Con el desarrollo de 5G, el número de dispositivos IoT (Internet de las cosas) conectados a Internet crecerá explosivamente. Sin embargo, debido a la vulnerabilidad de los dispositivos, los atacantes pueden lanzar ataques a los dispositivos IoT vulnerables, causando un gran impacto en la seguridad del entorno de red. La identificación detallada de los dispositivos IoT puede ayudar a los administradores de red a establecer políticas de seguridad apropiadas basadas en la funcionalidad y la heterogeneidad de los dispositivos, permitiendo actualizaciones y mejoras oportunas para los dispositivos con vulnerabilidades de seguridad o el aislamiento de estos dispositivos peligrosos. Sin embargo, la mayoría de los métodos de identificación de dispositivos IoT existentes se basan en conocimientos a priori o experiencia experta en la selección de características, lo que no puede ponderar el rendimiento de la identificación y el costo laboral. En este documento, diseñamos un método de identificación detallada para dispositivos IoT basado en inferencia causal, que extrae automáticamente características clave en los campos de protocolo de comunicación de dispositivos desde la perspectiva de la causalidad y luego clasifica las características clave utilizando un método de aprendizaje integrado de Stacking para lograr una identificación de dispositivos de alta precisión y detallada. A través de la verificación experimental, el método propuesto alcanza una precisión de identificación de modelo de dispositivo del 96.3% y 97.7% bajo los grupos de protocolos HTTP/TCP y SSH/TCP.