[发明专利]识别无线网络类型及模型训练的方法、装置及电子设备

说明书

本申请的实施例基于人工智能中的机器学习技术，提供了一种识别无线网络类型的方法、装置、计算机可读介质及电子设备。该识别无线网络类型的方法包括：获取无线网络的网络信息，从无线网络在周期时段内的连接信息对应的矩阵中提取出连接特征，从无线网络的配置和热度对应的属性信息对应的特征向量中提取出无线网络的属性特征，以对基于连接特征和属性特征得到的网络综合特征进行分类，得到分类结果，最后基于分类结果精确确定无线网络的网络类型，以根据网络类型对无线网络进行相应的处理，进而避免无线网络资源的浪费，提高无线网络的安全性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种识别无线网络类型的方法、装置、计算机可读介质及电子设备。

背景技术

无线网络是是指无需布线就能实现各种通信设备互联的网络。无线网络技术涵盖的范围很广，在实际生活中，通过建立远距离无线网络来传输语音和数据，或者通过近距离无线网络实现红外线及射频技术。无线网络按照其应用场所可以分为很多类型，而很多时候用户在连接无线网络时往往不能区分无线网络的类型，进而造成网络资源的浪费，或者威胁网络安全等问题。

发明内容

本申请的实施例提供了一种识别无线网络类型的方法、装置、计算机可读介质及电子设备，进而至少在一定程度上可以精确识别无线网络的类型，进而避免网络资源的浪费，或者威胁网络安全等问题发生。

本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种识别无线网络类型的方法，包括：获取待识别类型的无线网络的网络信息，所述网络信息包括所述无线网络在周期时段内的连接信息、以及所述无线网络的配置和热度对应的属性信息；从所述连接信息对应的矩阵中提取所述无线网络的连接特征，从所述属性信息对应的特征向量中提取所述无线网络的属性特征；对基于所述连接特征和所述属性特征得到的网络综合特征进行分类，得到分类结果；基于所述分类结果，确定所述无线网络的类型。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种识别无线网络类型的模型训练方法，其特征在于，包括：获取无线网络样本的样本信息；所述样本信息包括所述无线网络样本的配置和热度对应的属性样本、以及所述无线网络样本在周期时段内的连接情况对应的连接样本；将所述属性样本输入第一网络中，得到属性特征，将所述连接样本输入第二网络中，得到连接特征；将基于所述属性特征和所述连接特征得到的网络综合特征输入分类网络中，得到所述无线网络样本的分类结果；基于所述分类结果和所述无线网络样本对应的类型标签，训练所述第一网络、所述第二网络以及所述分类网络，得到识别无线网络类型的模型。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种识别无线网络类型的装置，包括：获取单元，用于获取待识别类型的无线网络的网络信息，所述网络信息包括所述无线网络在周期时段内的连接信息、以及所述无线网络的配置和热度对应的属性信息；提取单元，用于从所述连接信息对应的矩阵中提取所述无线网络的连接特征，从所述属性信息对应的特征向量中提取所述无线网络的属性特征；分类单元，用于对基于所述连接特征和所述属性特征得到的网络综合特征进行分类，得到分类结果；确定单元，用于基于所述分类结果，确定所述无线网络的类型。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述提取单元包括：处理单元，用于将所述属性信息进行编码处理，得到所述属性信息对应的第一特征向量；第一提取单元，用于基于多层感知网络，提取所述第一特征向量中的特征，作为所述属性特征。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述第一提取单元包括：第一降维单元，用于在所述多层感知网络的第一层网络中，对所述第一特征向量进行降维，得到第二特征向量；第二降维单元，用于在所述多层感知网络的第二层网络中，对所述第二特征向量进行降维，得到所述属性特征。