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公开(公告)号：CN111917715B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202010584037.9
申请日：2020-06-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
IPC: H04L9/40 , H04W12/121 , G06N3/08 , G06F18/24 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于802．11ac MAC层指纹的设备识别方法，获取802．11ac探测请求帧，使用流量分析技术解析802．11ac探测请求帧中信息元素的有效字段，并对会被设备拥有者修改的有效字段内容进行去除；对处理过的探测请求帧进行补全，生成指纹，对指纹进行消除量纲和归一化的处理得到处理后的指纹，作为神经网络的输入，将设备类型对应的序号作为标签，并将标签进行编码作为神经网络的输出，对设备识别神经网络进行训练。本发明对探测请求帧数据中易被篡改的字段进行去除，减小了被攻击者从应用上层攻击的可能性。利用深度学习的方法克服了字段值随机变化的问题，完成了特征的自动提取，实现了对设备的识别。
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公开(公告)号：CN111917715A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010584037.9
申请日：2020-06-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于802．11ac MAC层指纹的设备识别方法，获取802．11ac探测请求帧，使用流量分析技术解析802．11ac探测请求帧中信息元素的有效字段，并对会被设备拥有者修改的有效字段内容进行去除；对处理过的探测请求帧进行补全，生成指纹，对指纹进行消除量纲和归一化的处理得到处理后的指纹，作为神经网络的输入，将设备类型对应的序号作为标签，并将标签进行编码作为神经网络的输出，对设备识别神经网络进行训练。本发明对探测请求帧数据中易被篡改的字段进行去除，减小了被攻击者从应用上层攻击的可能性。利用深度学习的方法克服了字段值随机变化的问题，完成了特征的自动提取，实现了对设备的识别。
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公开(公告)号：CN114449444B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202210103377.4
申请日：2022-01-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种基于WiFi‑BLE信号被动嗅探的跨智能可携带设备关联方法，实现对用户同时携带的WiFi和BLE两类设备进行关联，步骤如下：(1)WiFi‑BLE双信号嗅探：(2)基于多级滤波的信号处理：(3)基于动态时间规整的设备关联：对BLE设备信号强度值序列进行随机重采样，使得不同BLE设备信号采样率相近，再分别对WiFi和BLE两类信号强度值序列进行中心化处理，利用动态时间规整法计算两类设备信号强度值序列的距离，并比较两类序列的距离得出关联结果。本发明基于用户随身携带两类设备的习惯，通过对移动智能终端产生的WiFi信号和智能穿戴设备产生的BLE信号进行分析，抽取出两类信号动态变化相似性的特征，从而可以准确地关联移动智能终端和智能穿戴设备。
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公开(公告)号：CN114449444A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210103377.4
申请日：2022-01-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种基于WiFi‑BLE信号被动嗅探的跨智能可携带设备关联方法，实现对用户同时携带的WiFi和BLE两类设备进行关联，步骤如下：(1)WiFi‑BLE双信号嗅探：(2)基于多级滤波的信号处理：(3)基于动态时间规整的设备关联：对BLE设备信号强度值序列进行随机重采样，使得不同BLE设备信号采样率相近，再分别对WiFi和BLE两类信号强度值序列进行中心化处理，利用动态时间规整法计算两类设备信号强度值序列的距离，并比较两类序列的距离得出关联结果。本发明基于用户随身携带两类设备的习惯，通过对移动智能终端产生的WiFi信号和智能穿戴设备产生的BLE信号进行分析，抽取出两类信号动态变化相似性的特征，从而可以准确地关联移动智能终端和智能穿戴设备。
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