20、物联网设备分类与智能电网虚假数据注入攻击检测

物联网设备分类与智能电网虚假数据注入攻击检测

物联网设备分类

在物联网设备分类领域，基于网络行为分析（NBA）的算法展现出了独特的优势。传统基于统计特征的方法容易被流量伪装技术干扰，而NBA框架能够从多个会话特征中学习行为特性，有效解决了这一问题。

评估指标

为了衡量算法的整体性能，使用了以下几个关键指标：
- 精确率（Precision） ：$precision = \frac{TP}{TP + FP}$
- 召回率（Recall） ：$recall = \frac{TP}{TP + FN}$
- F1分数（F1-score） ：$F1 = \frac{precision \cdot recall}{precision + recall}$

其中，TP、FP、TN和FN分别代表真正例、假正例、真反例和假反例。模型的性能通过5折交叉验证中各指标的平均值来评估。由于物联网设备生成会话的时间较长，该方法中最耗时的步骤是数据采集，而非数据处理和结果推断，因此仅使用分类指标来衡量所提出的算法。

实验结果与分析

实验结果如表1所示，同时包含了初步实验的结果以供比较。

ID	Devices	CCIT			Pre