基于双模态融合的ZigBee设备识别方法 | |
所属分类:技术论文 | |
上传者:wwei | |
文档大小:3075 K | |
标签:隐私安全ZigBee深度学习 | |
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文档介绍:智能家居为人们日常生活带来便利的同时,也带来了隐私安全风险,智能传感器能够不断收集周围环境的信息,并通过无线通信远程传输数据。为了保护用户的隐私安全,提出了一种基于双模态融合的ZigBee设备识别方法。首先,通过空中接口被动捕获智能家居设备ZigBee流量数据;然后,对设备流量进行分片处理,在文本模态下提取加密流量的时序、长度等特征信息,在图像模态下提取流量图像的高维特征;最后,融合加密流量的文本特征和图像特征,构建基于双模态融合的设备类型识别模型。通过对5个厂家15个设备的实验结果表明,即使设备的无线流量被加密保护,该方法在ZigBee设备识别准确率上达到99%左右,能够有效地识别用户身边的智能传感器,保护用户的隐私安全。 | |
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