基于指纹深度提取技术的物联网设备识别方法及系统

本发明公开了一种基于指纹深度提取技术的物联网设备识别方法及系统，包括流量数据处理、深度信息提取、指纹生成、参数训练和设备分类。首先将pcap文件划分为会话并提取会话信息矩阵，通过基于自学习的图注意力神经网络和基于Inception的时间卷积神经网络分别学习会话信息矩阵不同非隐私信息序列间的依赖关系和会话数据包之间的时间依赖关系，再通过全卷积Transformer进一步提取特征，生成设备指纹，接着基于多分类交叉熵损失函数，利用Adam优化算法更新神经网络参数，最后利用分类器实现设备分类。本发明结合会话信息矩阵多种属性信息，实现了高质量的指纹生成技术，提升了物联网设备识别方法的可扩展性，避免了物联网设备识别方法在应用中使用受限等问题。