写一个利用深度学习技术根据网络数据自动识别设备的类型，并根据类型自动对设备分配相关网络权限的专利

名称：基于深度学习的自动设备类型识别及权限分配系统

技术领域：计算机网络安全技术

技术方案：

本发明提出了一种基于深度学习的自动设备类型识别及权限分配系统。该系统包含以下模块：

1. 数据采集模块：负责采集网络中的流量数据、设备信息、用户信息等相关数据，并进行预处理。

2. 设备类型识别模块：基于深度学习技术，对采集到的数据进行分析和处理，识别出设备的类型。该模块采用卷积神经网络（CNN）模型进行训练和预测，具有高准确率和高鲁棒性。

3. 权限分配模块：根据设备类型，自动分配相应的网络权限，包括网络访问权限、数据传输权限、安全策略等。该模块采用规则引擎和策略库进行权限分配，具有高可靠性和高效率。

4. 监控预警模块：对网络中的异常行为进行监控和预警，及时发现和处理网络安全问题。该模块采用机器学习算法进行异常检测和预测，具有高准确率和高实时性。

本发明的优点在于，利用深度学习技术实现了设备类型的自动识别，大大减少了人工干预的成本和时间。同时，根据设备类型自动分配相关的网络权限，提高了网络安全的可靠性和效率。监控预警模块可以及时发现和处理网络安全问题，保障了网络的安全性和稳定性。

实施方式：

本发明的实施方式包括以下步骤：

1. 数据采集：采集网络中的流量数据、设备信息、用户信息等相关数据，并进行预处理，包括数据清洗、特征提取等。

2. 设备类型识别：使用深度学习技术，训练卷积神经网络模型，对采集到的数据进行分析和处理，识别出设备的类型。

3. 权限分配：根据设备类型，自动分配相应的网络权限，包括网络访问权限、数据传输权限、安全策略等。

4. 监控预警：对网络中的异常行为进行监控和预警，及时发现和处理网络安全问题。

实施效果：

本发明的实施效果如下：

1. 提高网络安全性：利用深度学习技术自动识别设备类型，根据类型自动分配相关的网络权限，保证网络的安全性和稳定性。

2. 提高效率和准确率：自动化的设备类型识别和权限分配，大大提高了效率和准确率。

3. 减少人工干预：自动化的设备类型识别和权限分配，减少了人工干预的成本和时间。

4. 提高实时性：监控预警模块及时发现和处理网络安全问题，保障了网络的实时性和可靠性。

结论：

本发明提出了一种基于深度学习的自动设备类型识别及权限分配系统，可以自动识别设备类型，并根据类型自动分配相关的网络权限，提高了网络安全的可靠性和效率。同时，监控预警模块可以及时发现和处理网络安全问题，保障了网络的安全性和稳定性。该系统具有广泛的应用前景，可以应用于各种网络安全场景中。