CN115942312B - 一种阻挡未授权Wi-Fi监听且保证授权设备有效感知的方法 - Google Patents
一种阻挡未授权Wi-Fi监听且保证授权设备有效感知的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115942312B CN115942312B CN202211554514.2A CN202211554514A CN115942312B CN 115942312 B CN115942312 B CN 115942312B CN 202211554514 A CN202211554514 A CN 202211554514A CN 115942312 B CN115942312 B CN 115942312B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- antenna
- antennas
- control codes
- switching
- antenna control
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
- Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks
Landscapes
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种阻挡未授权Wi‑Fi监听且保证授权设备有效感知的方法,属于无线感知技术领域;本发明利用单片机、电路板和WiFi发射机组成可控的WiFi发射机;生成天线控制代码,包括根据不同种类的动作样本特征生成对应的天线控制代码和控制天线乱序工作的天线控制代码;利用天线控制代码实现各个天线接通状态的切换从而干扰窃听者接收到的Wi‑Fi信号,天线控制代码在用户进行动作的情况下切换工作的天线从而干扰动作信号的特征,在用户静止或者室内无人的情况下,天线控制代码可以控制天线的工作顺序与时间从而实现仿真的动作信号;室内接收设备根据天线控制代码对接收到的信号进行恢复,从而保证室内正常的感知功能,包括呼吸、动作识别以及呼吸监测。
Description
技术领域
本发明涉及无线感知技术领域,尤其涉及一种阻挡未授权Wi-Fi监听且保证授权设备有效感知的方法。
背景技术
Wi-Fi传感技术可以在不使用设备的情况下远程监控用户的状态,将呼吸检测、活动识别等检测方法应用到智能家居和智能医疗场景。在实际应用场景中,由于一个家庭通常有多个房间,墙壁和家具等障碍阻碍了Wi-Fi信号的传播,从而降低了无线传感的准确性。为了解决这一问题,现有的研究探索了一系列在无线信号已经被墙阻挡的情况下来提取细粒度的物理特征的方法。因此,通过墙的无线传感被证明是可行的。
无论目前基于Wi-Fi的无线感知的精度和方便性如何,这些穿墙传感技术也会造成严重的安全风险。具体来说,我们的行为影响了我们身体所反射的Wi-Fi信号,从而改变了实际接收信号的特征。Wi-Fi传感的基本思想是从这些信号特征中解析和推断用户的行为。目前,Wi-Fi路由器通常会传输更强的信号,这样我们甚至可以实现穿墙上网。因此,户外的监视者能够窃听Wi-Fi信号。基于穿透墙感知算法,对手可以通过非侵入性的方式推断室内用户的行为,而室内用户却没有意识到这种监视。
此外,许多无线传感方法都是开放获取的。也就是说,目前的无线传感技术适用于所有的开发者和窃听者。目前,现有的工作Openwifi提出了施加Wi-Fi信号的人工信道响应来实现抗传感。基于所提出的工具,只有被授权的设备才能消除人工信号,以获得实际的信道响应。然而,Openwifi需要昂贵的硬件来实现所提出的功能,这限制了这种系统的部署。据我们所知,没有其他方法可以抵抗攻击者的窃听。由于穿墙感知证明是有效的,有必要保护室内用户免受这种潜在威胁。
无线感知的基本原理是分析经过人体表面反射的无线信号特征,有三个主流应用包括被动跟踪、行为识别和呼吸检测。被动跟踪的系统中,我们通常从原始的CSI(ChannelSignal Information)读数中提取位置特征。这些特征包括到达角(AoA)、飞行时间(ToF)和多普勒频移(DFS)。它们分别描述了用户的角度、距离和速度,在此基础上可以推导出用户的运动轨迹。被动跟踪的优点是,我们可以跟踪不携带该设备的用户。然而,随着穿墙跟踪的技术逐渐被突破,来自外部的攻击者可能会跟踪我们。因此,如何保护用户的隐私已成为一个关键问题。无设备行为识别在人机交互中起着至关重要的作用。例如,我们可以通过简单的手势轻松地控制智能设备。此外,跌倒识别帮助我们为受害者提供快速救援。近年来的研究主要集中在提取与环境无关的特征以及实现跨域识别。虽然这些方法使行为识别的精度不断提高并且能够推广到各种场景中,但它也增加了被攻击者窃听的风险。当我们不做手势或移动时,我们或许认为自己不能被窃听。事实上,Wi-Fi也可以远程检测我们的呼吸周期。具体来说,Fullbreathe揭示了有一些位置被称为“盲点”,导致呼吸检测会有糟糕的表现。因此,他们设计了消除这些盲点的方法。此外,FarSense还将呼吸检测的距离增加到了8米。Placement matters讨论了设备放置对WiFi传感的影响,他们的实验也验证了通过壁呼吸检测的可行性。总之,即使我们只是在家里呼吸,窃听者也可能会使用这项技术来判断是否有人在家里。
