????WiFi探針技術是指基于WiFi探測技術來識別AP（無線訪問接入點）附近已開啟WiFi的智能手機或者WiFi終端（筆記本，平板電腦等），無需用戶接入WiFi，WiFi探針就能夠識別用戶的信息。
當我們走進探針信號覆蓋區域內且我們的wifi設備打開，我們的設備就能被探針探測出來，無論是IOS或者安卓系統都能輕易檢測到，并且獲取設備的MAC地址。
WiFi探測特點
●用戶無需連接，無需安裝APP；
●手機已經連接WiFi也可以探測；
●自動實時探測區域內的WiFi終端標識MAC地址；
●自動記錄每個WiFi終端進入區域時間log_TIme、場強SNR；
●兼容iOS蘋果和Android系統，開啟WiFi的智能手機、筆記本電腦、Pad等移動設備都能探測。
WiFi探針的工作原理
要深入了解WiFi探針技術，首先先認識WiFi使用的網絡協議，WiFi采用的是IEEE802.11協議集，此協議集包含許多子協議。其中按照時間順序發展，主要有：（1）802.11a，（2）802.11b，（3）802.11g（4）802.11n。在網絡通信中，數據被封裝成了幀，幀就是指通信中的一個數據塊。但是幀在數據鏈路層傳輸的時候是有固定格式的，不是隨便的封裝和打包就可以傳輸，大小有限制，最小46字節，最大1500字節所以我們必須按照這個規則來封裝。下面802.11的幀結構：
從上面的結構可以知道，前倆個字節為：幀控制字段。
控制字段的前2bit節為：協議類型，目前此值為：0。
1）控制幀：（ControlFrame，例如RTS幀、CTS幀、ACK幀）用于競爭期間的握手通信和正向確認、結束非競爭期等；
2）管理幀：（ManagementFrame，例如Beacon幀、ProbeRequest幀）主要用于STA與AP之間協商、關系的控制，如關聯、認證、同步等；
3）數據幀：（DataFrame，承載數據的載體）用于在競爭期和非競爭期傳輸數據。
1、管理幀
BeaconFrame：信標幀，是相當重要的維護機制，主要來宣告某個AP網絡的存在。定期發送的信標，可讓移動WiFi設備得知該網絡的存在，從而調整加入該網絡所必要的參數。在基礎網絡里，AP必須負責發送Beacon幀，Beacon幀所及范圍即為基本服務區域。在基礎型網絡里，所有溝通都必須通過接入點，因此WiFi設備不能距離太遠，否則無法接收到信標。下圖是幀格式：
2、管理幀ProbeRequest：探測請求幀，WiFi設備將會利用ProbeRequest幀，掃描所在區域內目前有哪些802.11網絡。下圖是幀格式：
3、數據幀：
Data數據幀，當接入點要送出一個幀給WiFi設備但是不必確認之前所傳送的信息時，就會使用標準的數據幀。標準的數據幀并不會征詢對方是否有數據待傳，因此不允許接收端傳送任何數據。無競爭周期所使用的純數據（Data-Only）幀和無競爭周期所使用的數據幀完全相同。看了以上的網絡知識，我們現在說說WiFi探針是怎么工作的，還是先看張圖：
就像圖中描述的一樣，我們的WiFi探針其實就是一個AP，它定時的向自己的四周廣播發送Beacon幀，用來通知附近的WiFi設備，AP是存在的，（好比它一直在向周圍喊著，我在這里，大家快來連接我啊）。我們的WiFi設備，手機，平板電腦等，也不停的發送著probe幀，去尋找附近可用的AP。在probe幀的介紹中就我們可以看到probe幀包含了設備的mac地址，當我們的AP接收到probe幀之后就獲取了這個設備的MAC地址，而這個AP就是我們的WIFI探針。因此只要在WiFi探針覆蓋區域內的設備打開著WiFi，探針就能收集到他的MAC地址。
WiFi探針可以采集哪些數據
可采集數據：
設備MAC地址；
WiFi信號強度；
WiFi信號頻道；
信號幀類型。
記錄格式：探針 MAC|抓取的設備 MAC|設備發送的 WiFi 包的類型|子類型|信號強度|時間戳
數據釋義
“探針MAC”就是探針本身的MAC地址；
“抓取的設備MAC”指探針抓取到的WiFi信號的發射設備的MAC地址，一般為手機；
“信號強度”指探針抓取到的WiFi信號的強度，最小值為“-100”，一般來說，此值越大表示發射設備離探針越近；
“設備發送的WiFi包的類型”指探針抓取到的WiFi信號的類別，其末位數的值為0、4、8時，分別表示抓取到的WiFi信號為“管理”幀、“控制”幀、“數據”幀；
“時間戳”指探針抓取到WiFi信號的時間，如果探針在局域網內使用而沒有接入廣域網的話，時間戳可能是不準確的。
WiFi探針數據可以同哪些數據融合？
數據的應用核心在于融合，如何將各成一派數據巧妙的組合在一起，讓數據驅動商業的發展，是現在與未來的議題。雖然線上大數據已經經歷過互聯網的洗禮，但是線下數據仍有較長的路要走，那么WiFi探針可以同哪些數據做融合呢？
MAC數據可以同支付數據、會員數據、消費數據、營銷數據、地理數據及線上數據做深度的融合，將多維度的數據集成一起勾畫出完整的用戶畫像，如用戶的姓名、年齡、興趣偏好、消費特征、過往消費記錄、學歷等。基于這些數據再結合具體的應用，這樣才能讓線下商戶有據可依，釋放出數據的價值。
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