrierten Weg, um sie zu verknüpfen, behandelt Ihr Gerät jeweils als getrennt, obwohl es aus demselben Router stammt. 🤔

In diesem Artikel wird untersucht, ob der WiFi -Standard selbst eine Methode zum Erkennen bietet, welche BSSIDs von demselben physischen Zugangspunkt stammen. Wir werden uns mit technischen Details, möglichen Lösungen befassen und ob eine solche Gruppierung in verschiedenen Betriebssystemen konzeptionell sogar machbar ist.

So identifizieren Sie BSSIDs aus demselben physischen Router

Die Gruppierung mehrerer BSSIDs, die zum gleichen physischen Router gehören, ist eine Herausforderung, da WLAN -Netzwerke auf verschiedenen Frequenzen und SSIDs übertragen werden. In unseren Skripten haben wir verschiedene Programmierungstechniken verwendet, um BSSIDs basierend auf ihren zu analysieren und zu klassifizieren MAC -Adresse Präfixe. In der Python -Skript wurde die Scapy -Bibliothek genutzt, um WLAN -Netzwerke zu scannen, BSID -Informationen abzurufen und sie nach dem Präfix des Herstellers zu gruppieren. Dies ermöglicht es uns, eine fundierte Vermutung zu erraten, welche BSSIDs vom gleichen Gerät stammen. Auf der Android -Seite haben wir die Wifimanager -API verwendet, um die BSID -Liste zu extrahieren und Netzwerke basierend auf den ersten 8 Zeichen ihrer MAC -Adressen zu gruppieren. Diese Methode bietet eine zuverlässige Möglichkeit, Netzwerke zu kategorisieren, ohne sich auf Herstellerspezifische Regeln zu verlassen. 📡

Die Hauptidee hinter unseren Skripten besteht darin, dass die meisten Router mehrere BSSIDs mit ähnlichen Präfixen beim Übertragen auf verschiedenen Kanälen erzeugen. Zum Beispiel wird ein Dual-Band-Router "Home" und "home_guest" auf 2,4 GHz und 5GHz wahrscheinlich BSSIDs wie "AA: BB: CC: 11: 22: 33" und "AA: BB: CC: 11: 22:44 ". Unser Code extrahiert und analysiert den ersten Teil jeder MAC -Adresse, um die wahrscheinlichen Übereinstimmungen zu bestimmen. In Python erstellen wir ein Wörterbuch, in dem Schlüssel diese Präfixe sind, um sicherzustellen, dass alle BSSIDs, die das gleiche Präfix teilen, zusammen gruppiert werden. In Java verwenden wir eine HashMap, um dieselbe Klassifizierung zu erreichen. Diese Methode funktioniert in den meisten Fällen gut, obwohl einige erweiterte Router BSSID -Zuordnungen randomisieren, was es schwieriger macht, sich ausschließlich auf MAC -Präfixe zu verlassen. 🔍

Ein entscheidender Bestandteil unserer Skripte besteht darin, mehrere Scan -Ergebnisse effektiv zu behandeln. Da sich WLAN -Netzwerke ständig verschieben, können wiederholte Scans leicht unterschiedliche Ergebnisse liefern. Um die Genauigkeit zu verbessern, werden zusätzliche Filtertechniken wie das Vergleich Signalstärke kann verwendet werden. Wenn zwei BSSIDs ähnliche Präfixe aufweisen und an einem bestimmten Ort mit der gleichen Signalintensität erkannt werden, gehören sie wahrscheinlich zu demselben Zugangspunkt. In Android können wir mit der Wifimanager-API Echtzeit-Scanergebnisse abrufen, die wir strukturiert mit Listen und Hashmaps verarbeiten. Auf Python-basierten Systemen können wir die Scan-Funktion von SCApy verwenden, um die Sammlung mehrerer Scans zu automatisieren und die Genauigkeit unseres Klassifizierungsalgorithmus zu erhöhen.

