检索结果-内蒙古大学图书馆

武汉科技大学学报 2023年第1期46卷 64-74页

作者：刘芹史桢港崔竞松武汉大学空天信息安全与可信计算教育部重点实验室湖北武汉430079 武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430079

根据其静态特征进行网络设备识别忽视了固件版本对设备安全性的影响,为此本文提出一种采用行为指纹的设备识别方法。首先通过高精度授时方案采集网络设备转发数据包时的处理时延,然后借助遗传算法提取时延分布特征,进而生成设备的标准... 详细信息

根据其静态特征进行网络设备识别忽视了固件版本对设备安全性的影响,为此本文提出一种采用行为指纹的设备识别方法。首先通过高精度授时方案采集网络设备转发数据包时的处理时延,然后借助遗传算法提取时延分布特征,进而生成设备的标准行为指纹,据此进行设备识别。实验结果表明,相比于静态指纹,行为指纹可反映设备的动态特征,能检测出设备固件版本的变化,提高了设备指纹的安全性。

关键词：网络设备识别行为指纹处理时延特征提取固件版本

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基于机器学习的网络设备识别算法设计与实现

基于机器学习的网络设备识别算法设计与实现

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作者：赵宝岐电子科技大学

学位级别：硕士

随着物联网技术的快速发展,接入互联网设备的数量和种类不断增加,随之带来了大量网络安全问题,如黑客攻击、僵尸网络等。通常这些攻击行为与设备的类型有关,如果能够高效的识别出网络设备类型,并对设备进行相关的控制,就能有效降低风险... 详细信息

随着物联网技术的快速发展,接入互联网设备的数量和种类不断增加,随之带来了大量网络安全问题,如黑客攻击、僵尸网络等。通常这些攻击行为与设备的类型有关,如果能够高效的识别出网络设备类型,并对设备进行相关的控制,就能有效降低风险。传统的网络设备识别技术利用主动探测技术获取设备的信息,与人工定义的指纹库进行匹配,实现网络设备的识别。这种方法会对网络的流畅性产生影响,且需要人工建立指纹库,工作量巨大且识别效率低。对此,提出了基于机器学习的网络设备识别方法,弥补了传统方法的缺陷,主要的研究内容如下: (1)研究了基于数据包行为特征的网络设备识别方法。利用流量分析技术提取设备流量数据包的行为特征,设计特征重要性投票、遗传算法进行特征选择,设计传统机器学习算法对网络设备进行识别。在此基础上,设计数据包融合算法,对识别结果进一步修正。采用Aalto数据集和UNSW数据集进行验证,实验表明,本方法较其他研究提高10%以上,利用数据包融合算法,进一步提高15%左右。 (2)研究了基于网络时序特征的网络设备识别方法。由于网络数据包在实际环境中有先后收发顺序的特点,该方法在(1)方法提出的特征工程的基础上提取了数据包之间的时序特征,增强了设备指纹的辨识性。设计Inception-TCN模型完成对多维数据包时序特征的提取,利用多头自注意力机制形成特征向量,输入神经网络分类器中完成对网络设备的识别。实验中采用UNSW数据集进行验证,并设计了消融实验,验证Inception结构、多头自注意力机制、单独设计子模型的效果。实验表明,三者的设计均对整体的识别有着积极的作用,最终F1值取得了96.7%的识别效果,较方法(1)提升5%左右。 (3)研究了基于流量图像特征的网络设备识别方法,(1)和(2)方法均是基于人工提取特征的方法,会有特征信息丢失的问题。为了充分利用各个设备的原始流量数据所包含的辨识信息,本文提出了自动提取数据包特征的方法,通过会话划分、数据清洗和图像模型构建的预处理,将原始流量数据转化为流量图像,设计卷积神经网络自动提取图像的特征,并输入神经网络分类器实现网络设备的识别。实验采用Aalto数据集、UNSW数据集、LSIF数据集和YourThings数据集进行验证。实验表明,4个数据集均取得了较已有研究更好的识别效果,其中F1值最高达到了99.68%,较方法(2)提升3%左右。

