基于流量和文本指纹的两层物联网设备分类识别模型

作     者：祝博宇 陈霄 沙乐天 肖甫 ZHU Boyu;CHEN Xiao;SHA Letian;XIAO Fu

作者机构：南京邮电大学计算机学院南京210023 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室南京210023 

基　　金：国家自然科学基金重点项目(61932013) 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2023年第50卷第8期

页      码：304-313页

摘      要：为及时隔离局域网内易受攻击的异常物联网设备,对网络管理员而言,具备高效的设备分类识别能力至关重要。现有方法中所选择的特征与设备关联性不高,且设备状态的差异会导致样本数据不平衡。针对上述问题,文中提出了一种基于流量和文本指纹的物联网设备分类识别模型FT-DRF(Flow Text-Double Random Forest)。首先设计特征挖掘模型,选取稳定的流统计数据作为设备流量指纹;其次基于HTTP,DNS和DHCP等应用层协议头部字段中的敏感文本信息生成设备文本指纹;在此基础上,对数据进行预处理并生成特征向量;最后,设计基于双层随机森林的机器学习算法对设备进行分类识别。对由13个物联网设备组成的模拟智能家居环境数据集和公共数据集进行有监督分类识别实验,结果表明,FT-DRF模型能够识别网络摄像头、智能音箱等物联网设备,平均准确率可达99.81%,相比现有典型方法提升了2%~5%。

主 题 词：物联网 设备识别 机器学习 流量分类 敏感文本 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.11896/jsjkx.220900145

馆 藏 号：203122691...