鉴于目前无线感知的方法精度不断提高并且感知的类别和范围逐渐增加导致被监视的风险提高,本发明开发了一种防止未经授权的监听者通过Wi-Fi进行用户行为监视并且保证授权设备常规感知功能的方法。
发明内容
本发明的目的在于提供防止未经授权的监听者通过Wi-Fi进行用户行为监视并且保证授权设备常规感知功能的方法以解决上述背景技术中所提到的问题。
为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:
一种阻挡未授权Wi-Fi监听且保证授权设备有效感知的方法,具体包括以下步骤:
S1、天线控制代码生成步骤:
S1.1、将HMC270芯片和电路板组成天线控制开关;
S1.2、将四根天线通过电路板连接到单片机和Wi-Fi发射机上,组成可控制发射天线的Wi-Fi发射装置,依次分别接通四根天线并测量四根天线在静态下的CSI(ChannelSignal Information)幅度,并将各个天线工作的状态进行0-1编码;
S1.3、将用户进行特定动作产生的CSI(Channel Signal Information)波形序列中每一时刻的幅度转化为与之对应最接近的天线幅度,生成对该动作进行仿真的天线工作序列表;随机生成工作天线的序列表,在用户进行动作时进行波形干扰;
S1.4、将天线工作序列表转化为控制天线的编码,即生成天线控制代码包括动作仿真天线控制代码和动态干扰天线控制代码;
S2、信号干扰步骤:
S2.1、在用户静止或者没有用户的情况,天线根据仿真控制代码进行天线间的切换生成动作仿真信号,未授权设备接收到仿真动作信号误认为检测到用户动作;
S2.2、在用户进行动作的情况,天线根据动态干扰控制代码进行天线间的切换,实现对动作信号的干扰,未授权设备接收到被干扰信号,误认为用户进行其他动作;
S3、授权设备信号恢复步骤:
S3.1、通过几何标准差来消除相位跳变对相位的影响;通过双滑窗来确认幅度的突变点,即先通过两个窗长不同的滑窗分别确定切换的区间以及是否发生非瞬时切换和切换的准确时间点;
S3.2、确定准确切换点后,计算并消去切换天线对信号的影响从而得到恢复的信号,授权设备实现有效的感知。
优选地,所述方法通过切换Wi-Fi的天线同时干扰授权设备和非授权设备接收的信号,非授权设备由于未知天线切换的规则因此无法实现有效的感知进而实现了Wi-Fi的反监听,授权设备根据天线控制代码消除天线切换对信号的干扰,实现对信号的恢复从而实现有效的感知。
与现有技术相比,本发明提供了一种阻挡未授权Wi-Fi监听且保证授权设备有效感知的方法,具备以下有益效果:
(1)目前的无线感知技术往往集中于提高感知的精度而忽略了用户的隐私和安全保护,本发明在保证正常感知的同时,有效地阻挡了攻击者通过未授权设备对用户进行无线感知;
(2)本发明所提出的一种阻挡未授权Wi-Fi监听且保证授权设备有效感知的方法一方面阻挡了未知攻击者利用Wi-Fi信号对用户进行监视,另一方面通过信号恢复实现了授权设备的正常感知功能,从而有效地保证了用户的信息与隐私安全。
附图说明
图1为本发明提出的一种阻挡未授权Wi-Fi监听且保证授权设备有效感知的方法的流程图;
图2为本发明中天线控制代码生成流程示意图;
图3为本发明中动态干扰代码生成流程示意图;
图4为本发明中相位平均值与相位距离计算示意图;
图5为本发明中信号干扰与恢复示意图;
图6为本发明中相位标准差计算对比示意图;
图7为本发明中天线控制开关的结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。
本发明提出一种阻挡未授权设备对Wi-Fi监听且不影响授权设备的Wi-Fi有效感知的方法,包括有天线控制代码生成步骤,信号干扰步骤以及授权设备信号恢复步骤,具体包括以下内容。
天线控制代码生成步骤:
步骤A:我们要测量连接在单片机上的四根天线在静止状态下的CSI(ChannelSignal Information)幅度,并且将这四根天线的工作状态进行0-1编码;
步骤B:采集用户不同动作的CSI样本,将收集到的动作序列中每一时刻的幅度值与已知天线的静态幅度相比较,选取最接近的天线并且记录,累计生成该动作对应的天线工作序列时间表;随机生成天线工作的序列表,在用户进行动作时进行波形干扰;
步骤C:将各个动作对应的天线工作序列时间表转化为单片机的控制编码从而生成动作仿真天线代码;将随机生成的天线工作序列表。
信号干扰步骤:
步骤1:在用户静止或者没有用户的情况,单片机根据仿真控制代码控制天线进行天线间的切换,未授权设备接收到仿真动作信号误认为检测到用户动作,从而认定室内有人或者用户在进行动作;
步骤2:在用户进行动作的情况,单片机根据动态干扰控制代码控制天线进行天线间的切换,实现对动作信号的干扰,未授权设备接收到被干扰信号,误认为用户进行其他动作或者无法确认用户进行的具体动作。
授权设备信号恢复步骤:
步骤1:授权设备接收到的原始信号也是被干扰的,需要对信号进行恢复来保证授权设备的感知功能。切换天线引起的幅度和相位突变是确定切换点和进行恢复的依据,但是相位跳变会隐藏切换天线引起的突变而干扰对切换点的确定,我们通过几何标准差来消除相位跳变对相位的影响。
