基于WiFi的人机识别方法及应用其的广告投放方法和系统与流程

本发明涉及网络多媒体技术领域，特别涉及一种基于wifi的人机识别方法，及应用其的广告投放方法和系统。

背景技术：

移动广告交易主要是以设备为单元进行消耗的计费，例如cpc(按照点击设备数计费)、cpm(按照曝光设备数计费)、cpa(按照激活设备数计费)。随着广告支出越来越向移动端倾斜，市场上虚拟设备的拟真程度越来越高。现有的防作弊方法多是基于设备标识及其衍生的手段进行判断，但利用这种方法仅能做到事后分析，不能做到事前控制。

技术实现要素：

目前多数智能移动设备上都有wifi模块，而且wifi模块的利用率相当高。发明人想到利用wifi模块的状态变化，或其存储的历史信息以及随时采集的环境wifi信息难以被虚拟设备所模仿，因而提出一种基于wifi的人机识别方法，并进而将其应用于广告投放控制领域。

根据本发明第一个方面，本发明提供一种基于wifi的人机识别方法，其包括：

接收客户端发送的请求，

采集客户端的wifi特征信息，

依据预先设置好的wifi特征模型，对所述客户端进行人机识别。

优选地，所述wifi特征模型为：依据若干操作样本训练得到的、人类操作和机器操作的分类器。

优选地，所述wifi特征模型的参数包括wifi状态和wifi状态的时间。更优选地，当采集到的wifi状态和wifi状态的时间均符合预设条件时，判断为人类。

优选地，所述wifi特征信息包括wifi终端的标识、wifi信号接收元件标识、wifi信号的强度、wifi信号的时间信息、探测到的wifi接入点个数、wifi设备被分配的ip中的一种或多种。

优选地，所述wifi特征信息通过客户端的wifi模块获得。

本发明的发明人进而提供一种有趣的、易被接受的广告投放控制方法，其自带人机识别功能，可以做到事前控制，不但节省交易费用，还能避免无效投放占用带宽。

根据本发明第二个方面，本发明提供一种基于人机识别的广告投放控制方法，其包括：

接收广告播放请求，播放人机识别提示内容；

接收从客户端采集的、根据所述提示内容而触发的第一操作的wifi特征信息；

依据预先设置好的wifi特征模型，对所述客户端进行人机识别；

当第一操作的识别结果低于阈值时，向所述客户端投放广告内容。

优选地，所述wifi特征模型为：依据若干操作样本训练得到的、人类操作和机器操作的分类器。

优选地，所述wifi特征模型的参数包括wifi状态和wifi状态的时间。更优选地，当采集到的wifi状态和wifi状态的时间均符合预设条件时，向所述客户端投放广告内容。

优选地，所述wifi特征信息包括wifi终端的标识、wifi信号接收元件标识、wifi信号的强度、wifi信号的时间信息、探测到的wifi接入点个数、wifi设备被分配的ip中的一种或多种。

优选地，所述wifi特征信息通过客户端的wifi模块获得。

优选地，所述提示包括语义提示和/或语音提示。

优选地，所述第一操作为根据所述广告内容的语义改变客户端的wifi状态。

可选地，在接收到所述广告播放请求时，可预加载所述广告内容的部分素材。

可选地，当第一操作的识别结果低于阈值时，播放预加载的所述广告内容。

根据本发明第三个方面，本发明提供一种基于人机识别的广告投放系统，其包括：

验证单元，向客户端发送验证提示，采集根据提示内容触发的第一操作的wifi特征信息，对所述第一操作的触发主体进行人机识别；

广告内容单元，存储广告内容的素材，根据验证单元的识别结果投放广告内容。

优选地，所述提示包括语义提示和/或语音提示。

优选地，所述第一操作为根据所述广告内容的语义改变客户端的wifi状态。

优选地，所述验证单元包括：

采集模块，用于从客户端采集根据提示内容触发的第一操作的wifi特征信息；和

识别模块，依据预先设置好的wifi特征模型，对所述客户端进行人机识别。

优选地，所述wifi特征模型为：依据若干操作样本训练得到的、人类操作和机器操作的分类器。

优选地，所述wifi特征模型的参数包括wifi状态和wifi状态的时间。更优选地，当采集到的wifi特征信息的wifi状态和wifi状态的时间均符合预设条件时，触发广告内容单元投放广告内容。

