La huella de tráfico se consideró un mecanismo efectivo de protección de seguridad en escenarios de IoT porque se puede utilizar para identificar automáticamente los dispositivos accedidos. Sin embargo, los resultados de los experimentos de replicación muestran que las huellas de tráfico clásicas basadas en simples características de atributos de tráfico de red tienen una capacidad significativamente menor para identificar los dispositivos accedidos en escenarios reales de IoT 5G en comparación con lo que se afirmaba en los escenarios tradicionales de IoT. La creciente homogeneización del tráfico de IoT causada por la aplicación de 5G se cree que es la razón de la escasa capacidad de las huellas de tráfico tradicionales para identificar terminales de IoT 5G. Estudiar una huella de tráfico mejorada es necesario para dar cabida al tráfico homogéneo de Internet de las Cosas. Además, durante los experimentos de reproducción, notamos que la solución de superposición es un factor clave que restringe la capacidad de reconocimiento de los multiclasificadores uno contra todos, y la eficiencia de los métodos existentes todavía tiene margen para la optimización. Basándonos en mejoras específicas para estos dos problemas, propusimos una huella de tráfico de terminal de IoT mejorada basada en patrones de transición de carga útil de paquetes para mejorar la capacidad de reconocimiento de dispositivos en el tráfico homogéneo de IoT. Además, diseñamos una solución mejorada para la superposición basada en centros de densidad para agilizar la toma de decisiones. Según los resultados experimentales, en comparación con la huella de tráfico existente, la huella de tráfico propuesta en este estudio demostró una Precisión Macro-Promedio cercana al 90% para el tráfico de red de terminales reales de IoT 5G. La solución propuesta de superposición basada en los centros de densidad redujo el tiempo de toma de decisiones de cientos de segundos a decenas de segundos, garantizando al mismo tiempo la precisión en la toma de decisiones.