由于硬件设备的误差,天线控制代码与实际天线切换点之间会存在一定的时间偏移,切换的过程也会存在非瞬时切换的问题,我们通过双滑窗来确认幅度的突变点,即先通过两个窗长不同的滑窗分别确定切换的区间以及是否发生非瞬时切换和切换的准确时间点。
步骤2:确定准确切换点后,计算并消去切换天线对信号的影响从而得到恢复的信号,授权设备实现有效的感知。
实施例1:
本实施例中,我们使用迷你计算机Intel 5300toolkit来作为能够进行CSI收集的授权与非授权设备。在每个设备上线性地配备有3个不同的天线,并且可以检索30个子载波的CSI,因此能够得到一个3×30的CSI矩阵。在实验期间,我们收集CSI并使用计算机处理收集的数据。实验在两种不同的场景中进行,包括办公室和开放空间环境,在每个环境中,我们部署两个设备作为授权感知设备,两个设备作为非授权感知设备;
请参阅图1,本实例具体步骤包括天线控制代码生成阶段、信号干扰阶段以及信号恢复阶段,天线控制代码生成阶段如下:
1)动作采集与特征分析;
在选定的区域中,测试人员选好两个接收机作为固定的两点。如图3所示,将四根天线通过电路板连接到单片机上,依次接通,测量并记录各个天线的静态幅度,并且将这四根天线的工作状态进行0-1编码,分别为00,01,10和11。用户在感知区域内进行四种肢体动作,包括蹲起,坐下,挥手和向前迈步,记录不同动作的幅度与相位变化情况。,
2)天线控制代码生成;
如图2所示,通过对收集到的动作样本CSI幅度波动进行量化,找出与每一时刻的动作样本CSI幅度最接近的已知天线幅度,记录对应天线的编号,生成动作序列对应的天线工作时间表。将天线工作序列表转化为天线工作编码,从而生成动作仿真天线控制代码;随机生成天线工作的序列表,在用户进行动作时进行波形干扰,将天线工作的序列表转化为天线工作代码,从而生成动态干扰天线控制代码(如图3所示)。
信号干扰阶段如下:
1)在用户静止或者没有用户时,天线的信号往往处于平稳状态没有大幅度的波动。单片机根据仿真控制代码控制天线进行天线间的切换,在接收端接收到的信号可以观察到产生了波动。未授权设备接收到包含天线间切换产生的波动信号误认为检测到信号变化,从而认定室内有人或者用户在进行动作;
2)如图5(a)所示,在用户进行动作时,单片机根据动态干扰天线控制代码控制天线进行天线间的切换,实现对动作信号的干扰,未授权设备接收到被干扰信号,误认为用户进行其他动作或者无法确认用户进行的具体动作;
当授权设备接收到信号时,系统进入信号恢复与感知阶段,恢复阶段步骤如下:
步骤1:切换天线引起的幅度和相位突变是确定切换点和进行恢复的依据。如图5(a)所示,当相位接近-π和π时,相位会在-π和π之间发生跳变。相位跳变会隐藏切换天线引起的突变而干扰对信号的恢复,我们通过几何标准差来消除相位跳变对相位的影响;
具体来说,标准差的计算公式为:
首先,平均值的代数计算方法在相位的计算中是不合理的,因为相位具有周期性,代数平均值会受到相位的影响。如图4(a)中所示,对于两个相位值算数平均值为/>这显然是一个不合理的结果。如果我们将相位在极坐标系中表示并且计算它们的矢量和,我们可以得到一个合理的平均值/>通过这种方式,对于整个序列,我们有:
式子中:angle(g)表示获取复数相位的操作,其中angle(ej(2kπ+φ))=φ,{k∈Z,φ∈[-π,π]}。
对于我们需要选取两个向量之间一个合适的交角。如图4(b)所示,以为例,我们可以得到两个相位差的结果/>和/>显然我们需要一个范围在-π和π之间的相位差。此时,我们可以利用angle(g)来得到理想的相位差。因此,
利用公式(0.1),(0.2)和(0.3),我们可以得到几何标准差的计算公式:
利用几何标准差,我们可以有效地消除相位跳变对突变点确定的影响。如图6(b)所示,我们可以通过几何标准差确定切换点。
由于硬件设备的误差,天线控制代码与实际天线切换点之间也会存在一定的时间偏移,切换的过程也会存在非瞬时切换的问题,我们通过双滑窗来确认幅度的突变点(如图7所示),即在天线控制代码中切换点前后的序列中,通过两个窗长不同的滑窗,计算最大的窗内方差分别确定切换的区间以及是否发生非瞬时切换和切换的准确时间点。
步骤2:如图5(b)所示,确定准确切换点后,计算并消去切换天线对信号的影响从而得到恢复的信号,授权设备利用消去干扰的信号对用户的动作、呼吸和轨迹实现有效的感知。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (2)
1.一种阻挡未授权Wi-Fi监听且保证授权设备有效感知的方法,其特征在于,具体包括以下步骤:
S1、天线控制代码生成步骤:
S1.1、将HMC270芯片和电路板组成天线控制开关;
S1.2、将四根天线通过电路板连接到单片机和Wi-Fi发射机上,组成可控制发射天线的Wi-Fi发射装置,依次分别接通四根天线并测量四根天线在静态下的CSI幅度,并将各个天线工作的状态进行0-1编码;
S1.3、将用户进行特定动作产生的CSI波形序列中每一时刻的幅度转化为与之对应最接近的天线幅度,生成对该动作进行仿真的天线工作序列表;
S1.4、将天线工作序列表转化为控制天线的编码,即生成天线控制代码包括动作仿真天线控制代码和动态干扰天线控制代码;
