必须扫描从所有附近设备通过空中传输的

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所有数据包。但所有智能手机都阻止了这种“嗅探”无线电波的能力。理论上它可以在已的设备上完成即所有者拥有超级用户权限允许他完全访问系统的设备但研究人员走了不同的方向。他们构建了两个测试系统第一个是连接了微型计算机的智能手机第二个是带有特殊摄像头的笔记本电脑。在第一种情况下监听-传输在第二种情况下笔记本电脑监听此功能在完整的计算机上比在智能手机上更容易实现。因此使用智能手机摄像头或连接到笔记本电脑的摄像头来对隐藏设备进行视觉检测。如何在不受限制的环境下用手机找到隐藏的-设备如何在不受限制的环境下用手机找到隐藏的-设备来源接下来研究人员应用了根据设备行为确定设备类型的技术。

一个简单的例子智能电灯开关可以每分钟访问服务器一次并且不会以任何其他方式显示自己而网络摄像头则连续传输数据流。该文章的作者使用多个此类功能并结合机器学习创建了日常物联网设备的“指纹”。因此无需不断维护和更新 澳大利亚手机号码 应用程序中的可疑设备 数据库；很可能通过传输数据时的特征行为来定位房间中的-摄像头即使特定型号以前没有见过它。检测到喇叭视频演示中的另一个示例寻找智能扬声器。来源在增强现实中查找物联网设备这项研究最引人注目的是智能手机摄像头图像上叠加的信息。使用技术将虚拟物体放置在真实图像之上该图像从相机发送到手机屏幕。使用标准库将设备的大致坐标叠加在智能手机上的手机摄像头图像之上。

该库使用手机上的各种传感器来创建房间的模型。在此过程中它还确定隐藏连接设备的位置。为此研究人员使用了-调制解调器的另一个功能持续测量来自最近的接入点和其他无线点的信号强度。因此通过巡视设施测量不同点的信号水平并进行一些不是很复杂的计算该应用程序可以确定隐藏在房间中的设备的位置。根据-设备的信号强度搜索应用程序根据信号强度在地图上搜索-设备。来源实施困难我们必须再次强调这是科学研究不是商业用途产品的开发；作者并不是想向我们推销美国宇航局。因此更有趣的是他们创建了一个完整的检测间谍设备的系统而不是只展示一部分让读者填空。结果非常令人鼓舞确定设备类型的准确度为至。