优选地，当验证单元得到的识别结果低于阈值时，触发广告内容单元投放广告内容。

优选地，所述wifi特征信息包括wifi终端的标识、wifi信号接收元件标识、wifi信号的强度、wifi信号的时间信息、探测到的wifi接入点个数、wifi设备被分配的ip中的一种或多种。

优选地，所述wifi特征信息通过客户端的wifi模块获得。

可选地，在接收到所述广告播放请求时，可预加载所述广告内容的部分素材。

可选地，当第一操作的识别结果低于阈值时，播放预加载的所述广告内容。

可选地，当采集到的wifi特征信息的wifi状态和wifi状态的时间均符合预设条件时，播放预加载的所述广告内容。

附图说明

下面将通过参照附图详细描述本发明的优选实施例，使本领域的普通技术人员更清楚本发明的上述及其它特征和优点，附图中：

图1是根据本发明的第二方面的方法的流程图；

图2是根据本发明的第三方面的系统的示意图；

图3是根据本发明的第一方面的方法的流程图。

具体实施方式

在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本发明更为彻底的理解。然而，对于本领域技术人员来说显而易见的是，本发明可以无需一个或多个这些细节而得以实施。在其他的例子中，为了避免与本发明发生混淆，对于本领域公知的一些技术特征未进行描述。

在本发明中，术语“wi-fi”是一种允许电子设备连接到一个无线局域网(wlan)的技术，通常使用2.4guhf或5gshfism射频频段。连接到无线局域网通常是有密码保护的；但也可是开放的，这样就允许任何在wlan范围内的设备可以连接上。wi-fi是一个无线网络通信技术的品牌，由wi-fi联盟所持有。

一般架设无线网络的基本配备就是无线网卡及一台ap，如此便能以无线的模式，配合既有的有线架构来分享网络资源。如果只是几台电脑的对等网，也可不要ap，只需要每台电脑配备无线网卡。ap为accesspoint简称，一般翻译为“无线访问接入点”，或“桥接器”。它主要在媒体存取控制层mac中扮演无线工作站及有线局域网络的桥梁。有了ap，就像一般有线网络的hub一般，无线工作站可以快速且轻易地与网络相连。特别是对于宽带的使用，wi-fi更显优势，有线宽带网络(adsl、小区lan等)到户后，连接到一个ap，然后在电脑中安装一块无线网卡即可。普通的家庭有一个ap已经足够，甚至用户的邻里得到授权后，则无需增加端口，也能以共享的方式上网。

图灵测试(turingtest)是图灵于1950年提出的一个关于判断机器是否能够思考的著名试验，测试某机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能。进行图灵测试通常是作为服务器的计算机自动生成一个问题由用户来解答，这个问题可以由计算机生成并评判，但是必须只有人类才能解答，由于计算机无法解答。

通览互联网领域，发明人在研究过程中发现，生物特征的识别技术由于难以被模仿和破解，时常被用在高度机密性的认证领域。例如指纹识别、虹膜识别、人脸识别等。受限于智能手机的硬件资源，该些识别方法由于消耗大量手机资源，影响手机其他功能正常工作，因而降低了用户体验的效果。

在广告播放领域，广告主并不在意观看广告的对象的具体身份，只关注广告曝光的对象是否为可以转化为购买的真实的人类。更具体地说，广告主关注这个人类是否是能看懂广告内容的个体，例如广告播放给误触屏幕的婴儿也是无效的。

