智能家居中轻量级的物联网设备识别方法与装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种智能家居中轻量级的物联网设备识别方法：在网关处获取智能家居中设备所产生的流量，对流量数据进行预处理，并标识每个设备的类型及型号；将流量数据包按固定时间窗口聚合，获得每种设备的网络流；计算网络流中数据包大小的统计信息，获得网络流的特征向量；将获得的特征向量和对应的设备类型及型号标签送入三阶段分类器中进行训练，获得多阶段细粒度物联网设备识别模型；将待识别设备的流量送入已经训练好的物联网设备识别模型中，通过一个三阶段分类器获得待识别设备的类型和型号。本发明专利技术能够在保护用户数据隐私的前提下实现快速准确的细粒度物联网设备识别。本发明专利技术还提供相应的智能家居中轻量级的物联网设备识别装置。备识别装置。备识别装置。

【技术实现步骤摘要】
智能家居中轻量级的物联网设备识别方法与装置


[0001]本专利技术属于物联网
，更具体地，涉及一种智能家居中轻量级的物联网设备识别方法与装置。

技术介绍

[0002]随着物联网技术的发展，连接到互联网的物联网设备激增。物联网(IoT)旨在连接能够感知用户的设备，涉及人们生活和生产的各个领域。尤其是在智能家居环境中，物联网设备的数量是近年来相比其他领域应用最多的一个领域。与通用终端计算机不同，物联网设备根据不同用途产生大量异构网络流量，这使得物联网设备在智能家居中更容易受到攻击。如果不能及时检测智能家居中的物联网设备，很容易导致安全问题。识别智能家居中的物联网设备也有助于更合理地分配资源，满足异构物联网设备的不同服务质量(Quality of Service，QoS)要求。因此，开发智能家居环境下的物联网设备识别系统，可以使用户准确、及时地掌握连接到网络的物联网设备的细粒度信息。同时，在识别过程中用户数据的隐私保护问题也不容忽略。
[0003]现有物联网设备识别方案主要是采用机器学习的方法对设备产生的流量提取特征进行分析识别。这些方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能家居中轻量级的物联网设备识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)在网关处获取物联网设备和非物联网设备网络流量数据；(2)对步骤(1)获取的流量数据进行预处理，并标识每个设备的类型及型号；(3)对步骤(2)中流量数据包按固定时间窗口进行聚合，获得每种设备的网络流；(4)对步骤(3)获得的网络流提取特征，获取每个网络流的特征向量；(5)将步骤(4)中得到的特征向量和对应的设备类型及型号标签送入三阶段分类器中进行训练，获得多阶段细粒度物联网设备识别模型；(6)将获取的待识别设备的流量送入在步骤(5)中已经训练好的物联网设备识别模型中，通过一个三阶段分类器最终识别出待识别设备的类型以及型号。2.如权利要求1所述的智能家居中轻量级的物联网设备识别方法，其特征在于，步骤(1)所述的在网关处获取设备网络流量，具体为：在网关处通过tcpdump收集局域网内所有物联网设备和非物联网设备向网关处发出的流量，收集到的流量F
N
表示为：其中，表示设备d
n
产生的第i个数据包。3.如权利要求1所述的智能家居中轻量级的物联网设备识别方法，其特征在于，步骤(2)包括如下子步骤：(2.1)将步骤(1)获取的网络流量数据按每个设备固定的MAC地址作为设备标识符进行划分，获取每个物联网设备和非物联网设备产生的流量数据；(2.2)将(2.1)中获得的每个物联网设备和非物联网设备的流量数据进行设备类型和型号标识。4.如权利要求1所述的智能家居中轻量级的物联网设备识别方法，其特征在于所述步骤(3)具体为通过固定大小的时间窗口T来分割每个物联网设备和非物联网设备的网络流量，设备d
j
产生的流量被划分为：其中，表示设备d
j
在时间段iT
‑
(i+1)T内产生的一组数据包，写作：其中，n代表在时间段iT
‑
(i+1)T内产生的数据包个数，表示设备d
j
产生的第m+k个数据包。5.如权利要求1所述的智能家居中轻量级的物联网设备识别方法，其特征在于所述步骤(4)具体为对步骤(3)中获得的网络流计算数据包的统计特征，设备d
j
在时间窗口T内产生的流量写作：P＝{p1,p2,
…
,p
M
}其中，P代表一组数据包序列，p
i
(1≤i≤M)代表时间窗口T内的一个数据包，每个数据包
的长度表示为l
i
(1≤i≤M)，L代表一组数据包的长度集合，集合L表示为：L＝{l1,l2,
…
,l
M
}网络流的六个统计特征包括数据包个数M，一组数据包的长度最大值、最小值、标准差、平均值，以及数据包长度总和，五个统计特征的计算公式如下：maxL＝max{l
i
∈L,i∈[1,M]}minL＝min{l
i
∈L,i∈[1,...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲁宏伟，张宁，邓贤君，易灵芝，刘生昊，聂新，夏云芝，耿艺璇，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：