BSSID's vinden in een wifi -scan van dezelfde fysieke router

Meerdere BSSID's decoderen: kunnen we ze koppelen aan één toegangspunt?

Stel je voor dat je op wifi -netwerken scant in een druk appartementencomplex en je apparaat detecteert tientallen signalen. 📡 Sommige van deze netwerken delen dezelfde SSID maar werken op verschillende frequenties, waardoor het een uitdaging is om te bepalen welke tot dezelfde fysieke router behoren. Deze situatie is gebruikelijk in dual-band routers die zowel 2,4 GHz- als 5 GHz-signalen uitzenden onder meerdere netwerknamen.

In een ideale wereld zou er een standaardmethode zijn om BSSID's te groeperen die afkomstig zijn van hetzelfde toegangspunt. Hoewel sommige fabrikanten voorspelbare patronen volgen bij het toewijzen van MAC -adressen, is er geen universele conventie. Het ontbreken van een consistente identificatie betekent dat ontwikkelaars vaak hun toevlucht nemen tot statistische analyse of signaalsterkte clustering om weloverwogen gissingen te maken.

Overweeg bijvoorbeeld een thuisrouter die "Home" en "Home_Guest" -netwerken uitzendt. Als beide netwerken bestaan ​​op 2,4 GHz en 5 GHz, betekent dit dat vier verschillende BSSID's in een scan verschijnen. Zonder een ingebouwde manier om ze te koppelen, behandelt uw apparaat elk als gescheiden, ook al zijn ze afkomstig van dezelfde router. 🤔

Dit artikel onderzoekt of de WIFI -standaard zelf een methode biedt om te identificeren welke BSSID's uit hetzelfde fysieke toegangspunt komen. We zullen duiken in technische details, mogelijke oplossingen en of dergelijke groepering zelfs conceptueel haalbaar is in verschillende besturingssystemen.

Hoe BSSID's te identificeren van dezelfde fysieke router

Het groeperen van meerdere BSSID's die tot dezelfde fysieke router behoren, is een uitdaging omdat wifi -netwerken op verschillende frequenties en SSID's worden uitgezonden. In onze scripts hebben we verschillende programmeertechnieken gebruikt om BSSID's te analyseren en te classificeren op basis van hun MAC -adres voorvoegsels. In het Python -script werd de Scapy Library gebruikt om wifi -netwerken te scannen, BSSID -informatie op te halen en te groeperen door hun fabrieken voor fabrikant. Dit stelt ons in staat om een ​​goed opgeleide gok te maken over welke BSSID's afkomstig zijn van hetzelfde apparaat. Aan de Android -kant hebben we de Wifimanager API gebruikt om de BSSID -lijst te extraheren, netwerken te groeperen op basis van de eerste 8 tekens van hun MAC -adressen. Deze methode biedt een betrouwbare manier om netwerken te categoriseren zonder te vertrouwen op fabrikantspecifieke regels. 📡

Het belangrijkste idee achter onze scripts is dat de meeste routers meerdere BSSID's genereren met vergelijkbare voorvoegsels bij het uitzenden op verschillende kanalen. Een dual-band router-uitzending "Home" en "Home_Guest" op 2,4 GHz en 5GHz zal bijvoorbeeld BSSID's hebben zoals "AA: BB: CC: 11: 22: 33" en "AA: BB: CC: 11: 22:44 ". Onze code -extracten en analyseert het eerste deel van elk MAC -adres om waarschijnlijke overeenkomsten te bepalen. In Python creëren we een woordenboek waarbij sleutels deze voorvoegsels zijn, zodat alle BSSID's die hetzelfde voorvoegsel delen samen zijn gegroepeerd. In Java gebruiken we een hashmap om dezelfde classificatie te bereiken. Deze methode werkt in de meeste gevallen goed, hoewel sommige geavanceerde routers BSSID -opdrachten willekeurig maken, waardoor het moeilijker is om uitsluitend op MAC -voorvoegsels te vertrouwen. 🔍

