1、隨著大數(shù)據(jù)、IoT(Internet of Things)技術(shù)的快速發(fā)展，越來(lái)越多的終端設(shè)備接入進(jìn)網(wǎng)絡(luò)空間中。數(shù)字視頻攝像機(jī)、VoIP網(wǎng)絡(luò)電話、網(wǎng)絡(luò)打印機(jī)、智能交換機(jī)等新型終端設(shè)備和傳統(tǒng)的服務(wù)器、路由器共同構(gòu)成了新的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)空間中的終端設(shè)備具有規(guī)模龐大、類(lèi)型復(fù)雜的特點(diǎn)。對(duì)網(wǎng)絡(luò)空間中的終端設(shè)備進(jìn)行精確的識(shí)別，將設(shè)備信息與漏洞信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，能夠清晰的反映出網(wǎng)絡(luò)空間中存在的脆弱點(diǎn)及漏洞影響范圍，能夠?yàn)槁┒葱迯?fù)工作提供有力的支持。因此

2、，網(wǎng)絡(luò)空間終端設(shè)備識(shí)別技術(shù)對(duì)于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境整體安全性評(píng)估和預(yù)警具有重要意義。
　　本文的研究工作主要包括如下內(nèi)容：
　　1.針對(duì)傳統(tǒng)Web服務(wù)識(shí)別方法不利于擴(kuò)展到其他終端設(shè)備等缺陷，提出了一種網(wǎng)絡(luò)空間終端設(shè)備雙因素主動(dòng)識(shí)別模型。該模型從服務(wù)標(biāo)識(shí)（Banner）和文件特征Web指紋兩個(gè)角度分析終端設(shè)備網(wǎng)絡(luò)指紋特征。首先，從HTTP數(shù)據(jù)包頭部的“Server”字段、“WWW-Authenticate”字段及HTML源代碼中深入挖掘終

3、端設(shè)備Web服務(wù)中的Banner信息；其次，從圖片文件和文本文件中提取終端設(shè)備具有的Web指紋特征；同時(shí)，結(jié)合具體案例分析各識(shí)別方法的有效性及優(yōu)缺點(diǎn)。結(jié)果表明，該模型解決了傳統(tǒng)識(shí)別方法中Banner信息獲取途徑單一、依賴(lài)服務(wù)器軟件差異特征的問(wèn)題，成功將Web服務(wù)識(shí)別方法擴(kuò)展到了網(wǎng)絡(luò)空間終端設(shè)備上。
　　2.針對(duì)傳統(tǒng)Web指紋識(shí)別方法中識(shí)別對(duì)象局限于主流Web服務(wù)器軟件的問(wèn)題，提出了一種基于余弦測(cè)度下K-means的網(wǎng)絡(luò)空間終端設(shè)備