સમાન શારીરિક રાઉટરમાંથી વાઇફાઇ સ્કેનમાં બીએસએસઆઈડી શોધવાનું

મલ્ટીપલ બીએસએસઆઈડીએસને ડીકોડિંગ: શું આપણે તેમને એક point ક્સેસ પોઇન્ટ સાથે લિંક કરી શકીએ?

કલ્પના કરો કે તમે વ્યસ્ત apartment પાર્ટમેન્ટ સંકુલમાં વાઇફાઇ નેટવર્ક્સ માટે સ્કેન કરી રહ્યાં છો, અને તમારું ઉપકરણ ડઝનેક સંકેતો શોધી કા .ે છે. 📡 આમાંના કેટલાક નેટવર્ક્સ સમાન એસએસઆઈડી શેર કરે છે પરંતુ વિવિધ ફ્રીક્વન્સીઝ પર કાર્ય કરે છે, તે જ શારીરિક રાઉટરનું છે તે નક્કી કરવાનું પડકારજનક બનાવે છે. આ પરિસ્થિતિ ડ્યુઅલ-બેન્ડ રાઉટર્સમાં સામાન્ય છે જેણે બહુવિધ નેટવર્ક નામો હેઠળ 2.4GHz અને 5GHz બંને સંકેતો પ્રસારિત કર્યા છે.

આદર્શ વિશ્વમાં, જૂથ બીએસએસઆઈડીએસની એક માનક પદ્ધતિ હશે જે સમાન point ક્સેસ પોઇન્ટથી ઉત્પન્ન થાય છે. જ્યારે કેટલાક ઉત્પાદકો મેક સરનામાંઓને સોંપવામાં અનુમાનિત દાખલાઓનું પાલન કરે છે, ત્યાં કોઈ સાર્વત્રિક સંમેલન નથી. સુસંગત ઓળખકર્તાનો અભાવ એટલે વિકાસકર્તાઓ ઘણીવાર આંકડાકીય વિશ્લેષણ અથવા સિગ્નલ તાકાત ક્લસ્ટરીંગનો શિક્ષિત અનુમાન લગાવવા માટે આશરો લે છે.

દાખલા તરીકે, હોમ રાઉટર બ્રોડકાસ્ટિંગ "હોમ" અને "હોમ_ગ્યુસ્ટ" નેટવર્કને ધ્યાનમાં લો. જો બંને નેટવર્ક્સ 2.4GHz અને 5GHz પર અસ્તિત્વમાં છે, તો તેનો અર્થ એ છે કે સ્કેનમાં ચાર અલગ અલગ BSSIDs દેખાય છે. તેમને લિંક કરવાની બિલ્ટ-ઇન રીત વિના, તમારું ડિવાઇસ દરેકને અલગ માને છે, તેમ છતાં તે સમાન રાઉટરમાંથી ઉત્પન્ન થાય છે. .

આ લેખ શોધે છે કે શું વાઇફાઇ સ્ટાન્ડર્ડ પોતે જ બીએસએસઆઈડીએસ સમાન શારીરિક point ક્સેસ પોઇન્ટથી આવે છે તે ઓળખવા માટે એક પદ્ધતિ પ્રદાન કરે છે. અમે તકનીકી વિગતો, સંભવિત ઉકેલો અને આવા જૂથનું વિવિધ operating પરેટિંગ સિસ્ટમ્સમાં પણ કલ્પનાશીલ રીતે શક્ય છે કે કેમ તે શોધીશું.

સમાન ભૌતિક રાઉટરથી બીએસએસઆઈડીએસને કેવી રીતે ઓળખવું

સમાન ભૌતિક રાઉટરથી સંબંધિત બહુવિધ બીએસએસઆઈડીએસનું જૂથ બનાવવું એ એક પડકાર છે કારણ કે વાઇફાઇ નેટવર્ક્સ વિવિધ ફ્રીક્વન્સીઝ અને એસએસઆઈડીએસ પર પ્રસારિત કરે છે. અમારી સ્ક્રિપ્ટોમાં, અમે બીએસએસઆઈડીએસના આધારે વિશ્લેષણ અને વર્ગીકરણ કરવા માટે વિવિધ પ્રોગ્રામિંગ તકનીકોનો ઉપયોગ કર્યો મેક સરનામું ઉપસર્ગ. પાયથોન સ્ક્રિપ્ટમાં, સ્કેપી લાઇબ્રેરીને વાઇફાઇ નેટવર્કને સ્કેન કરવા, બીએસએસઆઈડી માહિતી પ્રાપ્ત કરવા અને તેમના ઉત્પાદક ઉપસર્ગ દ્વારા તેમને જૂથ બનાવવા માટે લાભ આપવામાં આવ્યો હતો. આ અમને એક જ ઉપકરણમાંથી કયા BSSIDs ઉદ્ભવે છે તે વિશે શિક્ષિત અનુમાન કરવાની મંજૂરી આપે છે. Android બાજુ, અમે બીએસએસઆઈડી સૂચિને બહાર કા to વા માટે વાઇફિમેનાગર એપીઆઈનો ઉપયોગ કર્યો, તેમના મેક સરનામાંના પ્રથમ 8 અક્ષરોના આધારે નેટવર્ક્સને જૂથ બનાવતા. આ પદ્ધતિ ઉત્પાદક-વિશિષ્ટ નિયમો પર આધાર રાખ્યા વિના નેટવર્ક્સને વર્ગીકૃત કરવાની વિશ્વસનીય રીત પ્રદાન કરે છે. .

