Mencari bssids dalam imbasan wifi dari penghala fizikal yang sama

Menyahkod BSSIDs Pelbagai: Bolehkah kita menghubungkannya ke satu titik akses?

Bayangkan anda mengimbas rangkaian WiFi di kompleks pangsapuri yang sibuk, dan peranti anda mengesan berpuluh -puluh isyarat. 📡 Beberapa rangkaian ini berkongsi SSID yang sama tetapi beroperasi pada frekuensi yang berbeza, menjadikannya mencabar untuk menentukan yang dimiliki oleh penghala fizikal yang sama. Keadaan ini adalah perkara biasa dalam router dwi-band yang menyiarkan kedua-dua isyarat 2.4GHz dan 5GHz di bawah pelbagai nama rangkaian.

Di dunia yang ideal, akan ada kaedah standard untuk kumpulan bssids yang berasal dari titik akses yang sama. Walaupun sesetengah pengeluar mengikuti corak yang boleh diramal dalam memberikan alamat MAC, tidak ada konvensyen sejagat. Kekurangan pengenal yang konsisten bermakna pemaju sering menggunakan analisis statistik atau kelompok kekuatan isyarat untuk membuat tekaan yang berpendidikan.

Sebagai contoh, pertimbangkan rangkaian penyiaran rumah "rumah" dan "home_guest" rangkaian. Jika kedua -dua rangkaian wujud pada 2.4GHz dan 5GHz, ini bermakna empat bssid berbeza muncul dalam imbasan. Tanpa cara terbina dalam untuk menghubungkannya, peranti anda merawat masing-masing sebagai berasingan, walaupun ia berasal dari penghala yang sama. 🤔

Artikel ini menerangkan sama ada standard WiFi sendiri menyediakan kaedah untuk mengenal pasti BSSID yang datang dari titik akses fizikal yang sama. Kami akan menyelidiki butir -butir teknikal, penyelesaian yang mungkin, dan sama ada pengelompokan sedemikian juga boleh dilaksanakan secara konseptual di seluruh sistem operasi yang berbeza.

Cara mengenal pasti bssids dari penghala fizikal yang sama

Mengumpulkan pelbagai bssid yang tergolong dalam penghala fizikal yang sama adalah satu cabaran kerana rangkaian WiFi disiarkan pada frekuensi dan SSID yang berbeza. Dalam skrip kami, kami menggunakan teknik pengaturcaraan yang berbeza untuk menganalisis dan mengklasifikasikan BSSID berdasarkan mereka Awalan alamat MAC. Dalam skrip Python, Perpustakaan Scapy dimanfaatkan untuk mengimbas rangkaian WiFi, mengambil maklumat BSSID, dan mengumpulkannya dengan awalan pengilang mereka. Ini membolehkan kita membuat tekaan yang berpendidikan tentang mana bssids berasal dari peranti yang sama. Di sisi Android, kami menggunakan API Wifimanager untuk mengekstrak senarai BSSID, rangkaian kumpulan berdasarkan 8 aksara pertama alamat MAC mereka. Kaedah ini menyediakan cara yang boleh dipercayai untuk mengkategorikan rangkaian tanpa bergantung kepada peraturan khusus pengeluar. 📡

Idea utama di sebalik skrip kami ialah kebanyakan router menjana pelbagai bssid dengan awalan yang sama apabila penyiaran pada saluran yang berbeza. Sebagai contoh, penyiaran router dwi-band "rumah" dan "home_guest" pada 2.4GHz dan 5GHz kemungkinan akan mempunyai bssid seperti "AA: BB: CC: 11: 22: 33" dan "AA: BB: CC: 11: 22:44 ". Ekstrak kod kami dan menganalisis bahagian pertama setiap alamat MAC untuk menentukan kemungkinan perlawanan. Di Python, kami membuat kamus di mana kunci adalah awalan ini, memastikan semua bssids berkongsi awalan yang sama dikumpulkan bersama. Di Java, kami menggunakan hashmap untuk mencapai klasifikasi yang sama. Kaedah ini berfungsi dengan baik dalam kebanyakan kes, walaupun sesetengah router canggih rawak tugasan BSSID, menjadikannya lebih sukar untuk bergantung semata -mata pada awalan MAC. 🔍