Während unser Ansatz nicht narrensicher ist, bietet er einen soliden Rahmen für die Gruppierung von BSSIDs mithilfe von Datenanalysetechniken. Zukünftige Verbesserungen könnten Algorithmen für maschinelles Lernen umfassen, um die Klassifizierung basierend auf historischen Scandaten zu verfeinern. Darüber hinaus kann der bevorstehende WLAN 7 -Standard neue Funktionen einführen, um die BSID -Gruppierung einfacher zu gestalten. Im Moment bieten unsere Skripte Entwickler eine praktische Lösung für die Analyse von WLAN -Umgebungen und die effektiveren Analyse von aussagekräftigen Erkenntnissen aus Netzwerk -Scans.

import scapy.all as scapy
def scan_wifi():
    networks = scapy.WiFiScanner(iface="wlan0").scan()  # Adjust for your interface
    bssids = {net.BSSID: net for net in networks}
    grouped = group_by_router(bssids)
    return grouped
def group_by_router(bssids):
    router_map = {bssid[:8]: [] for bssid in bssids}
    for bssid, net in bssids.items():
        router_map[bssid[:8]].append(net)
    return router_map
print(scan_wifi())

import android.net.wifi.ScanResult;
import android.net.wifi.WifiManager;
import java.util.HashMap;
public class WifiScanner {
    public HashMap<String, List<ScanResult>> groupBSSIDs(List<ScanResult> scanResults) {
        HashMap<String, List<ScanResult>> grouped = new HashMap<>();
        for (ScanResult result : scanResults) {
            String key = result.BSSID.substring(0, 8);
            grouped.putIfAbsent(key, new ArrayList<>());
            grouped.get(key).add(result);
        }
        return grouped;
    }
}

Verständnis der BSSID -Gruppierung und versteckten Herausforderungen

Während sich unsere vorherige Erkundung auf die Gruppierung von BSSIDs basierend auf ihren MAC -Präfixen konzentrierte, ist ein weiterer entscheidender Aspekt die Rolle von WiFi streift. Viele moderne Netzwerke, insbesondere in Unternehmensumgebungen, verwenden mehrere Zugriffspunkte mit derselben SSID, um eine nahtlose Konnektivität zu gewährleisten. Dies bedeutet, dass, obwohl verschiedene APs eine SSID teilen, ihre BSSIDs einzigartig sind, was die Identifizierung komplexer macht. In solchen Fällen verwenden Router Funktionen wie 802.11k und 802.11v, die Geräten helfen, zwischen den APs effizient zu durchlaufen. Diese Standards geben jedoch nicht explizit an, welche BSSIDs demselben physischen Router angehören, da sie eher für kundenseitige Handover als für die Identifizierung von Backends ausgelegt sind.

Eine weitere Herausforderung tritt bei der Randomisierung der MAC -Adresse auf. Viele moderne Zugriffspunkte und sogar Client -Geräte implementieren zufällige MAC -Adressen, um die Privatsphäre und Sicherheit zu verbessern. Dies kann die Versuche beeinträchtigen, BSSIDs nach dem Mac -Präfix zu klassifizieren, da Geräte möglicherweise dynamisch ändern. Einige Hersteller verwenden auch verschiedene Mac -Zuordnungsstrategien, wodurch eine standardisierte Gruppierungsmethode schwierig ist. Eine Problemumgehung umfasst die Überwachung der Beacon-Rahmen-Eigenschaften wie Lieferanten-spezifische Tags, die manchmal zusätzliche Hinweise auf BSSID-Beziehungen bieten.

Für eine genauere Klassifizierung, maschinelles Lernen Techniken können eingeführt werden. Durch das Sammeln von Daten aus mehreren WLAN -Scans über die Zeit und die Analyse von Mustern in SSIDs, Kanälen und Signalstärken können wir Modelle trainieren, um vorherzusagen, welche BSSIDs wahrscheinlich zum selben Router gehören. Dies ist besonders nützlich in Szenarien, in denen Standardmethoden fehlschlagen, z. B. in großen Gebäuden mit mehreren überlappenden Netzwerken. Während sich die Technologie entwickelt, können zukünftige WLAN -Standards explizitere Möglichkeiten zur Identifizierung und Verbindung von BSSIDs mit physischen Routern, Vereinfachung der Netzwerkmanagement und Sicherheitsanalyse enthalten. 📡