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龙图腾网恭喜安天科技集团股份有限公司申请的专利探测隐匿物联网设备的方法、装置、服务器、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114827990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210355989.2，技术领域涉及：H04W12/02；该发明授权探测隐匿物联网设备的方法、装置、服务器、电子设备及存储介质是由刘鹏;孙洪伟;肖新光设计研发完成，并于2022-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本探测隐匿物联网设备的方法、装置、服务器、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开一种探测隐匿物联网设备的方法、装置、服务器、电子设备及存储介质，涉及物联网安全技术领域。所述方法包括：在启用网络嗅探之后，采集搜寻到的不同信道上网络数据包；解析所述网络数据包，得到所述网络数据包的元数据属性；根据所述元数据属性，基于指纹特征识别模型确定出所述元数据属性对应的物联网设备类型；其中，所述指纹特征识别模型为表征物联网设备类型与元数据属性之间的关系式。本发明便于识别出用户所在环境中是否存在隐匿物联网设备，从而可在一定程度上保障用户的隐私安全，适用于用户隐私安全保护场景中。

本发明授权探测隐匿物联网设备的方法、装置、服务器、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种探测隐匿物联网设备的方法，其特征在于，所述方法包括步骤：在启用网络嗅探之后，采集搜寻到的不同信道上网络数据包；解析所述网络数据包，得到所述网络数据包的元数据属性；所述元数据属性包括：到达时间、数据包大小、数据包长度以及特定于标准通信协议的数据包子类型；其中，所述数据包子类型为表征某一类物联网设备特有的属性数据；使用机器学习框架在时间和可用的802.11包头属性中，为每种设备类型提取有效的指纹特征；所述用于训练指纹特征识别模型的机器学习框架，根据每个设备的传输速率自动调整聚合特征的时间尺度；针对不同传输速率的设备，选择是否使用分类引擎确定设备类型；根据所述元数据属性，基于指纹特征识别模型确定出所述元数据属性对应的物联网设备类型；其中，所述指纹特征识别模型为表征物联网设备类型与元数据属性之间的关系式；所述采集搜寻到的不同信道上网络数据包括：采用轮循信道跳变发现活跃信道，根据是否感应到任何信标帧来发现活动信道，以及在信道中存在物联网设备对应于与之通信的活动接入点，确定出活动信道的子集；在确定出所述元数据属性对应的物联网设备类型之后，所述方法还包括：检测当前网络嗅探用户设备所在第一位置的坐标值以及接收到的所述物联网设备的第一网络信号强度；移动所述当前网络嗅探用户设备至第二位置，检测所述第二位置的坐标值以及接收到的所述物联网设备的第二网络信号强度；至少根据第一位置和第二位置接收到的所述物联网设备的网络信号强度，计算第一网格区域中的平均网络信号强度；重复上述步骤，至少还计算第二网格区域中的多个所述物联网设备的网络信号强度的平均网络信号强度；至少比较第一网格区域与第二网格区域的平均网络信号强度的强弱；基于平均网络信号强度较强的网格区域的中心位置点的信号强度，根据RSSI定位算法确定出所述物联网设备的位置；所述指纹特征识别模型为基于大量物联网设备的网络数据包中的元数据属性特征，基于选定的机器学习分类器训练得到的。

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