一种加密无线网络下的IoT设备识别方法及识别系统技术方案

本发明专利技术提供一种加密无线网络下的IoT设备识别方法及识别系统，其包括获取已知型号的IoT设备对应的wifi流量数据包，作为训练集，获取待测设备型号对应的wifi流量数据包，作为测试集；将训练集和测试集对应的wifi流量数据包进行数据清洗；利用经过数据清洗后的训练集对卷积神经网络进行训练，获得物联网设备流量识别模型；利用物联网设备流量识别模型对经过清洗后的测试集进行预测；该方法充分利用了数据传输过程中间接泄漏的信息如：MAC地址和数据传输长度来进行设备识别；最终达到在不了解加密网络密钥并且不接入目标网络的情况下对网络中的IoT设备进行识别。

【技术实现步骤摘要】
一种加密无线网络下的IoT设备识别方法及识别系统
本专利技术属于设备识别领域，特别涉及一种加密无线网络下的IoT设备识别方法。
技术介绍
随着物联网(Internetofthing，IoT)的飞速发展，物联网设备数量急剧增加，并在我们的工作、生活中起着不可或缺的作用。在物联网生态中，无线wifi在物联网中扮演着非常重要的角色，其作为IoT设备的粘合剂，无线wifi连接众多IoT设备，保证IoT设备间的相互通信并成为了数据传输的通道。无线wifi网络适用于各式各样的场合，设备可以通过加入无线wifi网络与互联网相连接，实现信息交换和通信。通常情况下，wifi遵循802.11协议，在网关设备上设置了加密后，上层数据会被加密，并且在无线传输过程中也会保持加密状态，因此即便能够嗅探加密wifi所传输的数据，也无法获取其中的明文数据。根据802.11帧协议，我们在嗅探到wifi传输数据帧后，只能获取通信双方的MAC地址，然而仅仅根据MAC地址是很难确定通信节点是什么型号的设备。为了识别无线wifi网络下连接的设备，CN2015108356本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种加密无线网络下的IoT设备识别方法，其特征在于，所述识别方法包括如下步骤：/n获取已知型号的IoT设备对应的wifi流量数据包，作为训练集，获取待测设备型号对应的wifi流量数据包，作为测试集；/n将训练集和测试集对应的wifi流量数据包进行数据清洗；/n利用经过数据清洗后的训练集对卷积神经网络进行训练，获得物联网设备流量识别模型；/n利用物联网设备流量识别模型对经过清洗后的测试集进行预测。/n

【技术特征摘要】
1.一种加密无线网络下的IoT设备识别方法，其特征在于，所述识别方法包括如下步骤：
获取已知型号的IoT设备对应的wifi流量数据包，作为训练集，获取待测设备型号对应的wifi流量数据包，作为测试集；
将训练集和测试集对应的wifi流量数据包进行数据清洗；
利用经过数据清洗后的训练集对卷积神经网络进行训练，获得物联网设备流量识别模型；
利用物联网设备流量识别模型对经过清洗后的测试集进行预测。


2.如权利要求1所述的加密无线网络下的IoT设备识别方法，其特征在于，所述获取已知型号的IoT设备对应的wifi流量数据包为基于airodump捕获对应的wifi流量数据包。


3.如权利要求2所述的加密无线网络下的IoT设备识别方法，其特征在于，数据清洗具体为：
读取训练集和测试集对应的wifi流量数据包，分别保存在pcap包内；
按照mac地址对pcap包进行分组，形成以不同mac作为索引的数组；
将每一个mac地址对应的pcap包内数据按照数据帧长度x进行切割，不够长度的用0补齐，多余的直接舍弃，形成由数据长度组成的序列。


4.如权利要求1所述的加密无线网络下的IoT设备识别方法，其特征在于，所述卷积神经网络包括输入层、第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、第四卷积层、全连接层和输出层。


5.如权利要求3所述的加密无线网络下的IoT设备识别方法，其特征在于，所述方法还包括对数据长度组成的序列进行修正，形成修正后的序列与已知型号的IoT设备组成的新的训练集的步骤。


6.如权利要求5所述的加密无线网络下的IoT设备识别方法，其特征在于，所述修正具体包括：
获取用于修正序列的已知型号的IoT设备对应的wifi流量数据包，并获取每一wifi流量数据包的大小和wifi流量数...

【专利技术属性】
技术研发人员：史记，卢昊良，张禹，
申请(专利权)人：北京司马科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11