基于SOINN的在线物联网设备识别方法

摘要：

针对传统设备识别方法存在模型动态更新困难、训练数据不足和运算存储开销大等问题,提出了一种基于自组织增量学习神经网络(SOINN)的在线物联网设备识别方法.首先,设计了基于交互页面DOM树的设备品牌特征,具有特征易提取、特征维度小和覆盖设备广等优点.结合SOINN和SVM构建增量式监督学习方法SOINN-SVM,实现设备品牌分类器的增量学习,避免反复使用完整数据集训练分类模型,加快模型更新速度.然后利用TF-IDF技术优化正则匹配结果,给予型号字段高权重值.结合Jaro距离与权重值计算待识别设备与型号特征库的匹配度,实现设备型号识别.实验结果表明:该方法的设备识别准确率为95.9％,与其他方法相比能多识别出37.05％的设备;该方法可以动态更新分类模型,同时降低了计算存储开销.

关键词：物联网安全;设备识别;增量学习;监督学习

所属期刊栏目：51

分类号：TP393.0(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划资助项目2018YFB2100403

在线出版日期：2021-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：715-723