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1. WO2020261426 - 不正推定システム、不正推定方法、及びプログラム

公開番号 WO/2020/261426
公開日 30.12.2020
国際出願番号 PCT/JP2019/025366
国際出願日 26.06.2019
IPC
G06F 21/31 2013.1
G物理学
06計算;計数
F電気的デジタルデータ処理
21不正行為から計算機,その部品,プログラムまたはデータを保護するためのセキュリティ装置
30認証,すなわちセキュリティ主体の身元又は認可の確立
31ユーザーの認証
CPC
G06F 21/31
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
21Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
30Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
31User authentication
G06N 20/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
G06N 5/04
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
5Computer systems using knowledge-based models
04Inference methods or devices
出願人
  • 楽天グループ株式会社 RAKUTEN GROUP, INC. [JP]/[JP]
発明者
  • 友田 恭輔 TOMODA, Kyosuke
代理人
  • 特許業務法人はるか国際特許事務所 HARUKA PATENT & TRADEMARK ATTORNEYS
優先権情報
公開言語 (言語コード) 日本語 (ja)
出願言語 (言語コード) 日本語 (JA)
指定国 (国コード)
発明の名称
(EN) FRAUD DEDUCTION SYSTEM, FRAUD DEDUCTION METHOD, AND PROGRAM
(FR) SYSTÈME DE DÉDUCTION DE FRAUDE, PROCÉDÉ DE DÉDUCTION DE FRAUDE, ET PROGRAMME
(JA) 不正推定システム、不正推定方法、及びプログラム
要約
(EN) A storage means (100c) of a fraud deduction system (S) stores a learning model in which learning has been performed on relationships between: a result of comparison between user information about users in one service and user information about fraudulent users or authorized users in another service; and the presence/absence of fraud in the one service. A comparison result acquisition means (104c) acquires a result of comparison between user information about a target user in the one service and user information about fraudulent users or authorized users in another service. An output acquisition means (105c) acquires output of the learning model on the basis of the comparison result. A deduction means (106c) deduces fraud of the target user on the basis of the output of the learning model.
(FR) Selon l'invention, un moyen de stockage (100c) d'un système de déduction de fraude (S) stocke un modèle d'apprentissage dans lequel un apprentissage a été effectué sur des relations entre : un résultat de comparaison entre des informations d'utilisateur concernant des utilisateurs dans un service et des informations d'utilisateur concernant des utilisateurs frauduleux ou des utilisateurs autorisés dans un autre service; et la présence/l'absence de fraude dans ledit service. Un moyen d'acquisition de résultat de comparaison (104c) acquiert un résultat de comparaison entre des informations d'utilisateur concernant un utilisateur cible dans ledit service et des informations d'utilisateur concernant des utilisateurs frauduleux ou des utilisateurs autorisés dans un autre service. Un moyen d'acquisition de sortie (105c) acquiert une sortie du modèle d'apprentissage sur la base du résultat de la comparaison. Un moyen de déduction (106c) déduit la fraude de l'utilisateur cible sur la base de la sortie du modèle d'apprentissage.
(JA) 不正推定システム(S)の記憶手段(100c)は、一のサービスにおけるユーザのユーザ情報と他のサービスにおける不正ユーザ又は正当ユーザのユーザ情報との比較結果と、一のサービスにおける不正の有無と、の関係が学習された学習モデルを記憶する。比較結果取得手段(104c)は、一のサービスにおける対象ユーザのユーザ情報と、他のサービスにおける不正ユーザ又は正当ユーザのユーザ情報と、の比較結果を取得する。出力取得手段(105c)は、比較結果に基づいて、学習モデルの出力を取得する。推定手段(106c)は、学習モデルの出力に基づいて、対象ユーザの不正を推定する。
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