S2、信号干扰步骤:
S2.1、在用户静止或者没有用户的情况,天线根据仿真控制代码进行天线间的切换生成动作仿真信号,未授权设备接收到仿真动作信号误认为检测到用户动作;
S2.2、在用户进行动作的情况,天线根据动态干扰控制代码进行天线间的切换,实现对动作信号的干扰,未授权设备接收到被干扰信号,误认为用户进行其他动作;
S3、授权设备信号恢复步骤:
S3.1、通过几何标准差来消除相位跳变对相位的影响;通过双滑窗来确认幅度的突变点,即先通过两个窗长不同的滑窗分别确定切换的区间以及是否发生非瞬时切换和切换的准确时间点;
S3.2、确定准确切换点后,计算并消去切换天线对信号的影响从而得到恢复的信号,授权设备实现有效的感知。
2.根据权利要求1所述的一种阻挡未授权Wi-Fi监听且保证授权设备有效感知的方法,其特征在于,所述方法通过切换Wi-Fi的天线同时干扰授权设备和非授权设备接收的信号,非授权设备由于未知天线切换的规则因此无法实现有效的感知进而实现了Wi-Fi的反监听,授权设备根据天线控制代码消除天线切换对信号的干扰,实现对信号的恢复从而实现有效的感知。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211554514.2A CN115942312B (zh) | 2023-03-02 | 2023-03-02 | 一种阻挡未授权Wi-Fi监听且保证授权设备有效感知的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211554514.2A CN115942312B (zh) | 2023-03-02 | 2023-03-02 | 一种阻挡未授权Wi-Fi监听且保证授权设备有效感知的方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115942312A CN115942312A (zh) | 2023-04-07 |
CN115942312B true CN115942312B (zh) | 2023-07-14 |
Family
ID=86648563
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211554514.2A Active CN115942312B (zh) | 2023-03-02 | 2023-03-02 | 一种阻挡未授权Wi-Fi监听且保证授权设备有效感知的方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115942312B (zh) |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102084369A (zh) * | 2008-04-01 | 2011-06-01 | 优盖提特拜克有限公司 | 用于监视对设备的未授权使用的系统 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10295675B2 (en) * | 2013-07-26 | 2019-05-21 | Arbiter Systems, Incorporated | Cryptographically-secure autonomous detection of spoofed GNSS signals |
EP2963989A1 (en) * | 2014-07-04 | 2016-01-06 | Sequans Communications S.A. | LTE transmission in unlicensed bands |
CN206098716U (zh) * | 2016-10-27 | 2017-04-12 | 广东南方电信规划咨询设计院有限公司 | 一种天线控制系统 |
CN111600617B (zh) * | 2020-05-12 | 2021-06-08 | 中国科学院软件研究所 | 一种基于物联网LoRa信号的非接触感知方法 |
-
2023
- 2023-03-02 CN CN202211554514.2A patent/CN115942312B/zh active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102084369A (zh) * | 2008-04-01 | 2011-06-01 | 优盖提特拜克有限公司 | 用于监视对设备的未授权使用的系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115942312A (zh) | 2023-04-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Guo et al. | HuAc: Human activity recognition using crowdsourced WiFi signals and skeleton data | |
Zhang et al. | Anti-fall: A non-intrusive and real-time fall detector leveraging CSI from commodity WiFi devices | |