અમારી સ્ક્રિપ્ટો પાછળનો મુખ્ય વિચાર એ છે કે મોટાભાગના રાઉટર્સ વિવિધ ચેનલો પર પ્રસારણ કરતી વખતે સમાન ઉપસર્ગો સાથે બહુવિધ બીએસએસઆઈડી ઉત્પન્ન કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, 2.4GHz અને 5GHz પર ડ્યુઅલ-બેન્ડ રાઉટર બ્રોડકાસ્ટિંગ "હોમ" અને "હોમ_ગ્યુસ્ટ" સંભવત "" એએ: બીબી: સીસી: 11: 22: 33 "અને" એએ: બીબી: સીસી: 11: 22:44 ". અમારું કોડ સંભવિત મેચોને નિર્ધારિત કરવા માટે દરેક મેક સરનામાંના પ્રથમ ભાગને અર્ક કરે છે અને વિશ્લેષણ કરે છે. પાયથોનમાં, અમે એક શબ્દકોશ બનાવીએ છીએ જ્યાં કીઓ આ ઉપસર્ગો છે, તે સુનિશ્ચિત કરે છે કે સમાન ઉપસર્ગ વહેંચતા તમામ બીએસએસઆઈડી એક સાથે જૂથ થયેલ છે. જાવામાં, અમે સમાન વર્ગીકરણ પ્રાપ્ત કરવા માટે હેશમેપનો ઉપયોગ કરીએ છીએ. આ પદ્ધતિ મોટાભાગના કિસ્સાઓમાં સારી રીતે કાર્ય કરે છે, જોકે કેટલાક અદ્યતન રાઉટર્સ બીએસએસઆઈડી સોંપણીઓને રેન્ડમાઇઝ કરે છે, જેનાથી ફક્ત મેક ઉપસર્ગો પર આધાર રાખવો મુશ્કેલ બને છે. .

અમારી સ્ક્રિપ્ટોનો એક નિર્ણાયક ભાગ બહુવિધ સ્કેન પરિણામોને અસરકારક રીતે સંભાળી રહ્યો છે. વાઇફાઇ નેટવર્ક્સ સતત સ્થળાંતર કરી રહ્યાં હોવાથી, પુનરાવર્તિત સ્કેન થોડા અલગ પરિણામો લાવી શકે છે. ચોકસાઈ સુધારવા માટે, તુલના કરવા જેવી વધારાની ફિલ્ટરિંગ તકનીકો ઈજાજ -શક્તિ વાપરી શકાય છે. જો બે બીએસએસઆઈડીમાં સમાન ઉપસર્ગ હોય અને આપેલ સ્થાનમાં સમાન સિગ્નલ તીવ્રતા સાથે શોધી કા .વામાં આવે, તો તે સંભવિત સમાન point ક્સેસ પોઇન્ટ સાથે સંબંધિત છે. Android માં, WiFimanager API અમને રીઅલ-ટાઇમ સ્કેન પરિણામો પ્રાપ્ત કરવા દે છે, જે આપણે સૂચિ અને હેશમેપ્સનો ઉપયોગ કરીને સ્ટ્રક્ચર્ડ રીતે પ્રક્રિયા કરીએ છીએ. પાયથોન-આધારિત સિસ્ટમો પર, અમે બહુવિધ સ્કેનના સંગ્રહને સ્વચાલિત કરવા માટે સ્કેપીના સ્કેનીંગ ફંક્શનનો ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ, અમારા વર્ગીકરણ એલ્ગોરિધમની ચોકસાઈમાં વધારો કરી શકીએ છીએ.

જ્યારે અમારો અભિગમ ફૂલપ્રૂફ નથી, તે ડેટા વિશ્લેષણ તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને બીએસએસઆઈડીએસને જૂથ બનાવવા માટે એક નક્કર માળખું પ્રદાન કરે છે. Futhor તિહાસિક સ્કેન ડેટાના આધારે વર્ગીકરણને સુધારવા માટે ભવિષ્યના સુધારાઓમાં મશીન લર્નિંગ એલ્ગોરિધમ્સ શામેલ હોઈ શકે છે. વધુમાં, આગામી વાઇફાઇ 7 સ્ટાન્ડર્ડ બીએસએસઆઈડી જૂથને વધુ સીધા બનાવવા માટે નવી સુવિધાઓ રજૂ કરી શકે છે. હમણાં માટે, અમારી સ્ક્રિપ્ટો વિકાસકર્તાઓ માટે વાઇફાઇ વાતાવરણનું વધુ અસરકારક રીતે વિશ્લેષણ કરવા અને નેટવર્ક સ્કેનમાંથી અર્થપૂર્ણ આંતરદૃષ્ટિ કા ract વા માટે વ્યવહારિક ઉપાય આપે છે.

