| 基于二阶段多分类的物联网设备识别算法 |
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| 引用本文： | 宋宇波,祁欣妤,黄强,胡爱群,杨俊杰.基于二阶段多分类的物联网设备识别算法[J].清华大学学报(自然科学版),2020,60(5):365-370. |
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| 作者姓名： | 宋宇波 祁欣妤 黄强 胡爱群 杨俊杰 |
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| 作者单位： | 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,南京211189;网络通信与安全紫金山实验室,南京211189;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,南京211189;网络通信与安全紫金山实验室,南京211189;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,南京211189;网络通信与安全紫金山实验室,南京211189;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,南京211189;网络通信与安全紫金山实验室,南京211189;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,南京211189;网络通信与安全紫金山实验室,南京211189 |
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| 基金项目： | 国家电网总部科技资助项目 |
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| 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%。
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| 关 键 词： | 设备识别 多分类技术 最大相似度 机器学习 |
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