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基于二阶段多分类的物联网设备识别算法 被引量:5
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作者 宋宇波 祁欣妤 +2 位作者 黄强 胡爱群 杨俊杰 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期365-370,共6页
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... 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%。 展开更多
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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