据统计，截至2019年，全球物联网设备终端连接数量达到110亿，2025年将达250亿，年平均增长率达15%。随着物联网的不断普及与应用，企业内部ICT应用呈现出IP化趋势，海量终端接入企业园区网络，终端智能管理将成为关键。

　　终端识别是实现终端智能管理的基础。通过精准的终端识别，实现终端自动接入网络、自动匹配管控策略、实时统计终端信息，进而对异常流量终端及时有效隔离，保证网络安全。终端识别的精度和广度对网络安全具有至关重要的意义。

　　为验证园区网络终端识别能力，Tolly对受测产品进行了三项主要对比测试：已知终端识别（精度）、未知终端识别（广度）及报表定制能力。

　　Tolly随机选取了IP话机、IP摄像头、移动终端、网络设备、办公设备等49款设备作为识别对象，全面测试受测产品的终端识别能力并给出综合评分。

　　经过盲测，华为iMaster NCE-Campus大类识别率高达98.0%，厂商识别率获得91.8%，具体款型识别率更达67.3%，综合评分84分。华为iMaster NCE-Campus在三个测试维度上全面领先。

　　优秀的测试成绩来源于过硬的产品实力，华为iMaster NCE-Campus能提供18000+以上款型终端的准确识别，通过7大识别方法保证识别的准确性，同时结合终端识别能力做到终端策略管控、异常隔离，能满足大部分园区场景要求。

　　

　　旨在验证各系统对新型未知终端的识别及自动处理能力，以及识别库的自动扩充能力。华为iMaster NCE-Campus采用独家的聚类识别和推理能力，对未知终端类型实现秒级聚类，人工快速标注聚类结果。后续相似终端上线后，系统自动推理识别，达到快速扩充终端识别指纹库的效果，有效提升未知终端的识别效率，解决了未知终端识别慢和识别率低的问题。

　　华为iMaster NCE-Campus能通过大类、厂商以及操作系统等多维度定制展示终端识别统计信息。

　　华为iMaster NCE-Campus全面领先的终端识别能力，将显着降低海量终端智能管理的难度，实现终端即插即用，终端秒级安全接入。