一种无线路由器接入管理方法、系统和无线路由器与流程
一种无线路由器接入管理方法、系统和无线路由器与流程
随着无线网络的广泛应用，尤其是在家庭、办公和公共区域中，越来越多的无线设备接入到同一网络环境中，导致网络接入设备的种类和数量迅速增加。尤其在物联网（IoT）和智能家居等场景中，各种终端设备频繁接入无线网络，给网络接入管理带来了巨大的挑战。本文介绍了一种创新的无线路由器接入管理方法、系统和无线路由器，通过多阶段的安全检测和智能认证机制，有效提升了网络接入的安全性和管理效率。
背景技术
随着无线网络的广泛应用，尤其是在家庭、办公和公共区域中，越来越多的无线设备接入到同一网络环境中，导致网络接入设备的种类和数量迅速增加。尤其在物联网（IoT）和智能家居等场景中，各种终端设备频繁接入无线网络，给网络接入管理带来了巨大的挑战。
现代无线网络中的接入设备种类繁多，设备行为模式差异较大，传统的基于设备身份或静态配置的认证方法无法有效区分设备的正常行为和潜在威胁。例如，一些设备可能会表现出异常的信道切换频率、发包间隔或协议栈特征，传统方法难以检测和响应这些行为。特别是在协议栈特征方面，数据包的包头字段长度是一个重要的特征，涉及网络传输过程中各层协议（如传输层、网络层和应用层）的包头部分。通常情况下，包头字段的长度是固定的，符合特定协议规范。然而，攻击者可以通过篡改或伪造包头字段的长度，来规避网络安全机制，进行各种类型的攻击。例如，攻击者可能通过调整包头长度，触发缓冲区溢出漏洞或其他漏洞，从而绕过网络层和应用层的防护措施，进而进行非法数据注入或破坏网络正常通信。这种现象使得传统的网络安全防护机制，尤其是基于静态规则或设备身份的检测方法，无法有效识别潜在的安全威胁。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本发明提供了一种无线路由器接入管理方法、系统和无线路由器，以解决背景技术中提到的问题。
1. 多设备接入管理系统构建
步骤S1：预先构建一个多设备接入管理系统，其中包括多个接入设备以及无线路由器。无线路由器通过多个频道信道（包括2.4GHz、5GHz和6GHz）进行通信和配置后与多个接入设备电性连接。接入设备通过若干个信道网络进行连接。
步骤S11：在无线路由器中构建多个频道信道进行网络配置，对每个频道信道进行频段划分和编号，配置基础通信参数（包括带宽、功率和信号范围）。
步骤S12：当接入设备首次连接到无线路由器时，自动启动第一行为特征数据采集动作，分析终端设备的初始连接行为。第一行为特征数据包括信道切换频率、发包间隔和协议栈特性数据。
步骤S13：将采集到的第一行为特征数据进行标准化处理，并去除异常数据，生成行为特性数据。
步骤S14：使用对称加密算法（如RSA或ECC）对行为特性数据进行加密处理。
步骤S15：加密后的行为特性数据存储到无线路由器的本地存储中，构成第一行为指纹库。
步骤S16：在无线路由器中建立第一行为指纹库的索引表，用于匹配和检索。
2. 实时行为数据匹配
步骤S2：实时采集接入设备的实时行为数据，并通过比较接入设备的实时行为数据与第一行为指纹库中的数据，汇总形成第一行为匹配指数m。预设行为匹配阈值t，若第一行为匹配指数m超过行为匹配阈值t，则表示接入设备行为正常，反之，则表示接入设备行为异常，生成第一认证指令并执行。
步骤S21：实时采集接入设备的实时行为数据，包括传输层包头字段长度、网络层包头字段长度、应用层包头字段长度、实时信道切换频率和实时发包间隔。
步骤S211：通过以下公式计算获得传输层协议相似度、网络层协议相似度和应用层协议相似度：
$$\text{相似度} = \frac{\sum_{i=1}^{n} \text{匹配结果}}{\text{总字数}}$$
步骤S212：计算获得协议栈相似度：
$$\text{协议栈相似度} = w_1 \times \text{传输层相似度} + w_2 \times \text{网络层相似度} + w_3 \times \text{应用层相似度}$$
步骤S213：计算获得频率相似度和发包间隔相似度：
$$\text{频率相似度} = \frac{1}{1 + \exp(-k \times (\text{实时频率} - \text{指纹库频率}))}$$
$$\text{发包间隔相似度} = \frac{1}{1 + \exp(-k \times (\text{实时间隔} - \text{指纹库间隔}))}$$
步骤S214：计算获得第一行为匹配指数m：
$$m = w_1 \times \text{协议栈相似度} + w_2 \times \text{频率相似度} + w_3 \times \text{发包间隔相似度}$$
步骤S215：预设行为匹配阈值t，若第一行为匹配指数m＞行为匹配阈值t，则表示接入设备行为正常；若第一行为匹配指数m≤行为匹配阈值t，则表示接入设备行为异常，并生成第一认证指令。
3. 网络状态数据分析
步骤S3：采集接入设备的网络状态数据，利用卷积神经网络（CNN）构建并训练行为识别模型，结合网络状态数据和第一行为匹配指数m，生成每台接入设备的第一接入安全指数，并预设第一风险阈值，当第一接入安全指数≥第一风险阈值，则判定当前接入设备为异常，断开网络服务，生成第二认证指令并执行。
步骤S31：通过网络性能分析工具（如NetFlow和SNMP）实时采集接入设备的网络状态数据，包括网络速率、通信延迟、数据包丢包率、断开次数和重连频率。