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;
    }
}

બીએસએસઆઈડી જૂથ અને છુપાયેલા પડકારો સમજવા

જ્યારે આપણું અગાઉનું સંશોધન તેમના મેક ઉપસર્ગના આધારે બીએસએસઆઈડીએસને જૂથબદ્ધ કરવા પર કેન્દ્રિત છે, ત્યારે બીજું નિર્ણાયક પાસું એ ભૂમિકા છે રોમિંગ. ઘણા આધુનિક નેટવર્ક્સ, ખાસ કરીને એન્ટરપ્રાઇઝ વાતાવરણમાં, સીમલેસ કનેક્ટિવિટીની ખાતરી કરવા માટે સમાન એસએસઆઈડી સાથે બહુવિધ points ક્સેસ પોઇન્ટનો ઉપયોગ કરે છે. આનો અર્થ એ છે કે વિવિધ એપીએસ એસએસઆઈડી શેર કરે છે, તેમ છતાં, તેમના બીએસએસઆઈડી અનન્ય છે, જે ઓળખને વધુ જટિલ બનાવે છે. આવા કિસ્સાઓમાં, રાઉટર્સ 802.11 કે અને 802.11 વી જેવી સુવિધાઓનો ઉપયોગ કરે છે, જે ઉપકરણોને એપીએસ વચ્ચે અસરકારક રીતે ફરવામાં મદદ કરે છે. જો કે, આ ધોરણો સ્પષ્ટપણે સૂચવતા નથી કે કયા બીએસએસઆઈડી સમાન ભૌતિક રાઉટર સાથે સંબંધિત છે, કારણ કે તેઓ બેકએન્ડ ઓળખને બદલે ક્લાયંટ-સાઇડ હેન્ડઓવર માટે રચાયેલ છે.

મેક સરનામાં રેન્ડમાઇઝેશન સાથે બીજો પડકાર .ભો થાય છે. ઘણા આધુનિક points ક્સેસ પોઇન્ટ્સ અને તે પણ ક્લાયંટ ઉપકરણો ગોપનીયતા અને સુરક્ષા વધારવા માટે રેન્ડમ મેક સરનામાંઓ લાગુ કરે છે. આ મેક ઉપસર્ગ દ્વારા બીએસએસઆઈડીએસને વર્ગીકૃત કરવાના પ્રયત્નોમાં દખલ કરી શકે છે, કારણ કે ઉપકરણો ગતિશીલ રીતે બદલાતા સરનામાંઓને પ્રસારિત કરી શકે છે. કેટલાક ઉત્પાદકો વિવિધ મેક સોંપણી વ્યૂહરચનાનો ઉપયોગ પણ કરે છે, પ્રમાણિત જૂથ પદ્ધતિને મુશ્કેલ બનાવે છે. વર્કરાઉન્ડમાં વિક્રેતા-વિશિષ્ટ ટ s ગ્સ જેવી બિકન ફ્રેમની લાક્ષણિકતાઓનું નિરીક્ષણ શામેલ છે, જે કેટલીકવાર બીએસએસઆઈડી સંબંધો વિશે વધારાના સંકેતો પ્રદાન કરે છે.

વધુ સચોટ વર્ગીકરણ માટે, મશીન લર્નિંગ તકનીકો રજૂ કરી શકાય છે. સમય જતાં બહુવિધ વાઇફાઇ સ્કેનમાંથી ડેટા એકત્રિત કરીને અને એસએસઆઈડીએસ, ચેનલો અને સિગ્નલ શક્તિમાં પેટર્નનું વિશ્લેષણ કરીને, અમે આગાહી કરવા માટે મોડેલોને તાલીમ આપી શકીએ છીએ કે કયા બીએસએસઆઈડીઓ સંભવિત રાઉટર સાથે સંબંધિત છે. આ ખાસ કરીને દૃશ્યોમાં ઉપયોગી છે જ્યાં પ્રમાણભૂત પદ્ધતિઓ નિષ્ફળ જાય છે, જેમ કે મલ્ટીપલ ઓવરલેપિંગ નેટવર્કવાળી મોટી ઇમારતોમાં. જેમ જેમ તકનીકી વિકસિત થાય છે, ભવિષ્યના વાઇફાઇ ધોરણો બીએસએસઆઈડ્સને શારીરિક રાઉટર્સ સાથે ઓળખવા અને લિંક કરવા માટે વધુ સ્પષ્ટ રીતોનો સમાવેશ કરી શકે છે, નેટવર્ક મેનેજમેન્ટ અને સુરક્ષા વિશ્લેષણને સરળ બનાવે છે. .