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基于二阶段多分类的物联网设备识别算法

2019-10-24分类号:TP391.44;TN915.05

【作者】宋宇波  祁欣妤  黄强  胡爱群  杨俊杰  
【部门】东南大学网络空间安全学院江苏省计算机网络技术重点实验室  网络通信与安全紫金山实验室  
【摘要】物联网让万物互联互通,为了避免恶意设备对网络系统的破坏,必须采取有效的访问控制。通过提取网络流量特征作为设备指纹进行设备识别,只需耗费较少网络资源,成为了当前最有效的设备识别方法。然而,现有的设备识别算法准确率不高,尤其对于相似的两种设备,往往会出现分类重叠问题。该文提出了一种基于流量特征的二阶段多分类设备识别算法。当出现分类重叠问题时,即采用最大相似度比较算法进行二次分类。实验结果表明,该算法的平均识别准确率达到了93.2%。
【关键词】设备识别  多分类技术  最大相似度  机器学习
【基金】国家电网总部科技资助项目(SGGR0000XTJS1800079)
【所属期刊栏目】清华大学学报(自然科学版)
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