摘要
本发明公开了一种基于综合特征分析的物联网设备自动识别方法及系统,涉及电力系统技术领域,包括获取接入的物联网设备信息,分析网络传输的数据包,识别设备应用数据模式和通信协议;基于收集到的物联网设备信息结合应用数据模式和通信协议,构建设备的指纹特征;将设备指纹特征输入至预训练的机器学习模型中,输出设备识别结果;根据设备识别结果和设备指纹特征生成设备识别报告,对识别出的设备进行风险评估。本发明精确识别设备的类别,为后续的设备管理和维护提供可靠的决策支持;并且通过对识别的设备进行风险识别,有助于及时调整安全策略和防御措施,减少安全事故的发生,保障电力系统的稳定运行。
技术关键词
自动识别方法
指纹特征
设备识别
识别设备
支持向量机
模态特征
网络流量分析
编码器
机器学习模型
节点
生成设备
高风险
软件
物联网设备
数据
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风电场集电线路
电压检测设备
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分支
红外气体检测系统
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订单
包裹
支持向量机算法
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生成规则
生物特征图像
生物特征数据
生物特征保护方法
绑定标识
计算机可读指令