同じ物理ルーターからWiFiスキャンでBSSIDを見つける

複数のBSSIDのデコード：それらを1つのアクセスポイントにリンクできますか？

忙しいアパートの複合施設でWiFiネットワークをスキャンしていると想像してください。デバイスは数十の信号を検出します。これらのネットワークの一部は同じSSIDを共有していますが、異なる周波数で動作し、同じ物理ルーターに属するものを判断するのが難しくなります。この状況は、複数のネットワーク名で2.4GHzと5GHzの両方の信号をブロードキャストするデュアルバンドルーターで一般的です。

理想的な世界では、同じアクセスポイントから発生するBSSIDをグループ化する標準的な方法があります。一部のメーカーは、MACアドレスの割り当てにおいて予測可能なパターンに従いますが、普遍的な慣習はありません。一貫した識別子の欠如は、開発者がしばしば統計分析または信号強度クラスタリングに頼って、教育を受けた推測をすることを意味します。

たとえば、「Home」および「Home_Guest」ネットワークを放送するホームルーターを検討してください。両方のネットワークが2.4GHzと5GHzに存在する場合、4つの異なるBSSIDがスキャンに表示されることを意味します。それらをリンクするための組み込みの方法がなければ、あなたのデバイスは同じルーターに由来していても、それぞれを別々のものとして扱います。 🤔

この記事では、WiFi標準自体が同じ物理的アクセスポイントからどのBSSIDが来るかを識別する方法を提供するかどうかを調査します。技術的な詳細、可能なソリューション、およびそのようなグループ化が異なるオペレーティングシステムで概念的に実行可能であるかどうかを掘り下げます。

同じ物理ルーターからBSSIDを識別する方法

同じ物理ルーターに属する複数のBSSIDをグループ化することは、異なる周波数とSSIDでブロードキャストされるため、課題です。スクリプトでは、さまざまなプログラミング手法を使用して、BSSIDを分析および分類して分類します。 MACアドレスプレフィックス。 Pythonスクリプトでは、Scapyライブラリを活用してWiFiネットワークをスキャンし、BSSID情報を取得し、メーカーのプレフィックスでグループ化しました。これにより、どのBSSIDが同じデバイスから発生するかについて、教育を受けた推測を行うことができます。 Android側では、Wifimanager APIを使用してBSSIDリストを抽出し、MACアドレスの最初の8文字に基づいてネットワークをグループ化しました。この方法は、メーカー固有のルールに依存することなく、ネットワークを分類する信頼できる方法を提供します。 📡

スクリプトの背後にある主なアイデアは、ほとんどのルーターが異なるチャネルでブロードキャストするときに、同様のプレフィックスを持つ複数のBSSIDを生成することです。たとえば、2.4GHzおよび5GHzの「Home」および「Home_Guest」を放送するデュアルバンドルーターの放送には、「AA：BB：CC：11：22：33」および「AA：BB：CC：11：」などのBSSIDがあります。 22:44 "。私たちのコードは、各MACアドレスの最初の部分を抽出および分析して、一致の可能性を決定します。 Pythonでは、キーがこれらのプレフィックスである辞書を作成し、同じプレフィックスを共有するすべてのBSSIDがグループ化されるようにします。 Javaでは、ハッシュマップを使用して同じ分類を実現します。ほとんどの場合、この方法はうまく機能しますが、一部の高度なルーターはBSSIDの割り当てをランダム化し、MACプレフィックスのみに依存することを難しくしています。 🔍

スクリプトの重要な部分の1つは、複数のスキャン結果を効果的に処理することです。 WiFiネットワークは絶えず変化しているため、繰り返しスキャンはわずかに異なる結果をもたらす可能性があります。精度を向上させるために、比較などの追加のフィルタリング手法 信号強度 使用できます。 2つのBSSIDが同様のプレフィックスを持ち、特定の場所で同じ信号強度で検出された場合、それらは同じアクセスポイントに属している可能性があります。 Androidでは、Wifimanager APIを使用すると、リアルタイムスキャン結果を取得できます。これは、リストとハッシュマップを使用して構造化された方法で処理します。 Pythonベースのシステムでは、Scapyのスキャン機能を使用して複数のスキャンの収集を自動化し、分類アルゴリズムの精度を向上させることができます。

私たちのアプローチは絶対確実ではありませんが、データ分析手法を使用してBSSIDをグループ化するための強固なフレームワークを提供します。将来の改善には、履歴スキャンデータに基づいて分類を改善するための機械学習アルゴリズムが含まれます。さらに、今後のWIFI 7標準では、BSSIDのグループ化がより簡単になるようにするための新機能が導入される可能性があります。今のところ、私たちのスクリプトは、WiFi環境をより効果的に分析し、ネットワークスキャンから意味のある洞察を抽出しようとする開発者に実用的なソリューションを提供しています。

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のグループ化と隠された課題の理解

以前の探索は、MACプレフィックスに基づいてBSSIDのグループ化に焦点を当てていましたが、もう1つの重要な側面はの役割です wifiローミング。多くの最新のネットワーク、特にエンタープライズ環境では、同じSSIDを備えた複数のアクセスポイントを使用して、シームレスな接続を確保しています。これは、異なるAPがSSIDを共有していても、BSSIDがユニークであり、識別がより複雑になることを意味します。このような場合、ルーターは802.11Kや802.11Vなどの機能を利用して、APを効率的にローミングするのに役立ちます。ただし、これらの標準は、バックエンドの識別ではなくクライアント側のハンドオーバー向けに設計されているため、どのBSSIDが同じ物理ルーターに属するかを明示的に示していません。

MACアドレスのランダム化により、別の課題が発生します。多くの最新のアクセスポイントやクライアントデバイスでさえ、プライバシーとセキュリティを強化するためにランダムMACアドレスを実装しています。これは、デバイスが動的に変更アドレスをブロードキャストする可能性があるため、MACプレフィックスごとにBSSIDを分類する試みを妨げる可能性があります。一部のメーカーは、異なるMac割り当て戦略も使用しており、標準化されたグループ化方法を困難にしています。回避策には、ベンダー固有のタグなどのビーコンフレームの特性を監視することが含まれます。

より正確な分類のために、 機械学習 技術を導入できます。時間の経過とともに複数のWiFiスキャンからデータを収集し、SSID、チャネル、および信号強度のパターンを分析することにより、モデルをトレーニングして、どのBSSIDが同じルーターに属する可能性があるかを予測できます。これは、複数の重複ネットワークを持つ大きな建物など、標準的な方法が失敗するシナリオで特に役立ちます。テクノロジーが進化するにつれて、将来のWIFI標準には、BSSIDを物理ルーターに特定してリンクし、ネットワーク管理とセキュリティ分析を簡素化するためのより明確な方法が組み込まれている場合があります。 📡