买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉东北大学秦皇岛分校申请的专利一种基于固件仿真的细粒度物联网设备自动识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117171417B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311157943.0，技术领域涉及：G06F16/951；该发明授权一种基于固件仿真的细粒度物联网设备自动识别方法是由梁中豪;鲁宁;史闻博;姜维;邹俊杰;张广岩设计研发完成，并于2023-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于固件仿真的细粒度物联网设备自动识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于固件仿真的细粒度物联网设备自动识别方法，涉及物联网技术领域。该方法包括：采用爬虫技术基于聚合网站自动收集物联网设备标签，并构建物联网设备标签库，并利用Xpath表达式结合基于ASCII码的固件搜索算法进行物联网设备固件的自动收集；将所得设备固件进行仿真，对仿真后的设备IP进行访问并提取设备指纹，根据设备指纹自动生成与匹配正样本的正则表达式，使用基于二叉树的型号正则表达式匹配策略进行高效、准确的型号识别；利用BinWalk对物联网设备固件中的Web文件进行特征提取，采用决策树模型对提取到的特征进行训练，设计基于树形规则的扫描识别策略，将决策树模型转换为规则树并对物联网设备的版本号进行识别，提高了识别的准确率。

本发明授权一种基于固件仿真的细粒度物联网设备自动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于固件仿真的细粒度物联网设备自动识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 步骤1：收集物联网设备标签，根据收集到的物联网设备标签构建物联网设备标签库； 步骤2：利用爬虫技术设计固件识别算法对物联网设备固件进行自动收集，得到物联网设备固件，并将得到的固件保存至物联网设备标签库； 步骤3：对物联网设备固件进行仿真，对仿真后的设备进行访问并提取设备指纹，根据设备指纹生成正则表达式，且引入基于二叉树的存储结构对所生成的正则表达式进行保存，进而对物联网设备的型号实现自动识别； 步骤4：利用BinWalk对物联网设备固件中的Web文件进行特征提取，获取状态码特征、图像特征及非图像特征；采用决策树模型对上述特征进行训练并通过剪枝对决策树模型进行优化，设计基于树形规则的扫描识别策略，将决策树模型转换为规则树，并利用规则树对物联网设备的版本号进行识别； 步骤4.1：使用BinWalk工具对物联网设备固件进行反编译并提取物联网设备固件的文件系统，利用OS.Walk方法遍历该文件系统对Web模块进行定位，再遍历Web模块中的全部Web文件，得到URL访问结果，并根据URL访问结果对物联网设备固件中的Web文件进行特征提取，得到状态码特征、图像特征和非图像特征； 步骤4.2：采用决策树模型对步骤4.1中得到的三类特征进行训练并通过剪枝对决策树模型进行优化，设计基于树形规则的扫描识别策略，使用export_graphviz函数将每个叶子节点到根节点的路径转换为一个规则，并通过pydotplus库进行处理，形成规则树；将提取到的web文件的状态码特征、图像特征和非图像特征输入规则树的根节点，进行特征分解依次识别状态码特征、图像特征和非图像特征并分别对状态码特征的特征值、图像特征的特征值和非图像特征的特征值进行比较，根据比较结果选取左右节点进行遍历，直到成功到达叶节点，完成遍历并确定物联网设备的型号。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东北大学秦皇岛分校，其通讯地址为：066004 河北省秦皇岛市经济技术开发区泰山路143号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。