因此，在本发明的实施例中，可以通过机器学习，聚类出多维度的wifi特征模型，后续可以通过该特征模型来判定服务器当前接收到的交互操作是否具备生物特征，从而更准确地进行人机识别。本项技术应用在广告播放领域的第一个目的是确定该次曝光是否计数，如果判断发起请求的为人类，则计数；反之，则不计，广告主无需为该次曝光付费。与现有通过事后分析修正计数不同的是：本发明的方法可以实现事前控制，即在广告投放之前判断发起请求的主体是否为人类，从而避免浪费媒体(广告服务商)的带宽。

通常情况下，从客户端访问广告页面，广告服务器接收到广告播放请求，跳转到广告内容页面，向客户端返回所请求的广告内容。

如图1～图2所示，在本发明中，广告服务器在接收到广告播放请求时，先向客户端返回用于人机识别的提示内容，通过验证单元的采集模块采集发起请求的客户端根据所述提示内容而触发的第一操作。

验证单元的识别模块依据预先设置好的wifi特征模型，对所述第一操作的触发主体进行人机识别；其中，所述wifi特征模型为：依据若干操作样本训练得到的、人类操作和机器操作的分类器。

所述提示内容包括语音或语义提示，提示内容为一种或多种基于wifi的操作。以目前的设备虚拟技术，还无法识别语音或语义提示。例如“关闭wifi再打开”，即便能够识别出这句话，设备虚拟技术也很难实现“关闭wifi再打开”的动作，而人类则很轻易地可以完成这个动作。即便虚拟设备实现了“关闭wifi再打开”的动作，在关闭wifi再打开的过程中，wifi模块在真实场景下采集到的信息也是虚拟设备很难模仿的。

通过这样的方式，很容易地进行人机识别，且极具趣味，接受度较高。

当识别的结果低于预设的阈值时，可以认为发起请求的为人类。则向所述客户端投放广告内容。

当然，分数高于阈值属于人类还是低于阈值属于人类是人为规定的。例如，人为设定机器10分，人类为0分，则高于阈值时是机器。相反设定则会得到相反的结果。为了方便表述，在本发明中，我们规定高于阈值判断为机器(虚拟设备)。本领域技术人员应当了解，基于本发明的思想，术语“高于阈值”是指判断为更接近机器，而不限于数学上的高于。相应地，术语“低于阈值”是指判断为更接近人类。

在本发明中，可以根据需要，使用已知的各种方法训练wifi特征模型。

在特征提取阶段，通过对原始行为信息进行一系列的数据分析和处理，从原始行为信息中提取出符合要求的特征数据，达到不同用户的所产生的wifi特征信息都可以识别为符合识别要求的特征数据，且可用于下一阶段的特征分类。

在数据库中可以提取到设备的操作数据：包括设备信息和行为信息。

在设备信息中，浏览器信息可以是对应的操作样本触发时通过哪个版本号的浏览器，操作系统可以表示对应的操作样本触发时是通过何种操作系统，例如android还是windows等，硬件信息可以表示对应的操作样本被触发时的移动终端的mei号，或者电脑的ip地址等信息。

考虑到本发明的重点并非是识别具体个体，而是将人类与虚拟设备相区别，因此只需要设计出虚拟设备难以模仿的人机识别动作即可，例如“关闭wifi再打开”，等。

wifi特征信息包括但不限于wifi终端的标识、wifi信号接收元件标识、wifi信号的强度、wifi信号的时间信息、探测到的wifi接入点个数、wifi设备被分配的ip等。所述wifi终端的标识可以是终端的mac地址，也可以是全球唯一标识一个wifi设备的标识码。

真实移动终端的会提供wifi的状态。简单地，利用：

wifimanager.wifi_state_changed_action；或

android.net.wifi.wifi_state_changed来监听移动终端的wifi状态。从当前的intent中可以取到一个int类型的值，从而得到wifi的状态：enabled(已连接)；disabled(已关闭)；enabling(连接中)；disabling(关闭中)；unknown(未知)

