一种基于表示学习的在线物联网设备固件识别方法

本发明涉及IoT设备的固件识别方法，具体为一种基于表示学习的在线物联网设备固件识别方法，首先模拟目标物联网设备的固件以获取其运行状态，然后通过HTTP的GET请求收集嵌入式网页作为分析输入；接着通过深层特征融合提取模块生成融合特征，同时引入硬挖掘余弦三元组中心损失机制对融合特征进行优化；在模型训练阶段，使用全连接神经网络作为分类器，将特征映射至相应标签；训练完成后，运用聚类算法分析框架学习到的特征表示，识别并对相似样本进行分簇；依据聚类结果，选择具有代表性的页面对真实物联网设备进行查询，并通过投票机制确定固件版本。本发明方法在固件识别方面显著优于现有最先进的方案，识别准确率具有极强的优越性。