एक ही भौतिक राउटर से एक वाईफाई स्कैन में BSSIDS ढूंढना

कई BSSIDS को डिकोड करना: क्या हम उन्हें एक एक्सेस पॉइंट से जोड़ सकते हैं?

कल्पना कीजिए कि आप एक व्यस्त अपार्टमेंट परिसर में वाईफाई नेटवर्क के लिए स्कैन कर रहे हैं, और आपका डिवाइस दर्जनों संकेतों का पता लगाता है। 📡 इनमें से कुछ नेटवर्क एक ही SSID साझा करते हैं, लेकिन विभिन्न आवृत्तियों पर काम करते हैं, जिससे यह निर्धारित करने के लिए चुनौतीपूर्ण होता है कि कौन समान भौतिक राउटर से संबंधित है। यह स्थिति ड्यूल-बैंड राउटर में आम है जो कई नेटवर्क नामों के तहत 2.4GHz और 5GHz दोनों सिग्नलों को प्रसारित करती है।

एक आदर्श दुनिया में, BSSIDs समूह के लिए एक मानक विधि होगी जो एक ही पहुंच बिंदु से उत्पन्न होती है। जबकि कुछ निर्माता मैक पते को असाइन करने में अनुमानित पैटर्न का पालन करते हैं, कोई सार्वभौमिक सम्मेलन नहीं है। एक सुसंगत पहचानकर्ता की कमी का मतलब है कि डेवलपर्स अक्सर शिक्षित अनुमान लगाने के लिए सांख्यिकीय विश्लेषण या सिग्नल स्ट्रेंथ क्लस्टरिंग का सहारा लेते हैं।

उदाहरण के लिए, एक होम राउटर प्रसारण "होम" और "होम_गेट" नेटवर्क पर विचार करें। यदि दोनों नेटवर्क 2.4GHz और 5GHz पर मौजूद हैं, तो इसका मतलब है कि स्कैन में चार अलग -अलग BSSID दिखाई देते हैं। उन्हें लिंक करने के लिए एक अंतर्निहित तरीके के बिना, आपका डिवाइस प्रत्येक को अलग मानता है, भले ही वे एक ही राउटर से उत्पन्न होते हैं। 🤔

यह लेख बताता है कि क्या वाईफाई मानक स्वयं यह पहचानने के लिए एक विधि प्रदान करता है कि कौन से BSSIDS एक ही भौतिक पहुंच बिंदु से आते हैं। हम तकनीकी विवरण, संभावित समाधानों में तल्लीन करेंगे, और क्या इस तरह का समूह विभिन्न ऑपरेटिंग सिस्टम में वैचारिक रूप से संभव है।

एक ही भौतिक राउटर से BSSIDS की पहचान कैसे करें

एक ही भौतिक राउटर से संबंधित कई बीएसएसआईडी को समूहित करना एक चुनौती है क्योंकि वाईफाई नेटवर्क विभिन्न आवृत्तियों और एसएसआईडी पर प्रसारित होता है। हमारी स्क्रिप्ट में, हमने BSSIDS के आधार पर विश्लेषण और वर्गीकृत करने के लिए विभिन्न प्रोग्रामिंग तकनीकों का उपयोग किया मैक पता उपसर्ग। पायथन स्क्रिप्ट में, स्केपी लाइब्रेरी को वाईफाई नेटवर्क को स्कैन करने, बीएसएसआईडी जानकारी को पुनः प्राप्त करने और उनके निर्माता उपसर्ग द्वारा समूहित करने के लिए लीवरेज किया गया था। यह हमें एक शिक्षित अनुमान लगाने की अनुमति देता है जिसके बारे में BSSIDS एक ही डिवाइस से उत्पन्न होता है। Android पक्ष पर, हमने BSSID सूची को निकालने के लिए Wifimanager API का उपयोग किया, जो उनके मैक पते के पहले 8 वर्णों के आधार पर नेटवर्क को समूहीकृत करता है। यह विधि निर्माता-विशिष्ट नियमों पर भरोसा किए बिना नेटवर्क को वर्गीकृत करने का एक विश्वसनीय तरीका प्रदान करती है। 📡

हमारी स्क्रिप्ट के पीछे मुख्य विचार यह है कि अधिकांश राउटर अलग -अलग चैनलों पर प्रसारित होने पर समान उपसर्गों के साथ कई बीएसएसआईडी उत्पन्न करते हैं। उदाहरण के लिए, 2.4GHz और 5GHz पर "होम" और "होम_गैस्ट" प्रसारण करने वाले एक दोहरे-बैंड राउटर में "एए: बीबी: सीसी: 11: 22: 33" और "एए: बीबी: सीसी: 11: 22:44 ”। हमारा कोड संभावित मैचों को निर्धारित करने के लिए प्रत्येक मैक पते के पहले भाग को अर्क और विश्लेषण करता है। पायथन में, हम एक शब्दकोश बनाते हैं, जहां कुंजियाँ ये उपसर्ग हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि एक ही उपसर्ग साझा करने वाले सभी BSSIDs को एक साथ समूहीकृत किया जाता है। जावा में, हम एक ही वर्गीकरण को प्राप्त करने के लिए एक हैशमैप का उपयोग करते हैं। यह विधि ज्यादातर मामलों में अच्छी तरह से काम करती है, हालांकि कुछ उन्नत राउटर बीएसएसआईडी असाइनमेंट को यादृच्छिक करते हैं, जिससे मैक उपसर्गों पर पूरी तरह से भरोसा करना कठिन हो जाता है। 🔍

