| 基于双模态融合的ZigBee设备识别方法 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：3075 K | |
| 標簽： 隐私安全 ZigBee 深度学习 | |
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| 文檔介紹：智能家居为人们日常生活带来便利的同时，也带来了隐私安全风险，智能传感器能够不断收集周围环境的信息，并通过无线通信远程传输数据。为了保护用户的隐私安全，提出了一种基于双模态融合的ZigBee设备识别方法。首先，通过空中接口被动捕获智能家居设备ZigBee流量数据；然后，对设备流量进行分片处理，在文本模态下提取加密流量的时序、长度等特征信息，在图像模态下提取流量图像的高维特征；最后，融合加密流量的文本特征和图像特征，构建基于双模态融合的设备类型识别模型。通过对5个厂家15个设备的实验结果表明，即使设备的无线流量被加密保护，该方法在ZigBee设备识别准确率上达到99%左右，能够有效地识别用户身边的智能传感器，保护用户的隐私安全。 | |
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