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龙图腾网获悉网络通信与安全紫金山实验室申请的专利开放集WIFI设备识别方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114423011B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111659944.6，技术领域涉及：H04W12/71；该发明授权开放集WIFI设备识别方法和装置是由陈立全;陈招发;焦江浩;胡爱群;李古月设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本开放集WIFI设备识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种开放集WIFI设备识别方法和装置，包括：获取已授权的合法WIFI设备的输出信号,进行预处理并提取前导码，基于前导码提取人工特征和深度特征，将两种类型的特征进行拼接得到融合特征向量；训练自定义损失函数的BP神经网络模型作为判别器；获取待识别WIFI设备的输出信号，查询是否存在对应的判别器，如果存在，则提取输出信号的融合特征向量输入判别器进行WIFI设备识别，如果不存在，则认为该WIFI设备为未知设备。本发明融合了人工特征与深度特征，丰富了特征集，提高了对WIFI设备的识别准确率；同时引入具有单分类功能的BP神经网络作为判别器，实现对任何伪装成合法WIFI设备的无先验信息的未知WIFI设备的拒绝。

本发明授权开放集WIFI设备识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种开放集WIFI设备识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取已授权的合法WIFI设备的输出信号,对输出信号进行预处理并提取前导码，基于前导码提取输出信号的人工特征和深度特征，将两种类型的特征进行拼接得到融合特征向量，并将融合特征向量制作成预设大小的融合特征向量集； S2.1：使用不重复抽样技术按比例将每一个合法WIFI设备的融合特征向量集划分成训练集、验证集和测试集； S2.2：使用无放回随机采样的方式从所述训练集中抽取预设个数的样本构成训练子集，重复采样预设次数，得到训练子集，训练子集的个数与采样的预设次数相同； S2.3：基于所述训练子集并行训练自定义损失函数的BP神经网络模型，BP神经网络模型的个数与训练子集的个数相同； S2.4：基于验证集对所述BP神经网络模型进行参数调整和性能验证，保存预测误差满足第一预设条件的BP神经网络模型作为判别器，并为判别器设置标签，所述判别器为具有单分类功能的BP神经网络，以使得对伪装成合法WIFI设备的无先验信息的未知WIFI设备进行拒绝； S3：获取待识别WIFI设备的输出信号，查询是否存在对应的判别器，如果存在，则提取所述输出信号的融合特征向量输入判别器进行WIFI设备识别，如果不存在，则认为该WIFI设备为未知设备。

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