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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于WiFi BFI信息的手写字母推测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119863808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411951875.X，技术领域涉及：G06V30/244；该发明授权一种基于WiFi BFI信息的手写字母推测方法是由靳文强;杨碧云;秦拯设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于WiFi BFI信息的手写字母推测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于WiFiBFI信息的手写字母推测方法，涉及WiFi侧信道攻击领域。所述方法包括：设置数据采集平台，获取用户手写字母时的BFI信息，对采集到的BFI数据进行预处理，提取预处理后的特征，并组合所有子载波的数据形成二维图像，保存为数据集。训练推测模型，在实际场景中，采集到用户书写时的数据样本数量可能比较少，所以本发明使用CGAN对训练集进行扩充，此外，还采用对抗性学习使推测模型可以推广到未知环境下使用。相较于传统的基于WiFiCSI信息进行手写推测的方法，本发明提出的推测方法不需要侵入受害设备，不需要修改固件，更易于实施和大规模的部署。

本发明授权一种基于WiFi BFI信息的手写字母推测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于WiFiBFI信息的手写字母推测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：搭建数据采集平台，搭建采集数据的平台以及采集数据的过程具体为： 步骤1.1：数据采集平台包括一台路由器、一部手机和一台笔记本电脑，将路由器设置为5G频段52信道，并开启Beamforming定向信号传输和MU-MIMO； 步骤1.2：手机连接路由器网络，开启iperf模拟充足流量交互，并使用一台开启监听模式的笔记本电脑，利用Wireshark软件捕获WiFi数据帧； 步骤1.3：捕获用户由静止到书写活动期间的NOACK数据帧，该数据帧中包含BFI信息，并将捕获到的数据保存为json格式； 步骤1.4：为了后续测试分类模型对环境鲁棒性的性能，我们在多个环境下进行数据采集工作，每个字母采集40个数据样本； 步骤2：提取用户书写过程中的有效特征； 步骤3:针对采集到的手写字母BFI数据样本较少的情况，采用条件生成对抗网络CGAN对训练集进行数据扩充； 步骤4：基于对抗学习解决分类模型对环境的依赖性问题，基于对抗性学习解决手写字母推测模型对环境的依赖性问题具体步骤为： 步骤4.1：对抗学习网络结构包括一个特征提取模块，一个环境分类模型和字母分类模型；为了使字母分类模型适用于不同的环境，我们将整个模型的损失函数定义为字母分类模型的分类准确率减去k倍环境分类模型的分类准确率，在不断的对抗训练过程中，使得特征提取模块能尽量少的提取环境相关特征； 步骤4.2：设置好迭代次数和学习率参数后，使用训练集训练模型，并保留训练好的特征提取模块和字母分类模块作为最终的手写字母推测模型； 步骤5：手写字母推测模型性能验证。

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