一种基于深度学习的物联网设备指纹识别方法
授权
摘要
本发明提出了一种基于深度学习的物联网设备指纹识别方法。通过结合设备主动扫描和流量搜集的被动获取方式实现物联网设备信息搜集，并将搜集的物联网设备信息作为深度学习训练集的扩展标签；将历史流量数据通过流量拆分、数据切割转换、流量清洗进行预处理并得到预处理后的流量数据，通过预处理后流量数据构建深度学习训练集；构建基于复合神经网络的物联网流量分类模型和流量分类损失函数，通过深度学习训练集进行优化训练；将训练后复合神经网络物联网流量分类模型应用于物联网设备类型的实时识别。本发明显著提高了物联网设备的识别正确率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的物联网设备指纹识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112564974A
申请号 ：
CN202011440911.8
公开（公告）日 ：
2021-03-26
申请日 ：
2020-12-08
授权号 ：
CN112564974B
授权日 ：
2022-06-14
发明人 ：
王鹃李江琪杨梦达文茹郝世荣王杰王蕴茹
申请人 ：
武汉大学
申请人地址 ：
湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
代理机构 ：
武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
许莲英
优先权 ：
CN202011440911.8
主分类号 ：
H04L12/24
IPC分类号 ：
H04L12/24 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
相关图片
法律状态
2022-06-14 ：
授权
2021-04-13 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 12/24
申请日 : 20201208
申请日 : 20201208
2021-03-26 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
1、
CN112564974A.PDF
PDF下载
