物聯(lián)網(wǎng)終端智能識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
關(guān)鍵詞：終端智能識(shí)別 設(shè)備指紋 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 分類器
摘要：終端智能識(shí)別是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù),是物聯(lián)網(wǎng)安全體系構(gòu)建的基礎(chǔ)。針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)終端智能識(shí)別問題,建立了一種以設(shè)備指紋為動(dòng)態(tài)特征標(biāo)識(shí)的物聯(lián)網(wǎng)終端智能識(shí)別實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。該系統(tǒng)由終端檢測(cè)模塊、模型訓(xùn)練模塊以及智能識(shí)別模塊構(gòu)成,其中,終端檢測(cè)模塊利用Nmap工具掃描并自動(dòng)采集設(shè)備指紋;模型訓(xùn)練模塊分別利用決策樹、邏輯回歸與樸素貝葉斯等機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練分類器;智能識(shí)別模塊接收識(shí)別任務(wù)并調(diào)用前2模塊完成設(shè)備指紋采集與分類識(shí)別處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,決策樹分類器在整體數(shù)據(jù)集上的平均識(shí)別率為98.1%,對(duì)于是否是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的判斷識(shí)別率為98.7%,對(duì)于具體設(shè)備類型的識(shí)別率為98.2%,均保持較高識(shí)別水準(zhǔn),且優(yōu)于其余2種算法識(shí)別器。因此,采用設(shè)備指紋與決策樹算法結(jié)合識(shí)別物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備是可行的。
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