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基于多维特征的隐藏无线摄像头检测方法
1
作者
王依菁
丁大钊
+2 位作者
张立志
耿增超
曹琰
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第1期97-106,共10页
针对已有基于单一维度的隐藏摄像头检测方法耗费极大人力物力,且准确率较低的问题,融合硬件、流量、时空3类特征提出一种基于多维特征的隐藏无线摄像头检测方法。检测设备在非接入WiFi条件下,采用基于贝叶斯优化的双层分类器首先提取链...
针对已有基于单一维度的隐藏摄像头检测方法耗费极大人力物力,且准确率较低的问题,融合硬件、流量、时空3类特征提出一种基于多维特征的隐藏无线摄像头检测方法。检测设备在非接入WiFi条件下,采用基于贝叶斯优化的双层分类器首先提取链路层加密流量特征识别出视频采集流量,在此基础上进一步对筛选过后的设备提取硬件、时空特征进行摄像头识别,实现非接触式在线判断,并准确上报的常态化无线摄像头检测功能。实验结果表明,该方法可准确检测出摄像头,具有较强的泛化能力和稳定性。
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关键词
无线局域网
设备检测
多维特征
加密流量
流量识别
机器学习
贝叶斯优化
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职称材料
题名
基于多维特征的隐藏无线摄像头检测方法
1
作者
王依菁
丁大钊
张立志
耿增超
曹琰
机构
郑州大学网络空间安全学院
河南省科技厅嵩山实验室
战略支援部队信息工程大学信息技术研究所
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第1期97-106,共10页
基金
嵩山实验室基金项目(232102210124)
国家自然科学基金项目(61871404)
+1 种基金
河南省科技攻关基金项目(232102210045、232102210124)
嵩山实验室预研基金项目(YYYY032022005)。
文摘
针对已有基于单一维度的隐藏摄像头检测方法耗费极大人力物力,且准确率较低的问题,融合硬件、流量、时空3类特征提出一种基于多维特征的隐藏无线摄像头检测方法。检测设备在非接入WiFi条件下,采用基于贝叶斯优化的双层分类器首先提取链路层加密流量特征识别出视频采集流量,在此基础上进一步对筛选过后的设备提取硬件、时空特征进行摄像头识别,实现非接触式在线判断,并准确上报的常态化无线摄像头检测功能。实验结果表明,该方法可准确检测出摄像头,具有较强的泛化能力和稳定性。
关键词
无线局域网
设备检测
多维特征
加密流量
流量识别
机器学习
贝叶斯优化
Keywords
WLAN
device detection
multi-dimensional features
encrypted traffic
traffic identification
machine learning
Bayesian optimization
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多维特征的隐藏无线摄像头检测方法
王依菁
丁大钊
张立志
耿增超
曹琰
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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