हमारी स्क्रिप्ट का एक महत्वपूर्ण हिस्सा कई स्कैन परिणामों को प्रभावी ढंग से संभाल रहा है। चूंकि वाईफाई नेटवर्क लगातार शिफ्ट हो रहे हैं, बार -बार स्कैन थोड़ा अलग परिणाम दे सकते हैं। सटीकता में सुधार करने के लिए, तुलना करना अतिरिक्त फ़िल्टरिंग तकनीक सिग्नल क्षमता इस्तेमाल किया जा सकता है। यदि दो BSSIDs में समान उपसर्ग होते हैं और किसी दिए गए स्थान में एक ही सिग्नल तीव्रता के साथ पाया जाता है, तो वे संभवतः एक ही एक्सेस पॉइंट से संबंधित हैं। Android में, Wifimanager API हमें वास्तविक समय स्कैन परिणाम प्राप्त करने देता है, जिसे हम सूचियों और हैशमैप का उपयोग करके एक संरचित तरीके से संसाधित करते हैं। पायथन-आधारित प्रणालियों पर, हम हमारे वर्गीकरण एल्गोरिथ्म की सटीकता को बढ़ाते हुए, कई स्कैन के संग्रह को स्वचालित करने के लिए स्केपी के स्कैनिंग फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं।

जबकि हमारा दृष्टिकोण मूर्खतापूर्ण नहीं है, यह डेटा विश्लेषण तकनीकों का उपयोग करके BSSIDS को समूहीकृत करने के लिए एक ठोस ढांचा प्रदान करता है। भविष्य के सुधारों में ऐतिहासिक स्कैन डेटा के आधार पर वर्गीकरण को परिष्कृत करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम शामिल हो सकते हैं। इसके अतिरिक्त, आगामी WIFI 7 मानक BSSID समूहीकरण को अधिक सीधा बनाने के लिए नई सुविधाओं का परिचय दे सकता है। अभी के लिए, हमारी स्क्रिप्ट डेवलपर्स के लिए एक व्यावहारिक समाधान प्रदान करती है जो वाईफाई वातावरण का अधिक प्रभावी ढंग से विश्लेषण करने और नेटवर्क स्कैन से सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए देख रहे हैं।

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;
    }
}

BSSID समूहीकरण और छिपी हुई चुनौतियों को समझना

जबकि हमारे पिछले अन्वेषण ने उनके मैक उपसर्गों के आधार पर BSSIDs को समूहीकृत करने पर ध्यान केंद्रित किया, एक और महत्वपूर्ण पहलू की भूमिका है वाईफाई रोमिंग। कई आधुनिक नेटवर्क, विशेष रूप से उद्यम वातावरण में, सहज कनेक्टिविटी सुनिश्चित करने के लिए एक ही SSID के साथ कई एक्सेस पॉइंट का उपयोग करते हैं। इसका मतलब यह है कि भले ही अलग -अलग एपी एक एसएसआईडी साझा करते हैं, उनके बीएसएसआईडी अद्वितीय हैं, जिससे पहचान अधिक जटिल हो जाती है। ऐसे मामलों में, राउटर 802.11k और 802.11V जैसी सुविधाओं का उपयोग करते हैं, जो उपकरणों को कुशलता से एपी के बीच घूमने में मदद करते हैं। हालांकि, ये मानक स्पष्ट रूप से इंगित नहीं करते हैं कि कौन से BSSID एक ही भौतिक राउटर से संबंधित हैं, क्योंकि वे बैकएंड पहचान के बजाय क्लाइंट-साइड हैंडओवर के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

मैक एड्रेस रैंडमाइजेशन के साथ एक और चुनौती उत्पन्न होती है। कई आधुनिक एक्सेस पॉइंट और यहां तक ​​कि क्लाइंट डिवाइस गोपनीयता और सुरक्षा को बढ़ाने के लिए यादृच्छिक मैक पते को लागू करते हैं। यह मैक उपसर्ग द्वारा BSSIDs को वर्गीकृत करने के प्रयासों में हस्तक्षेप कर सकता है, क्योंकि डिवाइस गतिशील रूप से बदलते पते प्रसारित कर सकते हैं। कुछ निर्माता विभिन्न मैक असाइनमेंट रणनीतियों का भी उपयोग करते हैं, जिससे एक मानकीकृत समूहन विधि मुश्किल हो जाती है। एक वर्कअराउंड में बीकन फ्रेम विशेषताओं की निगरानी करना शामिल है, जैसे कि विक्रेता-विशिष्ट टैग, जो कभी-कभी बीएसएसआईडी संबंधों के बारे में अतिरिक्त सुराग प्रदान करते हैं।

अधिक सटीक वर्गीकरण के लिए, यंत्र अधिगम तकनीकों को पेश किया जा सकता है। समय के साथ कई WIFI स्कैन से डेटा इकट्ठा करके और SSIDs, चैनलों और सिग्नल की ताकत में पैटर्न का विश्लेषण करके, हम मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं कि BSSIDS की संभावना एक ही राउटर से संबंधित है। यह उन परिदृश्यों में विशेष रूप से उपयोगी है जहां मानक तरीके विफल होते हैं, जैसे कि कई अतिव्यापी नेटवर्क के साथ बड़ी इमारतों में। जैसा कि प्रौद्योगिकी विकसित होती है, भविष्य के WIFI मानकों में BSSIDs को भौतिक राउटर, नेटवर्क प्रबंधन और सुरक्षा विश्लेषण को सरल बनाने, पहचानने और जोड़ने के लिए अधिक स्पष्ट तरीके शामिल हो सकते हैं। 📡