基于贝叶斯算法的网络资产指纹识别方法和装置

本发明提供了一种基于贝叶斯算法的网络资产指纹识别方法和装置，方法包括：利用多种方式采集网络资产的响应数据；对采集到的响应数据进行数据预处理操作和特征提取操作；构建基于卷积神经网络的网络资产指纹识别模型，将提取的特征数据作为网络资产指纹识别模型的输入，利用贝叶斯机器学习算法训练网络资产指纹识别模型；利用网络资产指纹识别模型对新的网络资产进行指纹识别和分类。本发明通过选择适合网络资产识别分类问题的贝叶斯神经网络架构，能够自动提取响应数据中的特征，捕捉局部模式和空间相关性，提高了模型对不同类别网络资产的分类准确性。