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物联网 (IoT) 和非物联网设备数量的快速增长给网络管理员带来了新的安全挑战。在日益复杂的网络结构中，准确识别设备是必不可少的。本文提出了一种基于数字足迹的设备指纹识别 (DFP) 方法，用于设备识别，设备使用数字足迹通过网络进行通信。基于 Weka 中的属性评估器，从单个传输控制协议/互联网协议数据包的网络层和传输层中选择了九个特征子集，以生成特定于设备的签名。使用不同的监督机器学习 (ML) 算法，在两个在线数据集和一个实验数据集上对该方法进行了评估。结果表明，该方法能够使用随机森林 (RF) 分类器以高达 100% 的精度区分设备类型，并以高达 95.7% 的精度对单个设备进行分类。这些结果证明了所提出的 DFP 方法适用于设备识别，从而提供更安全、更强大的网络。
IAES国际人工智能杂志（IJ-AI）
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