关键词：网络设备识别机器学习卷积神经网络时间卷积网络

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基于TCP时间戳的远程网络设备识别技术研究

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微型机与应用 2013年第5期32卷 46-48页

作者：徐书华徐丽娜华中科技大学电子与信息工程系湖北武汉430074 武汉科技大学管理学院湖北武汉430074

不同于传统基于操作系统特性或者网络协议特性的软件识别机制,提出了一种基于TCP时间戳进行远程网络设备识别的方法。该方法依据RFC1323协议中TCP时间戳理论,通过在发送数据包中加入时间戳选项,能够在没有测量工具协作的情形下远程利用... 详细信息

不同于传统基于操作系统特性或者网络协议特性的软件识别机制,提出了一种基于TCP时间戳进行远程网络设备识别的方法。该方法依据RFC1323协议中TCP时间戳理论,通过在发送数据包中加入时间戳选项,能够在没有测量工具协作的情形下远程利用细微的硬件设备偏差(时钟脉冲相位差)来识别网络设备。实验结果表明,这种方法能够有效地用于远程网络主机的识别。

关键词： TCP时间戳网络设备识别网络安全

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网络设备识别方法、网络设备识别设备和存储介质

网络设备识别方法、网络设备识别设备和存储介质

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作者：钟国辉周悦谢庆锋 518000 广东省深圳市福田区梅林街道孖岭社区凯丰路10号翠林大厦6层601

本申请公开了一种网络设备识别方法、网络设备识别设备和存储介质，属于网络安全技术领域。所述方法包括：识别目标设备的开放端口；确定规则级别，接收所述开放端口的报文，基于所述规则级别对所述报文进行规则识别，得到匹配结果；根... 详细信息

标准号: CN117439898B

本申请公开了一种网络设备识别方法、网络设备识别设备和存储介质，属于网络安全技术领域。所述方法包括：识别目标设备的开放端口；确定规则级别，接收所述开放端口的报文，基于所述规则级别对所述报文进行规则识别，得到匹配结果；根据所述匹配结果，提取指纹，确定所述目标设备的识别结果。本申请通过多层级优化探测报文的发送顺序和数量，确保能够有效地识别目标设备的类型和属性，同时也极大地降低了对目标设备和网络的负担，进一步降低了网络拥塞和设备瘫痪的风险。

关键词：目标设备网络设备识别开放端口匹配结果报文网络安全技术存储介质规则识别探测报文网络拥塞多层级有效地申请指纹发送瘫痪优化网络

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网络设备识别方法、网络设备识别设备和存储介质

网络设备识别方法、网络设备识别设备和存储介质

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作者：钟国辉周悦谢庆锋 518000 广东省深圳市福田区梅林街道孖岭社区凯丰路10号翠林大厦6层601

标准号: CN117439898A

关键词：目标设备网络设备识别开放端口匹配结果报文网络安全技术存储介质规则识别探测报文网络拥塞多层级有效地申请指纹发送瘫痪优化网络

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伪网络设备识别方法、装置、设备及存储介质

伪网络设备识别方法、装置、设备及存储介质

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作者：许斌李秉肇陈磊王学龙王宏 518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼

本申请提供一种伪网络设备识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：终端设备从网络设备接收无线资源控制建立消息。终端设备在安全流程启动之前从网络设备接收无线资源控制释放消息。终端设备判断网络设备为伪网络设备。从而可以... 详细信息

标准号: CN116193443A

本申请提供一种伪网络设备识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：终端设备从网络设备接收无线资源控制建立消息。终端设备在安全流程启动之前从网络设备接收无线资源控制释放消息。终端设备判断网络设备为伪网络设备。从而可以有效的识别伪网络设备，进而提高了通信网络的安全性。

关键词：网络设备无线资源控制终端设备网络设备识别终端设备判断安全流程存储介质建立消息通信网络释放申请

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一种网络设备识别方法、装置、设备及存储介质

一种网络设备识别方法、装置、设备及存储介质

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作者：施聪华孙梦颖 215163 江苏省苏州市高新区昆仑山路58号1幢中移软件园

