多台ap相同ssid的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

以頻道狀態資訊為基礎使用深度學習的裝置身份識別技術

為了解決多台ap相同ssid的問題，作者林禮賢 這樣論述：

無線網路的迅猛發展為我們的日常生活帶來了極大的便利。但是無線設備容易受到多種類型的攻擊，例如未經授權的使用者連線。因此，為了安全起見，我們希望能夠識別合法和惡意的基地台(Access Point, AP)。惡意用戶可能會嘗試進行像是 ARP 攻擊（一種更改 ARP 表以獲取合法用戶的資料的方法），邪惡雙胞胎(Evil twin) 攻擊或流氓基地台(Rouge AP)之類的攻擊，攻擊者會偽裝成合法的 WiFi 基地台 SSID 來誤導用戶連接到惡意基地台。當合法基地台和惡意基地台具有相同的 SSID 和 MAC 地址時，要識別它們之間將是一個挑戰。本文提出了一種通過物理特徵加上人工智慧識別 W

iFi 基地台的方法。該實驗是基於通道狀態資訊（CSI）的監督式神經網路執行的。我們比較神經網路 CNN、CNN-Random、LSTM、GRU、CNN-LSTM、 CNN-GRU以及遷移式學習(Transfer Learning)等不同類型的模型。結果顯示結合 CNN的遷移式學習的模型結構可以實現更好的分類。

雙基地台偵測-客戶端偵測惡意無線基地台機制

為了解決多台ap相同ssid的問題，作者徐裕量 這樣論述：

現今越來越多的裝置透過無線網路技術存取網路資訊，當資訊從空氣中交換時容易受到惡意攻擊者的攻擊，因此我們提出三種在使用者端的偵測機制，其中兩種被動偵測機制與一種主動偵測機制是用來偵測環境上是否有惡意孿生基地台(Evil Twin)，而這種惡意孿生基地台可能造成不同種類的安全問題，如:詐欺、使用者資訊擷取和中間人攻擊。由於惡意孿生基地台產生很嚴重的安全性威脅，有許多解決方案已經被提出，然而大多數的解決方案都是以管理者端的角度作為設計來偵測，通常這類解決方式需要昂貴或是大量資料來判讀，而不是以使用者端的角度來解決惡意孿生基地台。我們提出兩種在使用者端可以偵測是否有惡意孿生基地台轉發封包的行為，在公

眾區域或是未加密的無線網路環境中，第一種方式透過觀察封包傳遞是否被轉發，這種方式稱為ET Detector，第二種方式透過觀察TCP三方交握的資訊來判讀是否有惡意孿生基地台再轉發網路封包至合法的基地台上，這種偵測方法稱為LAF，因為ET Detector與LAF不積極發送探索封包，所以惡意孿生基地台不會察覺到ET Detector與LAF的存在。如果攻擊者在公眾區域架設的惡意基地台，不是透過合法基地台存取網路，而是接取3G/4G的網路存取網路，為了對抗這種惡意基地台(Rogue AP)我們提出了RAF方法，使用者使用RAF在兩個相同SSID的基地台環境內發送封包後，透過網路上的一台伺服器去偵測

這兩個收到的封包路徑，來判讀使用者環境中，是否有非法基地台，透過這三種偵測方法可以提升在公眾區域使用無線網路的安全。