基于ResFGRU的路由器高精度时延识别方法

来源：计算机应用与软件杂志2026年第1期北京时间：

作者：崔竞松，杨超，张童桐，郭迟，郭文飞, , , ,

摘要：路由器的识别对于维护网络安全具有重要意义。传统路由器特征识别的指纹存在着数据获取困难、硬件局限性、指纹特征分析复杂等问题，为此提出一种基于深度学习的路由器识别方法，将数据包在路由器中被转发处理所消耗的高精度时延这一必然存在的侧信道信息作为设备指纹识别依据，并提出融合全卷积神经网络、门控循环网络和残差网络优势的ResFGRU模型提高识别精度，实验表明在构建的路由器高精度时延数据集上使用该模型进行分类可达到99.8%识别准确率，证明了高精度时延作为路由器设备的特征指纹进行分类识别的有效性。

关键词：路由器特征识别, 高精度时延, 全卷积神经网络, 残差网络, 深度学习