基于设备行为分析的物联网设备识别方法

本发明涉及基于设备行为分析的物联网设备识别方法，通过在分布式节点上提取物联网设备的周期性通信特征以及信息熵特征；通过卡方验证选择最优特征子集，进一步提升识别准确性；利用LSTM网络捕捉行为建模的时间依赖性和动态性，并通过联邦学习聚合各节点的局部行为模式，形成全局模型；对模型进行训练和评估，得到最优模型并输出识别结果；本发明提供的方法不共享原始数据，仅共享模型更新，有效保护用户隐私，与现有技术相比，本发明在隐私保护、识别准确性、可扩展性和鲁棒性方面具有显著优势，适用于复杂多变的物联网环境，可广泛应用于智能家居、智能穿戴、智能交通等领域，具有重要的实际意义和广阔的应用前景。