1.一種自動識別偽造無線訪問接入點的方法，其特征在于，包括：
獲取無線訪問接入點的接入特征向量，以形成訓(xùn)練集；
利用所述訓(xùn)練集對多元高斯分布模型進行訓(xùn)練，以生成識別偽造無線訪問接入點的模型；
將無線訪問接入點的接入特征向量輸入所述識別偽造無線訪問接入點的模型，以獲得無線訪問接入點疑似偽造無線訪問接入點的概率。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自動識別偽造無線訪問接入點的方法，其特征在于，所述接入特征向量包括：n天內(nèi)可疑SSID出現(xiàn)次數(shù)、n天內(nèi)曾在多地出現(xiàn)的次數(shù)、熱點是否加密、n天內(nèi)終端連接此熱點的最大連接次數(shù)、n天內(nèi)終端連接此熱點的最大連接次數(shù)、n天內(nèi)熱點開放率(開放時長/總時長)，n為自然數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的自動識別偽造無線訪問接入點的方法，其特征在于，n的取值為15。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的自動識別偽造無線訪問接入點的方法，其特征在于，所述將無線訪問接入點的接入特征向量輸入所述識別偽造無線訪問接入點的模型的步驟之后，包括：
獲取無線訪問接入點的地理位置，并根據(jù)所述地理位置在地圖中標(biāo)注所述無線訪問接入點疑似偽造無線訪問接入點的概率。
5.一種自動識別偽造無線訪問接入點的系統(tǒng)，其特征在于，包括：
獲取模塊，用于獲取無線訪問接入點的接入特征向量，以形成訓(xùn)練集；
訓(xùn)練模塊，用于利用所述訓(xùn)練集對多元高斯分布模型進行訓(xùn)練，以生成識別偽造無線訪問接入點的模型；
計算模塊，用于將無線訪問接入點的接入特征向量輸入所述識別偽造無線訪問接入點的模型，以獲得無線訪問接入點疑似偽造無線訪問接入點的概率。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的自動識別偽造無線訪問接入點的系統(tǒng)，其特征在于，還包括：
展示模塊，用于獲取無線訪問接入點的地理位置，并根據(jù)所述地理位置在地圖中標(biāo)注所述無線訪問接入點疑似偽造無線訪問接入點的概率。