当用户看到提示内容“关闭wifi再打开”，并按照提示内容进行第一操作时，采集wifi特征信息的变化。例如：wifi信号的强度的变化、wifi信号接入端的变化、wifi信号中断的时间等。对应提示内容“关闭wifi再打开”的wifi特征变化条件均被满足时，判定移动终端的操作者为人类。

本领域技术人员根据前述说明的提示，也可以设计其他的提示内容及其对应的wifi特征变化条件，并根据这些条件创建wifi特征模型。可以被每个wifi特征变化条件赋予权重，并根据采集到的wifi特征信息带入所述wifi特征模型后的得到的分值判断移动终端的操作主体是虚拟设备还是人类。

进一步地，即便提示内容“关闭wifi再打开”被识别并被虚拟设备模仿，本发明的基于wifi的人机识别方法也可以利用wifi指纹信息作为wifi特征模型的参数。

所谓wifi指纹，就是一个位置能够发现的wifi路由器wifi信息及位置关联信息的集合，wifi信息可以包括wifi名称、mac地址(mediaaccesscontrol，硬件位址)、加密方式和wifi信道、信号强度等，这些信息都是用户设备成功连接某个wifi路由器之前就能发现的参数。位置关联信息就是这个位置上的商家名称、地址、坐标信息等。比如设备a在位置1可以发现10个wifi路由器的wifi信息，那么这10个路由器的所有wifi信息的集合，再加上位置1的位置关联信息(比如位置1是在某商家门口，那么商家名称、地址、坐标等信息就属于位置关联信息)就是这个位置1的wifi指纹，记录下wifi指纹。如果另一个设备b到了一个地方，也能发现这10个wifi路由器，参数也接近，就可以判断设备b也到了位置1附近，也就是在该商家附近。

在本发明中，并非用wifi指纹完成具体的定位等工作，而是在基于简单的wifi特征模型的人机识别逻辑被虚拟设备破解之后提高模型复杂度所引入的参数。本领域技术人员根据需要可以自由选择易于采集的特征作为参数，在此不再赘述。

本发明中实现训练wifi特征模型的方法并不限于上述提供的这套方案。本领域技术人员可以根据这个思路，基于设计需要寻找其他可用的方案，只需要满足能够识别出人类wifi特征即可。在本发明中，wifi终端的标识、wifi信号接收元件标识、wifi信号的强度、wifi信号的时间信息、探测到的wifi接入点个数、wifi设备被分配的ip均可以作为行为模型的依据。

在本发明的一些实施方式中，避免用户等待时间过长，可以在播放提示内容时预加载广告内容的部分素材，例如加载广告片头等。一旦提示内容的人机识别验证通过，可以立即播放广告内容，随着播放，继续加载广告内容的其余素材。这样的方案可以在占用带宽和用户等待时间之间平衡，得到一个用户感受更好的解决方案。

如图3所示，在本发明的另一些实施方式中，以本发明所提供的基于wifi的人机识别作为主要的验证手段，可以作为插件与其他应用配合使用。

本发明的优点在于利用了人类与机器本质上的区别进行人机识别，比纯使用设备信息验证要准确得多。而且充分利用了广告的特点，在不增加用户负担的情况下，实现了人机识别。而且采集了更多维度的数据，为后续的数据分析提供了资料，最重要的是该些维度的数据不涉及个人隐私。

本发明不限于上述实施方式，在本发明思想的范围内可以进行各种变更。本发明已通过上述实施例进行了说明，但应当理解的是，上述实施例只是用于举例和说明的目的，而非意在将本发明限制于所描述的实施例范围内。此外本领域技术人员可以理解的是，本发明并不局限于上述实施例，根据本发明教导还可以做出更多种的变型和修改，这些变型和修改均落在本发明所要求保护的范围以内。本发明的保护范围由附属的权利要求书及其等效范围所界定。