[發明專利]無線網絡設備識別方法、計算機設備以及可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202110325569.5
• 申請日: 2021-03-26
• 公開（公告）號: CN113095378B
• 公開（公告）日: 2022-04-05
• 發明（設計）人: 程克非;鄧毓杰;張亮
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 重慶輝騰律師事務所 50215
• 代理人: 盧勝斌

1.一種基于融合特征的無線網絡設備識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、利用軟件無線電設備捕獲無線網絡設備的無線電信號，對無線電信號進行信號濾波及低噪聲放大，得到預處理后的無線電信號；

S2、將預處理后的無線電信號通過模數轉換得到數據包的字節流信息，在原始字節流的基礎上，根據無線網絡協議要求分離數據包，提取數據包的有效特征并輸入訓練后的分類模型識別，得到分類模型根據數據包特征識別出的結果；

S3、對原始無線電信號經過信號變換后進行特征提取工作，在原始特征的基礎上構造出新的特征即信號射頻指紋并輸入訓練后的分類模型識別，得到分類模型根據射頻指紋識別出的結果；

S4、將分類模型根據數據包特征識別出的結果和根據射頻指紋識別出的結果進行融合，利用兩次識別的結果識別設備類型，在已獲得設備類型的基礎上根據射頻指紋識別具體設備固件信息，得到最終分類結果，實現設備固件識別。

2.根據權利要求1所述的一種基于融合特征的無線網絡設備識別方法，其特征在于，步驟S2中，信號濾波和低噪聲放大的步驟包括：去除收集的無線信號中包含的無用噪聲部分，使去噪后的樣本保留無線網絡頻段的信號；根據無線網絡信號特點選擇相應的濾波器，選擇噪聲系數低于2dB、增益系數大于32dB的低噪聲放大器抑制噪聲，得到預處理后的無線電信號。

3.根據權利要求1所述的一種基于融合特征的無線網絡設備識別方法，其特征在于，步驟S2中，將預處理后的無線電信號通過模數轉換得到數據包的字節流信息包括：

采樣，在模數轉換期間保持輸入信號穩定獲得信號的高低電平；采樣之后保持當前電平情況，輸入信號為經過步驟S1預處理后的無線電信號，采樣后得到的信號為模擬信號；

量化，將模擬信號分為很多小份來組成數字量以便數字系統識別；

編碼，將離散電平值編碼為二進制數字，得到數據包的字節流信息。

4.根據權利要求1所述的一種基于融合特征的無線網絡設備識別方法，其特征在于，步驟S3中，在原始特征的基礎上構造出的信號射頻指紋包括基于瞬態的射頻指紋和基于穩態的射頻指紋。

5.根據權利要求1所述的一種基于融合特征的無線網絡設備識別方法，其特征在于，訓練后的分類模型根據數據包的有效特征識別設備的廠商、型號；訓練后的分類模型根據信號射頻指紋特征識別設備是否為已授權設備，識別出具體設備固件信息。

6.根據權利要求1所述的一種基于融合特征的無線網絡設備識別方法，其特征在于，所述分類模型為三層深度神經網絡模型，分類模型利用已有無線網絡設備的數據包集合訓練，訓練過程包括：采集大量的無線網絡設備的數據包，得到無線網絡設備數據包集合，從中提取數據包的特征；將設備數據包特征集合送入深度神經網絡DNN，利用三層神經網絡進行識別，得到識別結果；利于識別結果的誤差作為損失函數，并且利用DNN的反向傳播算法BP訓練參數；參數訓練完畢后，用softmax函數激活，得到訓練好的分類模型。

7.一種計算機設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1～6任一項所述無線網絡設備識別方法的步驟。

8.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1～6任一項所述無線網絡設備識別方法的步驟。