本公开提供了一种设备识别方法、装置、电子设备及存储介质，可以应用于信息安全技术领域和金融技术领域。该方法包括：按照至少一个参数维度，从待识别设备的设备指纹参数中确定与至少一个参数维度对应的目标设备指纹参数，其中，至少一个参数维度是根据参数修改耗时和参数修改次数确定的；根据目标设备指纹参数，确定待识别设备的异常概率；基于异常概率和第一预设条件，对待识别设备进行异常识别。对待识别设备进行异常识别。对待识别设备进行异常识别。
【技术实现步骤摘要】
设备识别方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本公开涉及信息安全
和金融
，尤其涉及一种设备识别方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着信息技术的发展，信息安全逐渐成为一个较为重要的问题。存在通过对设备进行修改，来规避安全识别验证，进而获取对象信息的异常状况。
[0003]在实现本公开构思的过程中，专利技术人发现，识别存在异常状况的设备，准确性较低。
技术实现思路
[0004]鉴于上述问题，本公开提供了一种设备识别方法、设备识别装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0005]根据本公开的第一个方面，提供了一种设备识别方法，包括：按照至少一个参数维度，从待识别设备的设备指纹参数中确定与至少一个参数维度对应的目标设备指纹参数，其中，至少一个参数维度是根据参数修改耗时和参数修改次数确定的；根据目标设备指纹参数，确定待识别设备的异常概率；基于异常概率和第一预设条件，对待识别设备进行异常识别。
[0006]根据本公开的实施例，上述设备识别方法，还包括：根据参数修改耗时和参数修改次数，得到第一候选参数维度集合；根据重要程度，得到第二候选参数维度集合；基于第一候选参数维度集合和第二候选参数维度集合，得到参数维度。
[0007]根据本公开的实施例，目标设备指纹参数为多个；根据目标设备指纹参数，确定待识别设备的异常概率，包括：根据多个目标设备指纹参数，得到与多个目标设备指纹参数对应的多个特征向量，其中，多个特征向量包括第一特征向量和第二特征向量，在样本设备指纹信息中，存在与第一特征向量所对应的目标设备指纹参数一致的参数，不存在与第二特征向量所对应的目标设备指纹参数一致的参数，样本设备指纹信息用于训练初始模型得到目标模型；在第一特征向量和第二特征向量之间的相似度满足预设相似度阈值的情况下，利用目标模型处理第一特征向量，得到与第一特征向量对应的第一异常概率；根据第一异常概率，确定与第二特征向量对应的第二异常概率；根据第一异常概率和第二异常概率，确定异常概率。
[0008]根据本公开的实施例，目标设备指纹参数为多个；根据目标设备指纹参数，确定待识别设备的异常概率，包括：对多个目标设备指纹参数进行数组编码处理，得到设备指纹数组集；基于设备指纹数组集，确定待识别设备的异常概率。
[0009]根据本公开的实施例，上述设备识别方法还包括：在设备指纹数组集满足第二预设条件的情况下，从待识别设备的设备指纹参数中，确定补充设备指纹参数，其中，补充设备指纹参数用于对设备指纹数组集进行补充；根据补充设备指纹参数和多个目标设备指纹
参数，得到目标设备指纹数组集。
[0010]根据本公开的实施例，设备指纹数组集包括多个数组特征；上述设备识别方法还包括：根据多个数组特征彼此之间的相似度，确定相似数组特征组，其中，相似数组特征组包括至少两个相似度满足预设相似度阈值的数组特征；在相似数组特征组的数组特征数量信息大于预设值的情况下，确定设备指纹数组集满足第二预设条件。
[0011]根据本公开的实施例，基于设备指纹数组集，确定待识别设备的异常概率，包括：利用目标模型处理设备指纹数组集，得到待识别设备的异常概率，其中，目标模型是基于样本设备指纹信息和目标损失函数训练初始模型得到的，目标损失函数是基于权重信息和初始损失函数得到的，权重信息用于在训练过程中，调整目标损失函数对初始模型的模型参数进行优化的优化方向。
[0012]根据本公开的实施例，样本设备指纹信息是基于样本设备标识信息和样本设备属性信息得到的，其中，样本设备属性信息包括对象标识信息和样本硬件参数，样本设备标识信息是根据对象标识信息和样本硬件参数生成的。
[0013]根据本公开的实施例，目标设备指纹参数包括硬件参数、网络参数、应用参数和历史操作参数。
[0014]根据本公开的实施例，硬件参数包括以下至少一种：设备内核版本参数和设备只读硬件参数；网络参数包括以下至少一种：网卡状态参数、网关标识参数和网关接入地址参数；应用参数包括以下至少一种：应用框架参数和应用版本参数；历史操作参数包括异常操作参数。
[0015]本公开的第二方面提供了一种设备识别装置，包括：第一确定模块，用于按照至少一个参数维度，从待识别设备的设备指纹参数中确定与至少一个参数维度对应的目标设备指纹参数，其中，至少一个参数维度是根据参数修改耗时和参数修改次数确定的；第二确定模块，用于根据目标设备指纹参数，确定待识别设备的异常概率；识别模块，用于基于异常概率和第一预设条件，对待识别设备进行异常识别。
