CN106878104A - 一种基于网络流量的无线摄像头检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于网络流量的无线摄像头检测方法，采用收集当前空间无线网络流量，对流量进行分类及特征分析的方式，检测当前空间是否存在无线摄像头。相比于现有摄像头检测方法，如光学检测法和磁传感器检测法，本方法操作简单，无需专业设备，识别准确率高，受环境限制小且可检测范围大。

Description

一种基于网络流量的无线摄像头检测方法
技术领域
本发明属于隐私安全领域，涉及一种基于网络流量的无线摄像头检测方法。
背景技术
近些年来，随着社会不断发展和进步，摄像头在实际生活中的应用越来越广泛。无论是企业、商场等室内场所，还是街道、公园等公共场所，甚至是普通人民的家中，都可能主动或者被动地安装了摄像头进行监控。从而给人们带来很大的隐私安全侵害问题。相比于有线摄像头，无线摄像头由于不需要布线，因此更容易隐藏，造成的隐私侵害问题更为严峻。而现有的摄像头检测方法，要么需要昂贵的专业设备，要么检测准确率低，受环境影响大。因此，针对无线摄像头的切实有效的检测方法需要被提出。
发明内容
本发明提供一种基于网络流量的无线摄像头检测方法，该方法是无需专业设备，通过PC获取当前环境的无线网络流量，从而检测当前环境中是否存在摄像头的方法。无线摄像头数据流为实时数据流，其数据包长度分布呈分散特性，主要体现在有50％以上的数据包以某一固定长度传输，其余数据包长度均小于该固定长度且呈分散状态，其典型累积分布函数图如图1所示。
本发明的基于网络流量的无线摄像头检测方法，包括以下步骤：
1)将个人计算机(PC)的无线网卡设置成监听模式，收集当前空间的无线网络流量。
2)将收集到的无线网络流量根据源MAC地址和目的MAC地址进行数据流分组。
3)对每一条数据流提取数据包长度信息，将数据包长度分布作为区分无线摄像头数据流和非无线摄像头数据流的特征，所述的无线摄像头数据流其特征为：50％以上的数据包以某一固定长度传输，其余数据包长度均小于该固定长度且呈分散状态；
4)使用机器学习的方法进行训练和识别。
有益效果：本发明所使用方法，采用了使用PC收集当前无线网络流量并进行分析的方法，实现检测当前环境中是否存在摄像头。相比于现有摄像头检测方法，如光学检测法和磁传感器检测法，本发明方法操作简单，无需专业设备，识别准确率高，鲁棒性强，受环境限制小且可检测范围大。
附图说明
图1是无线摄像头数据流的典型累积分布图；
图2是本发明实施例的方法流程图。
具体实施方式
下面结合实施例和说明书附图对本发明做进一步说明。
本发明实施例的方法流程，如图2所示。
1)将个人计算机(PC)的无线网卡设置成监听模式，使用wireshark软件收集当前空间的无线网络流量。
2)将收集到的无线网络流量根据源MAC地址和目的MAC地址进行数据流分组。其中源、目的MAC地址相同的数据包认为属于同一个数据流。源MAC地址或目的MAC地址不同的数据包认为属于不同的数据流。
3)对每一条数据流提取数据包长度信息，将数据包长度分布作为区分无线摄像头数据流和非无线摄像头数据包的特征，无线摄像头数据流的典型累积分布特征如图1所示，其中50％以上的数据包以某一固定长度传输，其余数据包长度均小于该固定长度且呈分散状态。
4)使用机器学习的方法进行训练和识别。当且仅当收集到的多个数据流中没有符合无线摄像头数据流特征的数据流时，认为当前环境不存在摄像头；若收集到的多个数据流中有大于或等于一条数据流符合无线摄像头数据流的特征，即认为当前环境中存在无线摄像头。

Claims (1)

1.一种基于网络流量的无线摄像头检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
1)将个人计算机(PC)的无线网卡设置成监听模式，收集当前空间的无线网络流量；
2)将收集到的无线网络流量根据源MAC地址和目的MAC地址进行数据流分组；
3)对每一条数据流提取数据包长度信息，将数据包长度分布作为区分无线摄像头数据流和非无线摄像头数据流的特征，所述的无线摄像头数据流其特征为：50％以上的数据包以某一固定长度传输，其余数据包长度均小于该固定长度且呈分散状态；
4)使用机器学习的方法进行训练和识别。
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