[发明专利]识别物联网设备类型的方法、装置及计算机设备

权利要求书

1.一种识别物联网设备类型的方法，其特征在于，包括：

获取待识别设备当前时刻对应的网络活动样本；

从所述网络活动样本中选取第一预设数量的第一网络数据包，其中，所述第一网络数据包中包括所述待识别设备分别对应的静态行为数据和动态行为数据；

从所述静态行为数据中获取第一静态特征对应的第一赋值，从所述动态行为数据中获取第一动态特征对应的第一数据，其中，所述第一静态特征包含于所述第一网络数据包的包头特征中，所述第一动态特征包含于所述第一网络数据包的负载特征中；

将所述第一静态特征和所述第一赋值组成静态特征向量，将所述第一动态特征和所述第一数据组成动态特征向量；

将所述第一 预设数量的第一网络数据包，分别对应的所有所述静态特征向量以及所有所述动态特征向量进行组合，得到所述待识别设备对应的指纹数据；

根据所述待识别设备对应的指纹数据，判断所述待识别设备是否包含于当前物联网对应的第一聚类簇中，其中,所述第一聚类簇包含于所述当前物联网中所有设备类型分别对应的聚类簇；

若是，则判定所述待识别设备的设备类型，与所述第一聚类簇对应的设备类型一致；

所述根据所述待识别设备对应的指纹数据，判断所述待识别设备是否包含于当前物联网对应的第一聚类簇中的步骤，包括：

确定所述第一聚类簇中包括的决策树信息，其中,所述决策树信息至少包括决策树数量和决策树序号，所述决策树序号为构建决策树时对应的构建次序；

根据所述决策树信息确定所述第一聚类簇对应的特征设备；

获取第一设备在第一时刻对应的第一指纹数据，其中,所述第一设备包含于所有所述特征设备中；

将指定时间段内的所有所述第一指纹数据，集合为所述第一设备的行为画像；

将所有所述特征设备分别对应的行为画像，集合为所述第一聚类簇对应设备类型的画像特征；

判断所述待识别设备对应的指纹数据是否包含于所述画像特征中；

若是，则判定所述待识别设备包含于当前物联网对应的第一聚类簇中，否则判定所述待识别设备不包含于当前物联网对应的第一聚类簇中。

2.根据权利要求1所述的识别物联网设备类型的方法，其特征在于，所述确定所述第一聚类簇中包括的决策树信息的步骤，包括：

获取所述当前物联网包括的所有聚类簇；

根据计算所有所述聚类簇的质心之和，其中，S表示所有簇的质心之和，P_i是第i个聚类簇的平均准确率，M是聚类簇的总数量，所述第i个聚类簇包含于所有所述聚类簇中；

将所述质心之和代入公式中，得到各所述聚类簇分别对应的权重，其中，W_i是第i个聚类簇对应的权重；

根据S_i＝W_i*N，计算各所述聚类簇分别对应的决策树数量，S_i是第i个聚类簇的质心之和，N是该聚类簇对应的决策树数量；

根据所述第一聚类簇对应的决策树数量，确定所述第一聚类簇对应的决策树序号。

3.根据权利要求1所述的识别物联网设备类型的方法，其特征在于，所述静态行为数据至少包括网络属性、网络传输协议、网络配置和网络可选字段，所述动态行为数据至少包括负载的熵、传输控制协议的负载长度和传输控制协议的窗口大小，所述从所述静态行为数据中获取第一静态特征对应的第一赋值，从所述动态行为数据中获取第一动态特征对应的第一数据的步骤，包括：

分别获取所述第一网络数据包中，各所述第一静态特征分别对应的存在状态，存在状态对应的赋值为二进制赋值0或1；

从所述第一网络数据包的传输控制协议的消息中获取携带的所述传输控制协议的负载长度以及所述传输控制协议的窗口大小；

根据公式计算所述第一网络数据包对应的负载的熵，其中，p_i表示字节值i在m字节上出现的概率，即m字节表示所述第一网络数据包对应的信息内容。