[0016]本公开的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述方法。
[0017]本公开的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述方法。
[0018]本公开的第五方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法。
[0019]根据本公开提供的设备识别方法、装置、电子设备和存储介质，通过根据参数修改耗时和参数修改次数，可以确定设备指纹参数的修改难度，由此，可以确定修改难度满足需求的参数维度，进而可以按照该参数维度，从待识别设备的设备指纹参数中，确定修改难度满足需求的目标设备指纹参数，进而可以根据该修改难度满足需求的目标设备指纹参数确定异常概率，有效避免了由于设备指纹参数被修改，而降低异常概率的准确性，进而提高了对待识别设备进行异常识别的准确性。
附图说明
[0020]通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述内容以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：
[0021]图1示意性示出了根据本公开实施例的设备识别方法的应用场景图。
[0022]图2示意性示出了根据本公开实施例的设备识别方法的流程图。
[0023]图3示意性示出了根据本公开实施例的获取目标设备指纹参数的示意图。
[0024]图4示意性示出了根据本公开实施例的数组编码的示意图。
[0025]图5示意性示出了根据本公开实施例的训练得到目标模型的示意图。
[0026]图6示意性示出了根据本公开实施例的确定目标设备指纹参数的示意图。
[0027]图7示意性示出了根据本公开实施例的确定样本目标设备指纹参数的示意图。
[0028]图8示意性示出了根据本公开实施例的设备识别装置的结构框图。
[0029]图9示意性示出了根据本公开实施例的适于实现设备识别方法的电子设备的方框图。
具体实施方式
[0030]以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种设备识别方法，包括：按照至少一个参数维度，从待识别设备的设备指纹参数中确定与所述至少一个参数维度对应的目标设备指纹参数，其中，所述至少一个参数维度是根据参数修改耗时和参数修改次数确定的；根据所述目标设备指纹参数，确定所述待识别设备的异常概率；基于所述异常概率和第一预设条件，对所述待识别设备进行异常识别。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：根据所述参数修改耗时和所述参数修改次数，得到第一候选参数维度集合；根据重要程度，得到第二候选参数维度集合；基于所述第一候选参数维度集合和所述第二候选参数维度集合，得到所述参数维度。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述目标设备指纹参数为多个；所述根据所述目标设备指纹参数，确定所述待识别设备的异常概率，包括：根据所述多个目标设备指纹参数，得到与所述多个目标设备指纹参数对应的多个特征向量，其中，所述多个特征向量包括第一特征向量和第二特征向量，在样本设备指纹信息中，存在与所述第一特征向量所对应的目标设备指纹参数一致的参数，不存在与所述第二特征向量所对应的目标设备指纹参数一致的参数，所述样本设备指纹信息用于训练初始模型得到目标模型；在所述第一特征向量和所述第二特征向量之间的相似度满足预设相似度阈值的情况下，利用所述目标模型处理所述第一特征向量，得到与所述第一特征向量对应的第一异常概率；根据所述第一异常概率，确定与所述第二特征向量对应的第二异常概率；根据所述第一异常概率和所述第二异常概率，确定所述异常概率。4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述目标设备指纹参数为多个；所述根据所述目标设备指纹参数，确定所述待识别设备的异常概率，包括：对所述多个目标设备指纹参数进行数组编码处理，得到设备指纹数组集；基于所述设备指纹数组集，确定所述待识别设备的异常概率。5.根据权利要求4所述的方法，还包括：在所述设备指纹数组集满足第二预设条件的情况下，从所述待识别设备的设备指纹参数中，确定补充设备指纹参数，其中，所述补充设备指纹用于对所述设备指纹数组集进行补充；根据所述补充设备指纹参数和所述多个目标设备指纹参数，得到目标设备指纹数组集。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述设备指纹数组集包括多个数组特征；所述方法还包括：根据所述多个数组特征彼此之间的相似度，确定相似数组特征组，其中，所述相似数组特征组包括至...
【专利技术属性】
技术研发人员：程元鸿，程佩哲，王雪霏，许啸，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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