物聯(lián)網(wǎng)終端智能識別系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
關(guān)鍵詞：終端智能識別 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)。針對物聯(lián)網(wǎng)終端智能識別問題,建立了一種以設(shè)備指紋為動態(tài)特征標(biāo)識的物聯(lián)網(wǎng)終端智能識別實驗系統(tǒng)。該系統(tǒng)由終端檢測模塊、模型訓(xùn)練模塊以及智能識別模塊構(gòu)成,其中,終端檢測模塊利用Nmap工具掃描并自動采集設(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;智能識別模塊接收識別任務(wù)并調(diào)用前2模塊完成設(shè)備指紋采集與分類識別處理。實驗結(jié)果表明,決策樹分類器在整體數(shù)據(jù)集上的平均識別率為98.1%,對于是否是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的判斷識別率為98.7%,對于具體設(shè)備類型的識別率為98.2%,均保持較高識別水準(zhǔn),且優(yōu)于其余2種算法識別器。因此,采用設(shè)備指紋與決策樹算法結(jié)合識別物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備是可行的。
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