資料介紹
近年來,隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,越來越多的業(yè)務(wù)從瀏覽器端轉(zhuǎn)移到了移動端。但是,寄生在移動互聯(lián)網(wǎng)上的黑色產(chǎn)業(yè)鏈也達(dá)到了泛濫的地步。設(shè)備指紋技術(shù)應(yīng)運而生,即利用設(shè)備的特征屬性為每個設(shè)備生成獨一無二的標(biāo)識。其間涌現(xiàn)了很多利用機器學(xué)習(xí)方法進行設(shè)備唯一性認(rèn)證的策略,其中大部分方法注重于模型的建立,很少對特征選擇部分展開深入研究,而特征選擇直接關(guān)系到最終模型的性能。針對該問題,文中提岀了一種新的設(shè)備指紋特征選擇及模型構(gòu)建方法( FeatureSelection Based on Discrimination and Stability and Weight-based Similarity Calculation, FSDS-WSC),即根據(jù)不同設(shè)備的特征區(qū)分度和相同設(shè)備的特征穩(wěn)定性選出最具價值的一些特征,并將這些特征的重要程度作為特征權(quán)重應(yīng)用到模型建立的后續(xù)過程中。在真實場景中的6424臺 Android設(shè)備上,將 FSDS-WSC與當(dāng)今主流的其他特征選擇方法進行了對比實驗。結(jié)果表明,F(xiàn)SDS-WSO相比其他方法有了較大改進,設(shè)備唯一性認(rèn)證的準(zhǔn)確率達(dá)到了99.53%,證實了 FSDS-WSC的優(yōu)越性。
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