Een cruciaal onderdeel van onze scripts is het effectief verwerken van meerdere scanresultaten. Omdat wifi -netwerken constant verschuiven, kunnen herhaalde scans iets andere resultaten opleveren. Om de nauwkeurigheid te verbeteren, aanvullende filtertechnieken zoals vergelijken signaalsterkte kan worden gebruikt. Als twee BSSID's vergelijkbare voorvoegsels hebben en worden gedetecteerd met dezelfde signaalintensiteit op een bepaalde locatie, behoren ze waarschijnlijk tot hetzelfde toegangspunt. In Android laat de Wifimanager API ons realtime scanresultaten ophalen, die we op een gestructureerde manier verwerken met behulp van lijsten en hashmaps. Op Python-gebaseerde systemen kunnen we de scanfunctie van Scapy gebruiken om de verzameling van meerdere scans te automatiseren, waardoor de nauwkeurigheid van ons classificatie-algoritme wordt vergroot.

Hoewel onze aanpak niet waterdicht is, biedt het een solide kader voor het groeperen van BSSID's met behulp van data -analysetechnieken. Toekomstige verbeteringen kunnen machine learning -algoritmen omvatten om de classificatie te verfijnen op basis van historische scangegevens. Bovendien kan de komende WiFi 7 -standaard nieuwe functies introduceren om BSSID -groepering eenvoudiger te maken. Voor nu bieden onze scripts een praktische oplossing voor ontwikkelaars die WiFi -omgevingen effectiever willen analyseren en zinvolle inzichten uit netwerkscans willen halen.

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;
    }
}

Inzicht in BSSID -groepering en verborgen uitdagingen

Hoewel onze eerdere verkenning zich richtte op het groeperen van BSSID's op basis van hun Mac -voorvoegsels, is een ander cruciaal aspect de rol van Wifi roaming. Veel moderne netwerken, vooral in enterprise -omgevingen, gebruiken meerdere toegangspunten met dezelfde SSID om naadloze connectiviteit te garanderen. Dit betekent dat hoewel verschillende AP's een SSID delen, hun BSSID's uniek zijn, waardoor identificatie complexer wordt. In dergelijke gevallen gebruiken routers functies zoals 802.11k en 802.11V, die apparaten helpen om efficiënt tussen AP's te zwerven. Deze normen geven echter niet expliciet aan welke BSSID's tot dezelfde fysieke router behoren, omdat ze zijn ontworpen voor overdrachten aan de klant in plaats van de identificatie van de backend.

Een andere uitdaging ontstaat met MAC -adres randomisatie. Veel moderne toegangspunten en zelfs client -apparaten implementeren willekeurige MAC -adressen om privacy en beveiliging te verbeteren. Dit kan interfereren met pogingen om BSSID's te classificeren per Mac -voorvoegsel, omdat apparaten dynamisch veranderende van adressen kunnen uitzenden. Sommige fabrikanten gebruiken ook verschillende MAC -toewijzingsstrategieën, waardoor een gestandaardiseerde groepsmethode moeilijk is. Een oplossing omvat het bewaken van bakenkarakteristieken, zoals leverancierspecifieke tags, die soms extra aanwijzingen bieden over BSSID-relaties.

Voor een meer accurate classificatie, Machine Learning Technieken kunnen worden geïntroduceerd. Door gegevens te verzamelen van meerdere WiFi -scans in de loop van de tijd en het analyseren van patronen in SSID's, kanalen en signaalsterktes, kunnen we modellen trainen om te voorspellen welke BSSID's waarschijnlijk tot dezelfde router behoren. Dit is met name handig in scenario's waar standaardmethoden mislukken, zoals in grote gebouwen met meerdere overlappende netwerken. Naarmate de technologie evolueert, kunnen toekomstige WiFi -normen meer expliciete manieren omvatten om BSSID's te identificeren en te koppelen aan fysieke routers, waardoor netwerkbeheer en beveiligingsanalyse wordt vereenvoudigd. 📡