本申请公开了一种网络设备识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待识别网络设备的至少两个特征；基于待识别网络设备的至少两个特征，以及预设的设备库中至少一种网络设备的特征表，确定待识别网络设备与至少一种网络设备... 详细信息

标准号: CN116361702A

本申请公开了一种网络设备识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待识别网络设备的至少两个特征；基于待识别网络设备的至少两个特征，以及预设的设备库中至少一种网络设备的特征表，确定待识别网络设备与至少一种网络设备的至少一个相似度；基于至少一个相似度确定匹配成功的第一种网络设备；获取第一种网络设备对应的设备类型，作为待识别网络设备的设备类型。如此，通过对比待识别网络设备的至少两个特征和设备库中每种网络设备的特征表中的至少两个特征，确定待识别网络设备与设备库中每种网络设备的相似度，实现基于多维度的对比结果确定相似度，可以提高相似度结果的准确性，进而提高识别结果准确性。

关键词：网络设备设备库相似度设备类型特征表网络设备识别结果准确性相似度结果相似度确定存储介质对比结果匹配成功多维度预设申请

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伪网络设备识别方法、装置、设备及存储介质

伪网络设备识别方法、装置、设备及存储介质

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作者：许斌李秉肇陈磊王学龙王宏 518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼

标准号: CN111565478B

关键词：网络设备无线资源控制终端设备网络设备识别终端设备判断安全流程存储介质建立消息通信网络释放申请

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基于视觉几何结构配准的增强现实中网络设备识别方法

基于视觉几何结构配准的增强现实中网络设备识别方法

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作者：夏明黄敏王云汉 310014 浙江省杭州市拱墅区潮王路18号

一种基于视觉几何结构配准的增强现实中网络设备识别方法，利用摄像头进行网络设备位姿获取，并构建表达个体网络设备位姿和多个网络设备之间地理关联的复杂几何结构，通过几何结构的深度配准，自动识别出现在增强现实画面中的网络设备... 详细信息

标准号: CN115953462A

一种基于视觉几何结构配准的增强现实中网络设备识别方法，利用摄像头进行网络设备位姿获取，并构建表达个体网络设备位姿和多个网络设备之间地理关联的复杂几何结构，通过几何结构的深度配准，自动识别出现在增强现实画面中的网络设备。本发明不依赖于网络设备的独特外形、识别代码、世界坐标和无线信号，可简单、快速、方便地实现各类有线和无线网络设备识别。

关键词：网络设备增强现实配准多个网络设备复杂几何结构个体网络设备网络设备识别无线网络设备摄像头独特外形几何结构世界坐标视觉几何位姿获取无线信号自动识别构建位姿关联地理

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一种基于强化学习的网络设备识别方法及系统

一种基于强化学习的网络设备识别方法及系统

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作者：张树贵刘继顺孔祥贤李阳 518000 广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区高新南七道011号高新工业村T3栋A座401

本发明涉及一种基于强化学习的网络设备识别方法及系统，其方法步骤如下：S1，在关键网络节点采集所有设备的网络行为数据并对其进行清洗和结构化后形成数据库；S2，将数据库中的数据进行特征化处理生成初级机器学习模型；S3，利用初级... 详细信息

标准号: CN115695223A

本发明涉及一种基于强化学习的网络设备识别方法及系统，其方法步骤如下：S1，在关键网络节点采集所有设备的网络行为数据并对其进行清洗和结构化后形成数据库；S2，将数据库中的数据进行特征化处理生成初级机器学习模型；S3，利用初级机器学习模型和数据库中的数据进行多次的学习训练形成最终机器学习模型；S4，通过最终机器学习模型对待识别网络设备的网络行为数据进行识别，同时公开了采用该方法实现网络设备识别的系统、计算机设备和计算机可读存储介质。该发明通过设备网络行为的多个特征指标来对设备进行识别，同时形成的机器学习模型还能进行不断地学习和反馈进而优化机器学习模型，提高识别效果，可有效区分管理网络中的设备。

关键词：机器学习模型网络设备识别网络行为数据数据库计算机可读存储介质计算机设备特征化处理关键网络节点采集强化学习区分管理特征指标通过设备网络设备网络行为学习训练对设备结构化清洗反馈优化网络学习

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