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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于报文长度分布相似度的轻量化物联网设备识别方法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：CN119135578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411264452.0，技术领域涉及：H04L43/0876；该发明授权一种基于报文长度分布相似度的轻量化物联网设备识别方法是由阙喜戎;戴坤灵;王吴凡;王文东;田野;张波设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于报文长度分布相似度的轻量化物联网设备识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于报文长度分布相似度的轻量化物联网设备识别方法，属于网络安全技术领域。首先采集物联网设备流量数据，提取出各设备固定时间间隔内的各个报文的长度和方向构建数据集，并划分为训练集、验证集和测试集。根据训练集数据计算用于描述报文长度分布相似度的三类特征表：报文长度分布稳定性表、辨识度表以及频率表，三种特征表随机组合得到七种组合方式。遍历七种特征表组合，选择验证集样本分类准确率最高的特征表组合作为最佳报文长度分布相似度表组合。在测试集使用最佳表组合计算样本与各设备的长度分布相似度，取相似度最高的设备标签作为分类标签，快速识别物联网设备类型。

本发明授权一种基于报文长度分布相似度的轻量化物联网设备识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于报文长度分布相似度的轻量化物联网设备识别方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤一，通过数据采集设备进行物联网设备流量采集，并对物联网设备流量进行处理，得到原始流量样本； 按IP地址或MAC地址区分各设备实例，设备实例序号记为Di，对特定设备实例按照固定时间间隔划分，时间序号记为Tm，将物联网设备流量划分为若干原始流量样本步骤二，从原始流量样本中提取报文长度分布特征，形成物联网流量数据集； 基于原始流量样本计算每种报文长度和方向的频率分布；报文长度、方向的特定组合记为l,d，其中l表示报文长度，单位为字节；d表示报文方向，报文源自该物联网设备时方向字段d为0，反之为1； freq[Di,Tm,l,d]表示设备Di第Tm个样本中特定报文l,d出现频率： 其中，count[Di,Tm,l,d]表示设备Di第Tm个样本中特定报文l,d出现次数；count[Di,Tm]表示设备Di第Tm个样本中报文总数； 物联网流量数据集为：数据集中设备Di第Tm个样本由其中每种报文大小和方向及其频率的键值对组成{l,d,freq[Di,Tm,l,d]}； 步骤三，将物联网流量数据集按照设定的比例划分训练集、验证集和测试集； 步骤四，利用训练集数据计算用于描述报文长度分布相似度的三类特征表； 三类特征表为：稳定性表、辨识度表和频率表，计算过程分别为： 1稳定性表记训练集中设备Di所有特定报文l,d集合为记训练集中设备Di的训练样本总数为稳定性表由各设备稳定性表共同组成，各设备稳定性表由键值对构成，键值为2辨识度表辨识度表由键值对构成，键l,d取自训练集中所有设备报文集合的并集，值为3频率表各设备中各个特定报文l,d的平均出现频率集合构成频率表； 频率表由各设备的频率表组成，各设备的频率表由键值对构成，键值为步骤五，随机地从三种特征表中至少取一种特征表，得到七种组合方式的特征表组合，并利用验证集从中选择出最佳特征表组合； 最佳特征表组合的选择方法具体为： 首先，在某种特征表组合情况下，遍历验证集中每个样本，计算各验证集样本与训练集各设备的长度分布相似度，取相似度最高的训练集设备标签作为样本分类预测标签； 然后，通过预测标签和真实标签对比，得到验证集样本的分类准确率； 最后，遍历七种特征表组合，得到每种组合情况下验证集样本的分类准确率，从中选择验证集样本分类准确率最高的特征表组合作为最佳特征表组合； 步骤六，根据最佳特征表组合，对测试集待分类样本进行物联网设备识别； 遍历测试集中每个样本，计算样本与训练集各设备的长度分布相似度，取相似度最高的训练集设备标签作为样本分类预测标签。

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