| 两阶段物联网资产识别模型的研究 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：1925 K | |
| 標簽： 物联网 特征选择 设备过滤 | |
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| 文檔介紹：提出了一种两阶段的物联网资产识别模型。首先，对异构协议进行分析，解决多样化协议流量特征提取困难问题。其次，利用轻量级模型SqueezeNet过滤非物联网设备，提高识别效率并降低计算负担。为进一步解决数据不均衡问题，引入生成对抗网络（GAN）生成合成样本数据，平衡数据分布。最后，采用 XLNet与注意力机制结合的模型来识别物联网设备的类型，有效提升了模型在大规模物联网网络环境中的识别精度和效率。实验结果表明，模型在公开数据集上的准确率达到99.48%，召回率提升2.02%，F1分数提高1.85%，并在真实环境中保持99.01%的准确率。该模型为物联网资产管理和安全管理提供了有效的解决方案。 | |
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