關鍵詞：終端智能識別 設備指紋 機器學習算法 分類器 

摘要：終端智能識別是物聯網應用的關鍵技術,是物聯網安全體系構建的基礎。針對物聯網終端智能識別問題,建立了一種以設備指紋為動態特征標識的物聯網終端智能識別實驗系統。該系統由終端檢測模塊、模型訓練模塊以及智能識別模塊構成,其中,終端檢測模塊利用Nmap工具掃描并自動采集設備指紋;模型訓練模塊分別利用決策樹、邏輯回歸與樸素貝葉斯等機器學習算法訓練分類器;智能識別模塊接收識別任務并調用前2模塊完成設備指紋采集與分類識別處理。實驗結果表明,決策樹分類器在整體數據集上的平均識別率為98.1%,對于是否是物聯網設備的判斷識別率為98.7%,對于具體設備類型的識別率為98.2%,均保持較高識別水準,且優于其余2種算法識別器。因此,采用設備指紋與決策樹算法結合識別物聯網設備是可行的。

重慶郵電大學學報·自然科學版雜志要求:

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