设备归属信息是发现和识别网络设备的重要支撑,准确掌握网络设备的归属信息对提升网络空间的管理能力和维护网络安全都有着重大意义。由于设备IP、域名分配机制与云服务商、代理商等因素的存在,导致在目前关于设备归属关系的研究中出现了缺乏高置信点作为设备归属信息推断基础和缺乏设备多源信息的充分利用去推断大量设备的单位归属等问题,造成在设备的单位归属研究中遇到了较大的挑战。针对以上问题,本文提出基于网站信息识别Web服务器的单位归属方法和基于设备的多源异构信息推断网络设备单位归属的方法去解决上述问题。具体研究工作概括如下:（1）针对缺乏网络设备单位归属高置信度基准点及国外Web服务器归属信息不明确的问题,提出了根据网站内容信息,使用多模态数据中间融合方法并结合图像和文本特征,构建了Web服务器单位归属识别模型。该模型在Bi LSTM-CRF的基础上使用BERT文本编码模型,同时采用神经网络提取图像中目标区域特征,减少冗余信息干扰。通过在构建的真实数据集中与其他多模态融合方法对比分析,证明了本方法在识别Web服务器单位归属问题上具有较高的性能。（2）针对网络设备单位归属缺乏有效推断方法的问题,设计并实现了一个网络设备单位归属推断方法。使用基于相似性挖掘的多模态数据后端融合的方法,以高置信度基准点作为推断基础,以设备的多模态信息作为数据基础,通过挖掘多模态信息的相似性实现对大量设备归属单位的推断。经实验和真实场景应用验证,并与以往方法进行对比,证明了本方法从多模态异构信息中识别设备单位时较以往方法的准确率和覆盖度有较大的提高。（3）根据本文的研究成果,设计了网络设备单位归属识别原型工具,为网络设备查询系统提供数据支持。该系统在中科院信工所的Cydar项目中得到了实际应用检验。