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龙图腾网获悉广州视声智能科技有限公司申请的专利基于机器学习的局域网设备识别方法及系统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：CN119884602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202411991583.9，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于机器学习的局域网设备识别方法及系统是由朱湘军;孟凯;彭永坚;汪壮雄;李利苹;陈增财设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的局域网设备识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的局域网设备识别方法及系统，该方法包括：响应于待识别设备的接入请求，获取所述待识别设备的设备流量数据；对所述设备流量数据进行预处理，得到处理后数据；将所述处理后数据输入至训练好的MLP识别模型，以得到所述待识别设备的设备识别结果；所述MLP识别模型通过包括有多个训练设备参数、训练流量数据和对应的设备识别结果标注的训练数据集训练得到；根据所述设备识别结果，以及预设的结果和策略的对应关系，确定所述待识别设备的接入策略，并执行所述接入策略。可见，本发明能够充分结合设备流量数据对设备进行识别，以实现更加准确和安全的设备识别和接入。

本发明授权基于机器学习的局域网设备识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的局域网设备识别方法，其特征在于，所述方法包括： 响应于待识别设备的接入请求，获取所述待识别设备的设备流量数据； 对所述设备流量数据进行预处理，得到处理后数据； 将所述处理后数据输入至训练好的MLP识别模型，以得到所述待识别设备的设备识别结果，包括： 将所述处理后数据输入至训练好的MLP识别模型，以得到所述待识别设备对应的第一识别结果； 在所述第一识别结果为已知设备时，确定所述待识别设备的设备识别结果为安全结果以及所述已知设备的设备类型； 在所述第一识别结果为未知设备时，获取所述待识别设备对应的流量变化数据； 基于相似度聚类，从所有所述流量数据中筛选出稳定流量集合； 将所述稳定流量集合输入至所述MLP识别模型，以得到最接近的已知设备的设备信息； 从预设的设备流量数据库中确定所述设备信息对应的历史流量数据； 计算所述稳定流量集合和所述历史流量数据之间的第一相似度； 判断所述第一相似度是否大于第一相似度阈值，若是，确定所述待识别设备的设备识别结果为安全结果以及所述设备信息对应的设备类型； 若否，将所述稳定流量集合输入至训练好的数据风险识别神经网络，以得到所述稳定流量集合对应的数据危险参数，在所述数据危险参数大于第一参数阈值时，确定所述待识别设备的设备识别结果为危险结果以及所述数据危险参数，在所述数据危险参数小于所述第一参数阈值时，确定所述待识别设备的设备识别结果为安全结果以及所述数据危险参数；所述MLP识别模型通过包括有多个训练设备参数、训练流量数据和对应的设备识别结果标注的训练数据集训练得到； 根据所述设备识别结果，以及预设的结果和策略的对应关系，确定所述待识别设备的接入策略，并执行所述接入策略。

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