BSSID atrašana wifi skenēšanā no tā paša fiziskā maršrutētāja

Vairāku BSSIDS dekodēšana: vai mēs varam tos saistīt ar vienu piekļuves punktu?

Iedomājieties, ka jūs skenējat wifi tīklus aizņemtā dzīvokļu kompleksā, un jūsu ierīce atklāj desmitiem signālu. 📡 Dažiem no šiem tīkliem ir vienāds SSID, bet darbojas ar dažādām frekvencēm, padarot to izaicinošu noteikt, kas pieder tam pašam fiziskajam maršrutētājam. Šī situācija ir izplatīta divjoslu maršrutētājiem, kas pārraida gan 2,4 GHz, gan 5 GHz signālus ar vairākiem tīkla nosaukumiem.

Ideālā pasaulē būtu standarta metode, lai grupētu BSSIDS, kas rodas no tā paša piekļuves punkta. Kaut arī daži ražotāji ievēro paredzamos modeļus, piešķirot MAC adreses, nav universālas konvencijas. Konsekventa identifikatora trūkums nozīmē, ka izstrādātāji bieži izmanto statistisko analīzi vai signālu izturības klasterizāciju, lai radītu izglītotus minējumus.

Piemēram, apsveriet mājas maršrutētāja apraides “Home” un “Home_Guest” tīklus. Ja abi tīkli pastāv 2,4 GHz un 5 GHz, tas nozīmē, ka skenē parādās četri atšķirīgi BSSID. Bez iebūvēta veida, kā tos sasaistīt, jūsu ierīce katra tiek uzskatīta par atsevišķu, kaut arī to izcelsme ir viena un tā paša maršrutētāja. 🤔

Šajā rakstā ir izpētīts, vai pats WiFi standarts nodrošina metodi, lai identificētu, kuri BSSID nāk no tā paša fiziskās piekļuves punkta. Mēs iedziļināsimies tehniskās detaļās, iespējamos risinājumos un vai šāda grupēšana ir pat konceptuāli iespējama dažādās operētājsistēmās.

Kā identificēt BSSIDS no tā paša fiziskā maršrutētāja

Vairāku BSSID grupēšana, kas pieder vienam un tam pašam fiziskajam maršrutētājam, ir izaicinājums, jo WiFi tīkli tiek pārraidīti dažādās frekvencēs un SSID. Savos skriptos mēs izmantojām dažādas programmēšanas metodes, lai analizētu un klasificētu BSSIDS, pamatojoties uz to Mac adreses prefiksiApvidū Python skriptā Scapy bibliotēka tika izmantota, lai skenētu WiFi tīklus, iegūtu BSSID informāciju un grupētu tos pēc to ražotāja prefiksa. Tas ļauj mums izteikt izglītotu minējumu par to, kuri BSSID ir cēlušies no vienas un tās pašas ierīces. Android pusē mēs izmantojām Wifimanager API, lai iegūtu BSSID sarakstu, grupējot tīklus, pamatojoties uz viņu Mac adrešu pirmajām 8 rakstzīmēm. Šī metode nodrošina uzticamu veidu, kā klasificēt tīklus, nepaļaujoties uz ražotājam specifiskus noteikumus. 📡

Mūsu skriptu galvenā ideja ir tā, ka vairums maršrutētāju, pārraides dažādos kanālos, ģenerē vairākus BSSIDS ar līdzīgiem prefiksiem. Piemēram, divu joslu maršrutētāja apraidei "mājas" un "home_guest" 2.4GHz un 5 GHz, iespējams, būs tādi BSSID kā "AA: BB: CC: 11: 22: 33" un "AA: BB: CC: 11: 22:44 ". Mūsu kods izvelk un analizē katras MAC adreses pirmo daļu, lai noteiktu iespējamās atbilstības. Python mēs izveidojam vārdnīcu, kurā atslēgas ir šie prefiksi, nodrošinot, ka visi BSSID ir vienādi prefikss. Javā mēs izmantojam hashmap, lai sasniegtu tādu pašu klasifikāciju. Šī metode vairumā gadījumu darbojas labi, lai gan daži progresīvi maršrutētāji randomizē BSSID uzdevumus, padarot grūtāk paļauties tikai uz Mac prefiksiem. 🔍

