| 兩階段物聯網資產識別模型的研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>1925 K | |
| 標簽： 物聯網 特征選擇 設備過濾 | |
| 所需積分：0分積分不夠怎么辦？ | |
| 文檔介紹：提出了一種兩階段的物聯網資產識別模型。首先，對異構協議進行分析，解決多樣化協議流量特征提取困難問題。其次，利用輕量級模型SqueezeNet過濾非物聯網設備，提高識別效率并降低計算負擔。為進一步解決數據不均衡問題，引入生成對抗網絡（GAN）生成合成樣本數據，平衡數據分布。最后，采用 XLNet與注意力機制結合的模型來識別物聯網設備的類型，有效提升了模型在大規模物聯網網絡環境中的識別精度和效率。實驗結果表明，模型在公開數據集上的準確率達到99.48%，召回率提升2.02%，F1分數提高1.85%，并在真實環境中保持99.01%的準確率。該模型為物聯網資產管理和安全管理提供了有效的解決方案。 | |
| 現在下載 | |
| VIP會員，AET專家下載不扣分；重復下載不扣分，本人上傳資源不扣分。 | |
Copyright ? 2005-2024 華北計算機系統工程研究所版權所有 京ICP備10017138號-2