基于网络流量特征的物联网设备识别
网络与互联网体系结构
2023-01-16 v1 分布式、并行与集群计算
摘要
物联网设备识别在监控和提升物联网设备性能与安全方面扮演着重要角色。与传统非物联网设备相比，物联网设备在检测设备类型方面既带来了独特的挑战，也提供了机遇。基于我们先前在理解物联网设备网络流量特征工作中获得的关键见解，本文开发了一种有效的基于机器学习的物联网设备识别方案，名为iotID。在开发iotID的过程中，我们从三个互补方面提取了TCP流的70个特征：远程网络服务器与端口号、数据包级流量特征（如数据包到达间隔时间）以及流级流量特征（如流持续时间）。与现有工作不同，我们在iotID的学习和评估阶段都考虑了各种设备产生的网络流量的不平衡特性。基于在一个包含物联网和非物联网设备的典型智能家居环境中收集的网络流量所进行的性能研究表明，iotID可以达到超过99%的平衡准确率分数。
引用
@article{arxiv.2212.08905,
title = {IoT Device Identification Based on Network Traffic Characteristics},
author = {Md Mainuddin and Zhenhai Duan and Yingfei Dong and Shaeke Salman and Tania Taami},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.08905},
year = {2023}
}