【摘 要】
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为了提高指纹技术在无线网络中的安全性，提出一种适用于无线网络的无监督学习指纹识别技术。首先，介绍了无线特征的综合分类系统。以特征生成所需的主动和被动协议栈层，以及这些特征作用的粒度为基础将特征进行分类。然后，系统地回顾了指纹识别算法，包括监督学习和非监督学习方法，并提出一种无监督学习方法。同时，找出设备指纹和特征提取在应用到无线安全领域中时可能出现的问题。所提方法的整体识别率优于对比方法，能提高6
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为了提高指纹技术在无线网络中的安全性，提出一种适用于无线网络的无监督学习指纹识别技术。首先，介绍了无线特征的综合分类系统。以特征生成所需的主动和被动协议栈层，以及这些特征作用的粒度为基础将特征进行分类。然后，系统地回顾了指纹识别算法，包括监督学习和非监督学习方法，并提出一种无监督学习方法。同时，找出设备指纹和特征提取在应用到无线安全领域中时可能出现的问题。所提方法的整体识别率优于对比方法，能提高6.65%的识别率，渐变指纹识别率达到100%。对女巫攻击和伪装攻击的检测率更高。
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