操作系统识别作为网络安全评估的关键技术之一,在网络安全威胁和风险日益加剧的形势下,其研究具有非常重要的意义。当前主流的操作系统识别技术难以识别未知指纹所对应的操作系统,并且其指纹包含繁多的数据项,增加了指纹获取的难度。本文针对操作系统未知指纹识别和指纹精简问题展开研究,主要的工作包括:首先,提出了基于支持向量机(SVM)的操作系统识别及版本识别方法,给出了Nmap指纹的向量化算法,并通过实验证明上述方法能够以较高的精确度识别包括未知指纹在内的目标指纹所对应的操作系统;其次,利用特征选择方法对冗余特征进行精简,通过分析特征选择后的子向量与操作系统识别精度的关系,在提高或基本不降低识别精度的基础上,不同程度上大幅缩减了Nmap指纹向量的维数;最后,提出了利用指纹向量特征选择结果倒推指纹数据项的指纹精简方法,并使用该方法完成了对Nmap指纹的精简,在提高识别精度的基础上大幅减少了Nmap指纹数据项的数量。