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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
1
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%。
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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
原文传递
题名
基于二阶段多分类的物联网设备识别算法
被引量:
5
1
作者
宋宇波
祁欣妤
黄强
胡爱群
杨俊杰
机构
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
出处
《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
基金
国家电网总部科技资助项目(SGGR0000XTJS1800079)。
文摘
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
Keywords
device identification
multi-classification technology
maximum similarity
machine learning
分类号
TN915.08 [电子电信—通信与信息系统]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于二阶段多分类的物联网设备识别算法
宋宇波
祁欣妤
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
5
原文传递
已选择
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