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龍圖騰網(wǎng)獲悉安天科技集團(tuán)股份有限公司申請的專利探測隱匿物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的方法、裝置、服務(wù)器、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114827990B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202210355989.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04W12/02；該發(fā)明授權(quán)探測隱匿物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的方法、裝置、服務(wù)器、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由劉鵬;孫洪偉;肖新光設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-04-06向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本探測隱匿物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的方法、裝置、服務(wù)器、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明實(shí)施例公開一種探測隱匿物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的方法、裝置、服務(wù)器、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及物聯(lián)網(wǎng)安全技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：在啟用網(wǎng)絡(luò)嗅探之后，采集搜尋到的不同信道上網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包；解析所述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包，得到所述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的元數(shù)據(jù)屬性；根據(jù)所述元數(shù)據(jù)屬性，基于指紋特征識(shí)別模型確定出所述元數(shù)據(jù)屬性對應(yīng)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備類型；其中，所述指紋特征識(shí)別模型為表征物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備類型與元數(shù)據(jù)屬性之間的關(guān)系式。本發(fā)明便于識(shí)別出用戶所在環(huán)境中是否存在隱匿物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，從而可在一定程度上保障用戶的隱私安全，適用于用戶隱私安全保護(hù)場景中。

本發(fā)明授權(quán)探測隱匿物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的方法、裝置、服務(wù)器、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種探測隱匿物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的方法，其特征在于，所述方法包括步驟：在啟用網(wǎng)絡(luò)嗅探之后，采集搜尋到的不同信道上網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包；解析所述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包，得到所述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的元數(shù)據(jù)屬性；所述元數(shù)據(jù)屬性包括：到達(dá)時(shí)間、數(shù)據(jù)包大小、數(shù)據(jù)包長度以及特定于標(biāo)準(zhǔn)通信協(xié)議的數(shù)據(jù)包子類型；其中，所述數(shù)據(jù)包子類型為表征某一類物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備特有的屬性數(shù)據(jù)；使用機(jī)器學(xué)習(xí)框架在時(shí)間和可用的802.11包頭屬性中，為每種設(shè)備類型提取有效的指紋特征；所述用于訓(xùn)練指紋特征識(shí)別模型的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，根據(jù)每個(gè)設(shè)備的傳輸速率自動(dòng)調(diào)整聚合特征的時(shí)間尺度；針對不同傳輸速率的設(shè)備，選擇是否使用分類引擎確定設(shè)備類型；根據(jù)所述元數(shù)據(jù)屬性，基于指紋特征識(shí)別模型確定出所述元數(shù)據(jù)屬性對應(yīng)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備類型；其中，所述指紋特征識(shí)別模型為表征物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備類型與元數(shù)據(jù)屬性之間的關(guān)系式；所述采集搜尋到的不同信道上網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包括：采用輪循信道跳變發(fā)現(xiàn)活躍信道，根據(jù)是否感應(yīng)到任何信標(biāo)幀來發(fā)現(xiàn)活動(dòng)信道，以及在信道中存在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備對應(yīng)于與之通信的活動(dòng)接入點(diǎn)，確定出活動(dòng)信道的子集；在確定出所述元數(shù)據(jù)屬性對應(yīng)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備類型之后，所述方法還包括：檢測當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)嗅探用戶設(shè)備所在第一位置的坐標(biāo)值以及接收到的所述物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的第一網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度；移動(dòng)所述當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)嗅探用戶設(shè)備至第二位置，檢測所述第二位置的坐標(biāo)值以及接收到的所述物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的第二網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度；至少根據(jù)第一位置和第二位置接收到的所述物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度，計(jì)算第一網(wǎng)格區(qū)域中的平均網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度；重復(fù)上述步驟，至少還計(jì)算第二網(wǎng)格區(qū)域中的多個(gè)所述物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度的平均網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度；至少比較第一網(wǎng)格區(qū)域與第二網(wǎng)格區(qū)域的平均網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度的強(qiáng)弱；基于平均網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度較強(qiáng)的網(wǎng)格區(qū)域的中心位置點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度，根據(jù)RSSI定位算法確定出所述物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的位置；所述指紋特征識(shí)別模型為基于大量物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包中的元數(shù)據(jù)屬性特征，基于選定的機(jī)器學(xué)習(xí)分類器訓(xùn)練得到的。

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