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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于无线网络流量的偷拍摄像头检测及防护方法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：CN114554185B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202210141595.7，技术领域涉及：H04N17/00；该发明授权一种基于无线网络流量的偷拍摄像头检测及防护方法是由郑开开;徐文渊;冀晓宇;程雨诗;杨家辉设计研发完成，并于2022-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无线网络流量的偷拍摄像头检测及防护方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无线网络流量的偷拍摄像头检测及防护方法，涉及信息安全技术领域。所述方法包括：获取局域网内的无线网络数据包，对所述无线网络数据包进行过滤、分组，检测所述局域网内是否存在无线摄像头，对无线摄像头的拍摄行为做出防护。本发明能够有效检测无线摄像头，检测结果具有极高的准确性，并能够做出相应防护措施，能够保护隐私安全。

本发明授权一种基于无线网络流量的偷拍摄像头检测及防护方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无线网络流量的偷拍摄像头检测及防护方法，其特征在于，包括：1获取空间局域网内的无线网络数据包流量信息；2将过滤后的无线网络数据包流量信息根据ip帧头信息中的源ip地址和目标ip地址进行数据流分组，每一组数据流对应接入局域网的同类型设备；3提取每一组数据流的多维特征向量，包括源ip数据包占比、数据包更换目标ip的平均时间、数据包持续时间的均值及标准差、数据包发送时间间隔的均值及标准差、数据包长度的均值及标准差、数据包所属服务类型的信息熵、数据包生存时间的均值及标准差；包括：统计数据流P＝{P1,P2,…,Pi,…,PN}，i∈[1,N]中总数据包的数量，记为N，Pi表示数据流中的第i个数据包；统计数据流上行数据包的数量，记为Nu；从每一个数据包Pi的报头的Length字段提取数据包长度信息li，形成数据流的数据包长度序列U＝{l1,l2,…,li,…,lN}；从每一个数据包Pi的MAC帧头的Duration字段提取数据包的持续时间di，形成数据流的数据包持续时间序列G＝{d1,d2,…,di,…,dN}；从每一个数据包Pi的五元组信息中获得目标ip，若目标ip发生变化，记录数据包更换目标ip的时间戳ti，形成数据流的目标ip更换时间序列C＝{t1,t2,…,ti,…tm}，tm表示数据流中第m种目标ip对应的数据包时间戳；从每一个数据包Pi的tcpdump指令获取数据包发送时间戳，形成数据流的数据包发送时间序列S＝{k1,k2,…,ki,…,kN}；数据流中的每一个数据包对应一种服务类型，从每一个数据包Pi的报头获取TOS信息，分别标记每一服务类型出现的频率，记为O＝{f1,f2,…,fi,…,fw}，fi为第i种服务类型出现的频率；从每一个数据包Pi的报头获取存活时间信息，形成数据流的数据包存活时间序列H＝{tt1,tt2,…,tti,…,ttN}；步骤3所述的多维特征向量，具体为：a.数据流中源ip数据包占比L： 其中，Nu表示数据流中包含的源ip数据包的数量，N表示数据流中包含的总数据包的数量；b.获取数据流中的数据包更换目标ip的时间戳ti，形成数据流的目标ip更换时间序列C＝{t1,t2,…,ti,…tm}，tm表示数据流中第m种目标ip对应的数据包时间戳；利用时间序列C计算数据流中数据包更换目标ip的平均时间μtc：tci＝ti+1-ti 其中，tci是第i+1种目标ip与第i种目标ip对应的数据包更换目标ip时间差，μtc是数据包更换目标ip的平均时间；c.数据包持续时间的均值μd及标准差Dd： 其中，di为数据流中第i个数据包的持续时间；d.数据包发送时间间隔的均值μtk及标准差Dtk：tki＝ki-ki-1 其中，ki为数据流中第i个数据包的发送时间，tki数据流中第i个数据包与第i-1个数据包的发送时间差；e.数据包长度的均值μl及标准差Dl： 其中，li为数据流中第i个数据包的长度；f.数据流中的每一个数据包对应一种服务类型，计算每一种服务类型出现的频率fi，根据频率fi计算数据包所属服务类型的信息熵Ef： 其中，w为服务类型的数量，fi为第i种服务类型出现的频率；g.数据包生存时间的均值μtt及标准差Dtt： 其中，tti为数据流中第i个数据包的生存时间；4利用步骤3得到的多维特征向量对XgBoost模型进行训练，训练时，将无线摄像头设备对应的多维特征向量标记为正样本，其余设备对应的多维特征向量标记为负样本；训练好的XgBoost模型能实现数据流的二分类；5获取待检测空间局域网内的无线网络数据包流量信息，采用步骤2和3中的方法提取检测空间局域网内所有连接设备的数据流对应的多维特征向量，将多维特征向量输入训练好的XgBoost模型，利用训练好的XgBoost模型对数据流的二分类结果判断待检测空间是否存在无线摄像头；若存在无线摄像头，则对待检测空间局域网发起洪泛攻击，使无线摄像头设备下线。

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