[发明专利]网络流量指纹特征二阶段多分类的物联网设备识别方法

摘要

本发明公开了一种网络流量指纹特征二阶段多分类的物联网设备识别方法，属于物联网设备接入控制技术领域，该算法从网络流量中提取网络流量特征并匹配识别接入的物联网设备。该算法的主要步骤为：首先采集物联网设备启动接入阶段时的N个网络报文数据，从序列字段内容、序列协议信息以及序列统计数值三个维度提取特征作为设备指纹特征；接着采用“一对多”多分类机器学习架构对待检测的物联网设备进行初步识别；若初步识别出现多个识别结果，则将结果输入至最大相似度比较模块进行二次分类识别，选取相似度最高的类型作为最终识别结果。本发明克服了现有识别算法在进行物联网设备识别时容易出现识别重叠的问题，提高了识别的精确性和唯一性。

主权项

1.网络流量指纹特征二阶段多分类的物联网设备识别方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤1、提取物联网设备的网络流量指纹特征：采集物联网设备启动接入阶段时的N个网络报文数据，将N个网络报文数据看做一时间序列集合，从中提取与物联网设备个体相关的特征向量，其中N为正整数；步骤2、采用机器学习多分类识别方法进行分类识别：将提取出的特征向量输入到机器学习多分类识别模型中进行分类识别，得到初步识别结果；步骤3、对识别结果进行二次分类识别：若初步识别阶段识别出多个类型而无法判断的话，则计算待检测物联网设备的网络流量特征向量与初步识别出的类型相应样本特征向量之间的相似度，选取相似度最高的类型作为最终识别结果。