[發明專利]一種基于家庭無線攝像頭加密流量的用戶行為推測方法

在審

• 申請號: 202010320385.5
• 申請日: 2020-04-21
• 公開（公告）號: CN111556290A
• 公開（公告）日: 2020-08-18
• 發明（設計）人: 冀曉宇;徐文淵;程雨詩;楊家輝;姚一楊;王濱
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: H04N7/18
• 分類號: H04N7/18;G06K9/62
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 萬尾甜;韓介梅

本發明公開了一種基于家庭無線攝像頭加密流量的用戶行為推測方法，使用智能設備(如手機、筆記本電腦)的內置無線網卡從室外采集家庭無線流量，通過分析家庭無線流量和無線攝像頭流量特征，檢測并分離無線攝像頭流量，通過分析無線攝像頭流量變化與用戶行為間的關聯關系，并結合深度學習方法對用戶行為進行推測，包括是否在家，在家常見行為等。本發明創新性地提出可使用家庭無線攝像頭流量推測用戶行為，在不進入家庭的情況下，對家庭用戶行為習慣進行推測和追蹤。本發明方法的用戶行為推測精確度在90％左右。

技術領域

本發明屬于互聯網領域，涉及一種基于家庭無線攝像頭加密流量的用戶行為推測方法。

背景技術

隨著人們對個人人身、財產安全的日益關注，家庭監控攝像頭的普及率越來越高。無線攝像頭由于其價格低廉、部署方便，在家庭監控攝像頭市場中占據主導份額。隨著無線監控設備發展而來的是與之相關的隱私安全問題。經研究發現，由于無線攝像頭一般通過差分編碼方式對監控畫面進行編碼，用戶行為發生變化時，監控畫面也隨之發生變化，無線攝像頭流量將發生對應改變。通過研究用戶行為對監控畫面內容造成的影響與攝像頭流量變化之間的關聯關系，可將本用于保護個人人身財產安全的無線監控設備用于推測家庭用戶的行為習慣。本發明提出了一種基于家庭無線攝像頭加密流量的用戶行為推測方法，使用智能設備(如手機、筆記本電腦)的內置無線網卡從室外采集家庭無線流量，通過分析家庭無線流量和無線攝像頭流量特征，檢測并分離無線攝像頭流量，通過分析無線攝像頭流量變化與用戶行為間的關聯關系，并結合深度學習方法對用戶行為進行推測，包括是否在家，在家行為等。通過長期的數據采集及行為推測，本發明方法可以追蹤某特定家庭用戶的生活習慣，如何時離家、回家，在家常見行為等。

發明內容

本發明提供一種基于家庭無線攝像頭加密流量的用戶行為推測方法，使用智能設備(如手機、筆記本電腦)的內置無線網卡從室外采集家庭無線流量，通過分析家庭無線流量和無線攝像頭流量特征，檢測并分離無線攝像頭流量，通過分析無線攝像頭流量變化與用戶行為間的關聯關系，并結合深度學習方法對用戶行為進行推測，包括是否在家，在家行為等。

本發明的基于家庭無線攝像頭加密流量的用戶行為推測，包括以下步驟：

1)將智能設備(如手機、筆記本電腦)的無線網卡設置為監聽模式(MonitorMode)，在目標家庭附近對目標家庭無線流量進行采集；

2)對智能設備采集到的家庭無線流量數據進行無線攝像頭流量檢測分析，從而分離出無線攝像頭流量；

3)對分離到的無線攝像頭流量進行用戶行為分析，從而推測用戶行為。

上述技術方案中，所述的無線攝像頭流量檢測分析包括：

分析家庭無線流量數據包的發送端MAC地址和接收端MAC地址，建立MAC地址對{發送端MAC地址，接收端MAC地址}，作為數據包的身份標識。將具有相同MAC地址對的數據包視為來源于同一數據流f，建立數據流集合F＝{f₁,f₂,…f_n}。

對于數據流集合中的每一個數據流f，計算其最大包長占比l，流量占比v和持續時間標準差d，建立特征向量V＝{l,v,d}。其中，最大包長占比l為該數據流中，具有數據包長度最大值的數據包占總數據包數量的比值；流量占比v為該數據流數據包長度總和占所有數據流數據包長度總和的比值；持續時間標準差d為該數據流所有數據包包頭Duration位數值的標準差。

將每個數據流的特征向量輸入預訓練好的無線攝像頭數據流檢測分類器中，檢測其是否輸出無線攝像頭數據流，若是，分離出該數據流進行后續分析。預訓練好的無線攝像頭數據流檢測分類器可為基于Random Forest的二分類器，以從無線攝像頭數據流中提取的特征向量為正樣本，從非無線攝像頭數據流中提取的特征向量為負樣本，進行預訓練。

所述的對無線攝像頭流量分析結果進行用戶行為分析，具體為。