随着物联网技术的飞速发展,物联网安全问题也日益突出,其中最主要的问题之一就是物联网资产的暴露问题。暴露在公网上的物联网设备,一旦存在安全漏洞就很容易被攻击者利用,造成严重的后果。研究发现,同一品牌、系列或型号的物联网设备往往具有相同的安全漏洞。因此,对网络空间中的物联网设备进行品牌、类型和型号等信息的细粒度识别对于确保物联网安全至关重要。本文设计并实现了一个基于规则的物联网设备识别信息提取系统,相比现有的物联网设备细粒度识别研究,该系统在识别效果上有所提升。该系统从物联网设备的HTTP和HTTPS响应数据出发,结合搜索引擎的辅助,进行细粒度的设备识别,提取设备的品牌、类型和型号信息。本文的具体工作主要包括:首先,本文对现有的物联网设备识别研究进行了分析,总结了现有研究在识别效果上的缺点和不足,提出了本文的部分优化点。其次,本文设计并实现了基于规则的物联网设备识别信息提取系统。其核心模块包括:1.数据预处理模块。该模块首先过滤掉非物联网设备的HTTP（S）响应,然后综合多维度特征从余下的HTTP（S）响应中提取可能包含设备信息的文本,最后过滤掉文本中的无关字符串。2.候选设备关键词提取模块。该模块基于规则库从数据预处理模块得到的文本中提取候选的设备品牌、类型和型号关键词。在提取过程中考虑到了特殊设备指纹字段蕴含的设备信息,同时基于FlashText算法实现了 O（N）时间复杂度的高效提取。3.基于搜索引擎的设备信息提取模块。单凭HTTP（S）响应中提取出的候选设备关键词可能无法确定最终的设备信息,该模块借助搜索引擎来辅助确定最终的设备信息。现有研究在搜索策略、从搜索结果中提取设备信息的方法等方面存在缺陷,本文对此进行了改进和创新,提出了一套新的结合搜索引擎辅助确定设备信息的方法,实现了更好的识别效果。4.重定向和动态HTML响应处理模块。相当一部分物联网设备的HTTP（S）响应存在重定向和动态HTML现象,本文对这两种现象进行了全面的分析和处理,相比现有研究可识别出更多的物联网设备。最后,设计了针对本文物联网设备识别信息提取系统的功能和性能验证实验。验证了本文设备识别方法的可行性和有效性,也验证了本文设备识别方法相比现有方法可以实现更好的识别效果。