Satu bahagian penting skrip kami adalah mengendalikan pelbagai hasil imbasan dengan berkesan. Oleh kerana rangkaian WiFi sentiasa beralih, imbasan berulang mungkin menghasilkan hasil yang sedikit berbeza. Untuk meningkatkan ketepatan, teknik penapisan tambahan seperti membandingkan kekuatan isyarat boleh digunakan. Jika dua bssid mempunyai awalan yang sama dan dikesan dengan intensiti isyarat yang sama di lokasi tertentu, mereka mungkin tergolong dalam titik akses yang sama. Di Android, API Wifimanager membolehkan kami mengambil keputusan imbasan masa nyata, yang kami memproses dengan cara berstruktur menggunakan senarai dan hashmaps. Pada sistem berasaskan Python, kita boleh menggunakan fungsi pengimbasan Scapy untuk mengautomasikan pengumpulan pelbagai imbasan, meningkatkan ketepatan algoritma klasifikasi kami.

Walaupun pendekatan kami tidak mudah dibakar, ia menyediakan rangka kerja yang kukuh untuk mengumpulkan bssid menggunakan teknik analisis data. Penambahbaikan masa depan boleh termasuk algoritma pembelajaran mesin untuk memperbaiki klasifikasi berdasarkan data imbasan sejarah. Di samping itu, standard WiFi 7 yang akan datang mungkin memperkenalkan ciri -ciri baru untuk menjadikan kumpulan BSSID lebih mudah. Buat masa ini, skrip kami menawarkan penyelesaian praktikal untuk pemaju yang ingin menganalisis persekitaran WiFi dengan lebih berkesan dan mengeluarkan pandangan yang bermakna dari imbasan rangkaian.

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;
    }
}

Memahami kumpulan bssid dan cabaran tersembunyi

Walaupun penerokaan sebelumnya kami memberi tumpuan kepada pengelompokan bssid berdasarkan awalan MAC mereka, satu lagi aspek penting adalah peranan WiFi Roaming. Banyak rangkaian moden, terutamanya dalam persekitaran perusahaan, menggunakan pelbagai titik akses dengan SSID yang sama untuk memastikan sambungan lancar. Ini bermakna walaupun AP yang berbeza berkongsi SSID, bssid mereka adalah unik, menjadikan pengenalan lebih kompleks. Dalam kes sedemikian, router menggunakan ciri -ciri seperti 802.11k dan 802.11v, yang membantu peranti berkeliaran antara AP dengan cekap. Walau bagaimanapun, piawaian ini tidak menunjukkan dengan jelas yang mana bssids tergolong dalam penghala fizikal yang sama, kerana ia direka untuk penyerahan pihak klien daripada pengenalan backend.

Satu lagi cabaran timbul dengan rawak alamat MAC. Banyak titik akses moden dan juga peranti klien melaksanakan alamat MAC rawak untuk meningkatkan privasi dan keselamatan. Ini boleh mengganggu percubaan untuk mengklasifikasikan BSSIDs oleh awalan MAC, kerana peranti mungkin menyiarkan alamat yang berubah secara dinamik. Sesetengah pengeluar juga menggunakan strategi tugasan MAC yang berbeza, menjadikan kaedah pengumpulan yang standard sukar. Penyelesaian melibatkan pemantauan ciri bingkai suar, seperti tag khusus vendor, yang kadang-kadang memberikan petunjuk tambahan mengenai hubungan BSSID.

Untuk klasifikasi yang lebih tepat, Pembelajaran Mesin Teknik boleh diperkenalkan. Dengan mengumpulkan data dari pelbagai imbasan WiFi dari masa ke masa dan menganalisis corak dalam SSID, saluran, dan kekuatan isyarat, kita boleh melatih model untuk meramalkan yang BSSIDs mungkin tergolong dalam penghala yang sama. Ini amat berguna dalam senario di mana kaedah standard gagal, seperti di bangunan besar dengan pelbagai rangkaian bertindih. Apabila teknologi berkembang, piawaian WiFi masa depan mungkin menggabungkan cara yang lebih jelas untuk mengenal pasti dan menghubungkan BSSID kepada router fizikal, memudahkan pengurusan rangkaian dan analisis keselamatan. 📡