步骤S32：对网络状态数据进行归一化处理，并将网络状态数据转化为时序性CNN格式数据，通过滑动窗口将时序性CNN格式数据分割成固定大小的片段。
步骤S33：利用卷积神经网络（CNN）构建行为识别模型，并通过时序性CNN格式数据对行为识别模型进行训练后，结合第一行为匹配指数m，通过以下公式计算获取每台接入设备的第一接入安全指数：
$$\text{安全指数} = w_1 \times \frac{\text{网络速率}}{\text{标准网络速率阈值}} + w_2 \times \frac{\text{网络延迟}}{\text{最大承受网络延迟阈值}} + w_3 \times \frac{\text{丢包率}}{\text{最大承受丢包率阈值}} + w_4 \times \frac{\text{断开次数}}{\text{最大承受断开次数阈值}} + w_5 \times \frac{\text{重连频率}}{\text{标准重连频率阈值}} + w_6 \times \frac{\text{行为匹配指数}}{\text{行为匹配阈值}}$$
步骤S34：预设第一风险阈值，将每台接入设备的第一接入安全指数与第一风险阈值进行对比，获得第一判定结果。
4. 二次认证与带宽分配
步骤S4：在第二认证指令执行后，使用网络流量分析工具（如Wireshark或ntopng），进一步采集接入设备的通信负载数据，通信负载数据包括：上行流量和下行流量。
步骤S41：提取上行流量和下行流量，关联第一接入安全指数，通过以下相关联公式生成第二接入安全指数：
$$\text{第二安全指数} = w_1 \times \frac{\text{上行流量}}{\text{上下行最大流量阈值总和}} + w_2 \times \frac{\text{下行流量}}{\text{上下行最大流量阈值总和}}$$
步骤S42：预设第二风险阈值，并将第二接入安全指数与第二风险阈值进行对比，获得第二判定结果。
步骤S43：统计生成合格标记的接入设备，建立合格标记群，并对合格标记群中的第二接入安全指数按照由小至大进行优先级进行排序，并动态分配带宽。
系统架构
设备接入管理模块：用于预先构建一个多设备接入管理系统，其中包括多个接入设备以及无线路由器，所述无线路由器通过多个频道信道进行通信和配置后与多个接入设备电性连接，处理接入设备首次连接时的配置和认证。
行为特征采集模块：用于首次接入时采集接入设备的第一行为特征数据，所述第一行为特征数据包括信道切换频率、发包间隔和协议栈特性数据，将第一行为特征数据进行标准化处理后，生成行为特性数据，并对行为特性数据进行加密处理，生成第一行为指纹库。
实时行为匹配模块：用于实时采集接入设备的实时行为数据，并通过比较接入设备的实时行为数据与第一行为指纹库中的数据，汇总形成第一行为匹配指数m；预设行为匹配阈值t，若第一行为匹配指数m超过行为匹配阈值t，则表示接入设备行为正常，反之，则表示接入设备行为异常，生成第一认证指令并执行。
采集网络状态数据模块：用于采集接入设备的网络状态数据。
动态认证模块：利用卷积神经网络（CNN）构建并训练行为识别模型，结合网络状态数据和第一行为匹配指数m，生成每台接入设备的第一接入安全指数，并预设第一风险阈值，当第一接入安全指数≥第一风险阈值，则判定当前接入设备为异常，断开网络服务，生成第二认证指令并执行。
通信负载采集模块：用于在第二认证指令执行后，进一步采集接入设备的通信负载数据，结合第一接入安全指数生成第二接入安全指数。
二次判定模块：用于预设第二风险阈值对第二接入安全指数进行二次判定；若第二接入安全指数≥第二风险阈值，则判定该接入设备为异常设备，并终止其接入；若第二接入安全指数＜第二风险阈值，生成合格标记，持续当前分配网络资源和网络服务。
带宽分配与优先级调度模块：用于统计生成合格标记的接入设备，建立合格标记群，并对合格标记群中的第二接入安全指数按照由小至大进行优先级进行排序，并动态分配带宽。
创新点与优势
通过采集接入设备的行为特征数据（如信道切换频率、发包间隔、协议栈特性数据）并构建第一行为指纹库，可以精准地建模设备的正常行为模式。利用该行为特征库与实时行为数据的匹配，可以有效判断设备是否为正常设备或潜在的威胁设备，避免仅依赖静态设备身份或配置的传统方式，克服其对动态攻击行为识别不足的弊端。
利用卷积神经网络（CNN）对接入设备的网络状态数据进行建模和训练，生成接入设备的第一接入安全指数。这一安全指数的引入，使得设备的安全性评价更加动态、智能。通过设定第一风险阈值，在实时判断设备行为的基础上，进一步增强了对潜在威胁的识别能力。
采用分阶段的认证机制，从初次接入时的第一行为匹配指数m，到后续的网络状态分析生成第一接入安全指数，再到通信负载数据的采集和分析生成第二接入安全指数，并进行二次安全判定。这种分阶段的安全防护机制能够逐步细化对设备的监测和响应，在不同层次进行精准的安全验证和管理，有效应对复杂的网络攻击。
通过实时识别异常设备并断开其接入，能够有效避免恶意设备对网络资源的侵占，从而确保网络资源的合理分配与网络服务的正常运行。此外，通过建立合格标记群，能够对正常接入的设备进行统计和分类管理，进一步提升网络接入管理的效率。针对攻击者通过伪造包头字段长度或其他协议栈特征来规避网络安全机制的情况，本发明通过行为匹配和多层安全检测，有效识别和防范此类攻击，提升整体网络的防御能力，确保接入设备的真实性和安全性。