[发明专利]识别物联网设备类型的方法、装置及计算机设备

说明书

本申请提供了识别物联网设备类型的方法，包括：获取待识别设备当前时刻对应的网络活动样本；从网络活动样本中选取第一预设数量的第一网络数据包；从静态行为数据中获取第一静态特征对应的第一赋值，从动态行为数据中获取第一动态特征对应的第一数据；将第一静态特征和第一赋值组成静态特征向量，将第一动态特征和第一数据组成动态特征向量；将预设数量的第一网络数据包，分别对应的所有静态特征向量以及所有动态特征向量进行组合，得到待识别设备对应的指纹数据；根据待识别设备对应的指纹数据，判断待识别设备是否包含于当前物联网对应的第一聚类簇中；若是，则判定待识别设备的设备类型，与第一聚类簇对应的设备类型一致。

技术领域

本申请涉及到计算机领域，特别是涉及到识别物联网设备类型的方法、装置及计算机设备。

背景技术

现有技术中，物联网的设备识别的安全性问题没有得到足够的重视和很好的解决。当智能设备进入物联网网络或从中移除时，由于不同设备的协议和控制接口种类繁多，现有物联网识别设备借助加密协议实现认证，但是加密协议的计算复杂度和与密钥管理相关的问题，使得物联网不能够及时确定该智能设备的类型，而且大部分基于加密的身份验证协议都不适用于物联网。

发明内容

本申请的主要目的为提供识别物联网设备类型的方法，旨在解决现有人工地址匹配存在缺陷的技术问题。

本申请提出一种识别物联网设备类型的方法，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。

优选地，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。

优选地，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：