Viena būtiska mūsu skriptu sastāvdaļa ir efektīvi apstrādāt vairākus skenēšanas rezultātus. Tā kā WiFi tīkli pastāvīgi mainās, atkārtoti skenējumi varētu dot nedaudz atšķirīgus rezultātus. Lai uzlabotu precizitāti, papildu filtrēšanas metodes, piemēram, salīdzināt signāla izturība var izmantot. Ja diviem BSSID ir līdzīgi prefiksi un tie tiek atklāti ar tādu pašu signāla intensitāti noteiktā vietā, tie, iespējams, pieder pie viena un tā paša piekļuves punkta. Androidā Wifimanager API ļauj mums iegūt reāllaika skenēšanas rezultātus, kurus mēs apstrādājam strukturētā veidā, izmantojot sarakstus un hashmap. Uz Python balstītām sistēmām mēs varam izmantot Scapy skenēšanas funkciju, lai automatizētu vairāku skenēšanas savākšanu, palielinot mūsu klasifikācijas algoritma precizitāti.

Lai gan mūsu pieeja nav droša, tā nodrošina stabilu sistēmu BSSID grupēšanai, izmantojot datu analīzes paņēmienus. Turpmākie uzlabojumi varētu ietvert mašīnmācīšanās algoritmus, lai uzlabotu klasifikāciju, pamatojoties uz vēsturisko skenēšanas datiem. Turklāt gaidāmais WiFi 7 standarts varētu ieviest jaunas funkcijas, lai padarītu BSSID grupēšanu vienkāršāku. Pagaidām mūsu skripti piedāvā praktisku risinājumu izstrādātājiem, kuri vēlas efektīvāk analizēt WiFi vidi un iegūt jēgpilnu ieskatu no tīkla skenēšanas.

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())

Viens

Izprast BSSID grupēšanu un slēptos izaicinājumus

Kamēr mūsu iepriekšējā izpēte bija vērsta uz BSSID grupēšanu, pamatojoties uz to Mac prefiksiem, vēl viens būtisks aspekts ir loma WiFi viesabonēšanaApvidū Daudzi mūsdienu tīkli, it īpaši uzņēmuma vidē, izmanto vairākus piekļuves punktus ar vienu un to pašu SSID, lai nodrošinātu nemanāmu savienojumu. Tas nozīmē, ka, kaut arī dažādiem AP ir SSID, viņu BSSID ir unikāli, padarot identifikāciju sarežģītāku. Šādos gadījumos maršrutētāji izmanto tādas funkcijas kā 802.11k un 802.11v, kas palīdz efektīvi klīst starp AP. Tomēr šie standarti skaidri nenorāda, kuri BSSID pieder tam pašam fiziskajam maršrutētājam, jo ​​tie ir paredzēti klienta puses nodošanai, nevis aizmugures identifikācijai.

Vēl viens izaicinājums rodas, ja MAC pievēršas nejaušībai. Daudzi mūsdienu piekļuves punkti un pat klientu ierīces ievieš nejaušas MAC adreses, lai uzlabotu privātumu un drošību. Tas var traucēt mēģinājumiem klasificēt BSSID pēc MAC prefiksa, jo ierīces var pārraidīt dinamiski mainīgas adreses. Daži ražotāji izmanto arī dažādas MAC piešķiršanas stratēģijas, apgrūtinot standartizētu grupēšanas metodi. Risinājums ietver bākas rāmja raksturlielumu, piemēram, pārdevēju specifisko tagu, uzraudzību, kas dažreiz sniedz papildu norādes par BSSID attiecībām.

Lai iegūtu precīzāku klasifikāciju, mašīnu apgūšana Var ieviest paņēmienus. Apkopojot datus no vairākiem WiFi skenējumiem laika gaitā un analizējot modeļus SSID, kanālos un signāla stiprībās, mēs varam apmācīt modeļus, lai prognozētu, kuri BSSID, iespējams, pieder tam pašam maršrutētājam. Tas ir īpaši noderīgi scenārijos, kad standarta metodes neizdodas, piemēram, lielās ēkās ar vairākiem pārklājošiem tīkliem. Attīstoties tehnoloģijai, turpmākajos WiFi standartos var iekļaut skaidrākus veidus, kā identificēt un saistīt BSSID ar fiziskajiem maršrutētājiem, vienkāršojot tīkla pārvaldību un drošības analīzi. 📡