兩階段物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)識(shí)別模型的研究
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:wwei
文檔大小:1925 K
標(biāo)簽: 物聯(lián)網(wǎng) 特征選擇 設(shè)備過濾
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文檔介紹:提出了一種兩階段的物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)識(shí)別模型。首先,對(duì)異構(gòu)協(xié)議進(jìn)行分析,解決多樣化協(xié)議流量特征提取困難問題。其次,利用輕量級(jí)模型SqueezeNet過濾非物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,提高識(shí)別效率并降低計(jì)算負(fù)擔(dān)。為進(jìn)一步解決數(shù)據(jù)不均衡問題,引入生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)生成合成樣本數(shù)據(jù),平衡數(shù)據(jù)分布。最后,采用 XLNet與注意力機(jī)制結(jié)合的模型來識(shí)別物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的類型,有效提升了模型在大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的識(shí)別精度和效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,模型在公開數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率達(dá)到99.48%,召回率提升2.02%,F(xiàn)1分?jǐn)?shù)提高1.85%,并在真實(shí)環(huán)境中保持99.01%的準(zhǔn)確率。該模型為物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)管理和安全管理提供了有效的解決方案。
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