基于WEB信息的特定类型物联网终端识别方法

• 作者: 任春林 刘松 孙利民 崔杰 朱红松 谷雨
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 设备类型识别 机器学习 PU学习 反馈增强
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 安全与保密
• 页码范围: 1003-1009
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 字数: 5865字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2017.05.030

摘要

通过协议特征对联网终端进行远程的类型推断、厂商与型号的有效识别,是实现网络安全测评的重要基础.以识别和推断联网设备的类型为目标,基于物联网终端WEB管理页面,利用信息增益模型提取特定类型终端的特征,提出正样本反馈增强的PU学习方法(FE-PU),进而形成从网络空间的海量设备中过滤特定类型物联网终端的一般方法.通过对100万网络空间联网终端的WEB管理页面中抽取视频监控设备的实验,表明该方法较直接采用PU学习方法的准确率和召回率都有大幅提升,较人工方法召回率也提升超过10％,且能够有效发现小品牌终端设备.