Guo et al. | WiFi-enabled smart human dynamics monitoring | |
Wang et al. | Multimodal CSI-based human activity recognition using GANs | |
Li et al. | Ar-alarm: An adaptive and robust intrusion detection system leveraging csi from commodity wi-fi | |
Hernandez et al. | Lightweight and standalone IoT based WiFi sensing for active repositioning and mobility | |
Lv et al. | Robust WLAN-based indoor intrusion detection using PHY layer information | |
Wang et al. | RT-Fall: A real-time and contactless fall detection system with commodity WiFi devices | |
US7504928B2 (en) | Wireless tracking system and method utilizing tags with variable power level transmissions | |
Zeng et al. | Your ap knows how you move: fine-grained device motion recognition through wifi | |
Ghourchian et al. | Real-time indoor localization in smart homes using semi-supervised learning | |
Chi et al. | EAR: Exploiting uncontrollable ambient RF signals in heterogeneous networks for gesture recognition | |
Liu et al. | A research on CSI-based human motion detection in complex scenarios | |
Shi et al. | mPose: Environment-and subject-agnostic 3D skeleton posture reconstruction leveraging a single mmWave device | |
Shi et al. | Device-free multiple people localization through floor vibration | |
Moreno et al. | A new location-aware authorization mechanism for indoor environments | |
Talampas et al. | An enhanced geometric filter algorithm with channel diversity for device-free localization | |
Mokhtari et al. | Non-wearable UWB sensor to detect falls in smart home environment | |
Shen et al. | WiPass: 1D-CNN-based smartphone keystroke recognition using WiFi signals | |
Mabuchi et al. | Person recognition using Wi-Fi channel state information in an indoor environment | |
Zhu et al. | Calibrating time-variant, device-specific phase noise for COTS WiFi devices | |
CN115942312B (zh) | 一种阻挡未授权Wi-Fi监听且保证授权设备有效感知的方法 | |
Meng et al. | Secur-Fi: A Secure Wireless Sensing System Based on Commercial Wi-Fi Devices | |
Ren et al. | 3D human pose estimation using WiFi signals | |
Fei et al. | Motion path reconstruction in indoor environment using commodity Wi-Fi |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |