(57)【要約】【課題】  本開示は、コンピュータプロセッサが通信を積極的に監視し、多段階解析を実行して不正行為者を検出し、通信受信者に警告することにより、潜在的に不正な通信を検出、防止、及び対処するためのコンピュータシステム、方法、及びコンピュータ可読媒体を提供する。【解決手段】  本開示は、人工知能（ＡＩ）アルゴリズムを実装して、不正な通信を識別することができる。ＡＩモデルは、より効果的になるように実世界の例によってトレーニングされ得る。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータプロセッサによる不正な通信を検出する方法であって、当該方法は、
着信する通信を受信するステップと、
受信した通信を解析して、その受信した通信が不正なものであるかどうかを判定するステップと、
前記受信した通信が不正なものであると判定すると、前記通信を遮断するか、受信者に通知するステップと、
該受信者から前記受信した通信に関するフィードバックを受け取るステップと、
該フィードバックに基づいて人工知能（ＡＩ）モデルをトレーニングするステップと、を含む、
方法。
【請求項２】
前記受信した通信を解析して、その受信した通信が不正なものであるかどうかを判定するステップは、ブラックリストフィルタ処理、ホワイトリストフィルタ処理、音声生体認証フィルタ処理、及び通話パターン解析から構成されるグループから選択される複数の動作を実行するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記通話パターン解析は、キーワード解析をさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記通話パターン解析は、不正な通信パターンについて通話記録を解析するステップをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記受信者に通知するステップは、通話中のアナウンス、録音された音声通知、ＳＭＳメッセージ、及び電子メールメッセージから構成されるグループから選択された通知を与えるステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記音声生体認証フィルタ処理は、前記受信した通信の発信者の音声サンプルを既知の音声サンプルのデータベースと比較するステップをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
不正な通信を検出するためのコンピュータシステムであって、当該システムは、
実行可能な命令を記憶するためのメモリと、
該メモリと通信可能に結合される、前記命令を実行するためのプロセッサと、を有しており、
該プロセッサは、
着信する通信を受信し、
受信した通信を解析して、その受信した通信が不正なものであるかどうかを判定し、
前記受信した通信が不正なものであると判定すると、前記通信を遮断するか、受信者に通知し、
該受信者から前記受信した通信に関するフィードバックを受け取り、且つ
該フィードバックに基づいて人工知能（ＡＩ）モデルをトレーニングする、ように構成される、
システム。
【請求項８】
前記プロセッサは、ブラックリストフィルタ処理、ホワイトリストフィルタ処理、音声生体認証フィルタ処理、及び通話パターン解析から構成されるグループから選択される複数の動作を実行するようにさらに構成される、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記通話パターン解析は、キーワード解析をさらに含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記通話パターン解析は、不正な通信パターンについて通話記録を解析することをさらに含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
前記プロセッサは、通話中のアナウンス、録音された音声通知、ＳＭＳメッセージ、及び電子メールメッセージから構成されるグループから選択された通知を与えるようにさらに構成される、請求項７に記載のシステム。
【請求項１２】
前記音声生体認証フィルタ処理は、前記受信した通信の発信者の音声サンプルを既知の音声サンプルのデータベースと比較することをさらに含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１３】
コンピュータ実行可能命令を実行するコンピュータプロセッサによって、不正な通信を検出するための前記命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体であって、当該非一時的なコンピュータ可読媒体は、
着信する通信を受信し、
受信した通信を解析して、その受信した通信が不正なものであるかどうかを判定し、
前記受信した通信が不正なものであると判定すると、前記通信を遮断するか、受信者に通知し、
該受信者から前記受信した通信に関するフィードバックを受け取り、且つ
該フィードバックに基づいて人工知能（ＡＩ）モデルをトレーニングする、ためのコードを含む、
非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
ブラックリストフィルタ処理、ホワイトリストフィルタ処理、音声生体認証フィルタ処理、及び通話パターン解析から構成されるグループから選択される複数の動作を実行するためのコードをさらに含む、請求項１３に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
前記通話パターン解析は、キーワード解析をさらに含む、請求項１４に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記通話パターン解析は、不正な通信パターンについて通話記録を解析することをさらに含む、請求項１４に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
通話中のアナウンス、録音された音声通知、ＳＭＳメッセージ、及び電子メールメッセージから構成されるグループから選択された通知を与えるためのコードをさらに含む、請求項１３に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記音声生体認証フィルタ処理は、前記受信した通信の発信者の音声サンプルを既知の音声サンプルのデータベースと比較することをさらに含む、請求項１４に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
本願は、２０１８年９月２５日に出願された、”System  and  method  for  telephony  fraud  detection  using  multi-step  call  analysis”と題する米国仮出願第６２／７３６，０５８号の優先権の利益を主張するものであり、この文献は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本開示の態様は、通信における企てられる不正な（詐欺的）行為の検出のための方法及びシステムに関する。このシステム及び方法は、他の動作の中でも、通信を遮断し、企てられる不正行為を受信者に通知することにより、潜在的に不正な通信を検出、防止、及び対処するために使用することができる。
【背景技術】
【０００３】
潜在的な不正行為者は、トラブルや災難に遭っている近親者や仲の良い友人になりすまして被害者を標的にすることがある。不正行為者の意図は、大抵の場合、通信相手の受信者を感情的に捉え、この受信者に、不正行為者が金銭や他のリソースを至急必要とする近親者又は仲の良い友人であると信じさせることである。特定の状況では、不正行為者は罰金又は科料の支払いを要求する政府又は他の役人を装うこともある。受信者／潜在的な被害者は、通信に不正行為の可能性があることを認識できないことが多く、金銭や他のリソースを不正行為者に提供することで不正行為の企てに屈する可能性がある。このタイプの不正行為は国内的及び国際的に一般的であり、検出、防止、及び／又は対処することは困難である。
【０００４】
従って、当技術分野では、潜在的に不正な通信を効果的に検出、防止、及び対処する方法及びシステムが必要である。
【発明の概要】
【０００５】
本開示の態様は、通信を積極的に監視し、多段階解析を実行して不正行為者を検出し、且つ通信受信者（本明細書では被害者又はユーザと交換可能に呼ばれる）にリアルタイムで警告することにより、潜在的に不正な通信を効果的に検出、防止、及び対処する方法及びシステムを提供する。通信前及び／又は通信中に通信に不正行為の可能性があることをユーザに通知すると、ユーザは通信中により多くの警告を受け、こうして企てられた不正行為に屈する可能性を減らす。いくつかの態様によれば、本開示の方法及びシステムは、人工知能（ＡＩ）アルゴリズムを実装して、企てられた不正行為を首尾よく識別することができる。いくつかのバリエーションに従って、ＡＩモデルは、実世界の例によってトレーニングされるため、システムは一定期間に亘って益々インテリジェントになり、不正行為の検出の能力がより効果的になる。
【０００６】
一態様では、本開示は、コンピュータプロセッサによる不正な通信を検出する方法を提供する。この方法は、着信する通信を受信するステップと；受信した通信を解析して、その受信した通信が不正なものであるかどうかを判定するステップと；受信した通信が不正なものであると判定すると、通信を遮断するか、又は受信者に通知するステップと；受信者から受信した通信に関するフィードバックを受け取るステップと；フィードバックに基づいて人工知能（ＡＩ）モデルをトレーニングするステップと；を含む。
【０００７】
別の態様では、本開示は、不正な通信を検出するためのコンピュータシステムを提供する。コンピュータシステムは、実行可能な命令を記憶するためのメモリと、メモリと通信可能に結合される、命令を実行するためのプロセッサとを含み得る。プロセッサは、着信する通信を受信し；受信した通信を解析して、その受信した通信が不正なものであるかどうかを判定し；受信した通信が不正なものであると判定すると、通信を遮断するか、又は受信者に通知し；受信者から受信した通信に関するフィードバックを受け取り；且つフィードバックに基づいて人工知能（ＡＩ）モデルをトレーニングする、ように構成され得る。
【０００８】
さらに別の態様では、本開示は、コンピュータ実行可能命令を実行するコンピュータプロセッサによって、不正な通信を検出するための命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体を提供する。非一時的なコンピュータ可読媒体は、着信する通信を受信し；受信した通信を解析して、その通信が不正なものであるかどうかを判定し；受信した通信が不正なものであると判定すると、通信を遮断するか、又は受信者に通知し；受信者から受信した通信に関するフィードバックを受け取り；且つフィードバックに基づいた人工知能（ＡＩ）モデルのトレーニングする；ためのコードを含むことができる。
【０００９】
本開示のこれら及び他の態様は、以下の詳細な説明を検討することでより完全に理解されるようになるだろう。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
添付の図面は、以下の詳細な説明とともに、本明細書に組み込まれ、その一部を形成し、本開示の態様をさらに例示し、それらの態様の様々な原理及び利点を説明する役割を果たす。
本明細書に開示される方法及びシステムは、必要に応じて図面の従来の記号によって表され、（本明細書の説明の利益を有する当業者には容易に明らかになる詳細で）本開示を不明瞭にしないように、本開示の態様を理解するのに関連する特定の詳細のみを示す。
【図１】本開示の様々な態様による、不正行為の検出のための例示的なシステムを示す図である。
【図２】通信を解析して、その通信が不正なものであるかどうかを判定する例示的な方法を示す図である。
【図３】本開示の態様に従って使用するための様々なハードウェアコンポーネント及び他の機能の例示的なシステム図である。
【図４】本開示の態様に従って使用するための様々な例示的なシステムコンポーネントのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下の詳細な説明では、説明の目的で、本開示の態様の完全な理解を与えるために、多くの特定の詳細が述べられている。しかしながら、本開示の態様はこれらの特定の詳細なしで実施できることは当業者には明らかであろう。他の場合に、構造及び装置は、本開示を不明瞭にしないために、ブロック図形式でのみ示されている。
【００１２】
本開示の態様は、通話属性、音声生体認証を解析し、通信中に通信パターン及び／又はキーワード解析を実行することにより、潜在的に不正な通信を効果的に検出、防止、及び対処するためのソリューションを提供する。システムは、通話（ｃａｌｌ）属性の中でも、通信を録音し、及び／又は通信の記録（transcript）を解析することもできる。この解析は、後でＡＩモデルをトレーニングして不正行為の検出能力を向上させたり、又はフィルタ処理を改善するための不正行為関連データを増強したりするために使用できる。
【００１３】
いくつかの態様によれば、システムは、通話解析の様々なステップを実行するためにアプリケーション・ロジックをデプロイ（deploy）するアプリケーションサーバを含み、警告通知をユーザに送信し、不正な通話に関するユーザフィードバックを受け取り、確認された不正な通話から不正データを増強し、確認された不正な通話及び信頼できる（本書では合法又は非不正（非詐欺的）と交換可能に呼ばれる）通話に関して収集されたデータを使用してＡＩアルゴリズムをトレーニングすることができる。
【００１４】
ここで図１を参照すると、本開示の様々な態様による不正行為の検出システム１００の例が示されている。図１から分かるように、不正行為の検出アプリケーション１０９は、テレコムコアネットワーク１０１から通信を受信し、複数のイネーブラ（enabler）モジュール１０４、１０５、１０６、１０７、１０８、及びデータベース１０２を使用して、不正行為の検出システム１００を実装することができる。不正行為の検出アプリケーション１０９は、調査中の通話を解析するための様々なステップ及び方法を実装するエンドツーエンドのロジックを適用することができる。
【００１５】
コアテレコムネットワーク１０１は、例えば、レガシーＳＳ７又はＳＩＰ（ＩＭＳ、ＶｏＩＰ）インターフェイスを介して不正行為の検出アプリケーション１０９に接続することができ、且つ発呼者１００１によって開始され、受信者１００２に宛てられた通話を、不正行為の検出のために、不正行為の検出アプリケーション１０９に転送することができる。
【００１６】
不正行為の検出アプリケーション１０９は、データベース１０２を使用して、例えば、ユーザ情報やブラックリストやホワイトリスト等の不正行為データのコレクションにアクセスすることができる。１つ又は複数のデータベース１０２を使用して、例えば、不正又は非不正として確認された識別された通信を、通知されたユーザ又は他の関係者からのフィードバックの結果として保存することもできる。
【００１７】
不正行為の検出アプリケーション１０９は、ＡＩモデルを使用した通話パターン解析及び／又は設定可能なキーワード規則による通話の解析のために、ＡＩ及びキーワード解析エンジン１０３を実装してもよい。
【００１８】
不正行為の検出アプリケーション１０９は、声紋サンプルを取得する目的で、及び／又は通信又はその一部を記録する目的で、通信又はその一部を録音するためにメディアサーバ１０４を使用してもよい。メディアサーバ１０４は、例えば、アナウンスの再生、及び録音された通知のためのデュアルトーンマルチ周波数（ＤＴＭＦ）数字入力によるフィードバックの収集にも使用され得る。
【００１９】
不正行為の検出アプリケーション１０９は、発信者の声紋をブラックリスト又はホワイトリストの声紋と一致させるために音声生体認証システム１０５を使用してもよい。
【００２０】
不正行為の検出アプリケーション１０９は、リアルタイムの通話音声又は通話の録音された部分をテキストに変換するための発声書き換えシステム１０６を使用することができ、その通話音声又は通話の録音された部分を、更なる解析のためにＡＩ及びキーワード解析エンジン１０３に入力することができる。
【００２１】
不正行為の検出アプリケーション１０９は、例えば電子メール及びＳＭＳ通知を指定された関係者に送信するためのメールサーバ１０７及びＳＭＳＣ１０８を使用してもよい。
【００２２】
ここで図２を参照すると、通信を解析して、その通信が潜在的に不正なものであるかどうかを判定する例示的な方法２００が示されている。図２に示されるように、ブロック２１０で着呼を受信すると、その呼（ｃａｌｌ）は、ブロック２９０でその呼が信頼できる、不正である、又は不審／未決定であるかを判定するために複数の解析ステップを受け得る。例えば、ブロック２２０でのブラックリストフィルタ処理、ブロック２３０でのホワイトリストフィルタ処理、ブロック２４０での音声生体認証フィルタ処理、又はブロック２５０での通話パターン及び／又はキーワード解析を含む解析ステップは、任意の順序（例えば、特定の実施態様に適している可能性がある）で並行して又は順次に実行することができる。例えば、あるステップで識別された不審／未決定の呼は、別のステップの起動につながる可能性がある。信頼できると見なされた呼の接続が許可され得る。不正と識別された呼は遮断され得る。あるいはまた、ユーザ／受信者又は他の設定された関係者は、ブロック２６０で、通話接続時に、進行中の通話中及び／又は通話が終了した後に、使用／受信者の選択により不正な性質の呼について通知を受けることができる。いくつかの変形形態では、ブロック２８０でＡＩモデルを実施して、システムが時間の経過とともに不正な呼をより効率的に検出することを学習できるようにしてもよい。
【００２３】
ブロック２９０での解析に続いて、ブロック２６０でそのような通知を受け取るように指定されたユーザ及び／又は他の当事者に、識別された不正な呼の通知を与えることができる。通知を受けた当事者は、例えば、ブロック２７０で通知に含まれるハイパーリンク又はオプションによって不審な呼に関するフィードバックを提供するように要請され得る。あるいはまた、通知を受けた当事者は、他のオプションによってブロック２７０でフィードバックを提供するよう要請され得る。ユーザのフィードバックを受け取ると、受信したフィードバックに応じて、その呼が不正又は非不正として識別され得る。
【００２４】
いくつかの態様によれば、ブロック２８０で、音声記録、音声録音、他の通話パラメータ、及び／又はこれらの組合せを使用して、不正行為の呼（通話）パラメータのデータベースを増強し、及び／又はＡＩアルゴリズムをトレーニングして、潜在的な不正行為の呼の検出を改善することができる。いくつかの態様では、本開示の方法及びシステムは、不正な呼のより正確な検出のために自己改善することができる。
【００２５】
例示的な変形例では、ブロック２１０で、ブラックリストフィルタ処理２２０の解析ステップを着呼に適用することができる。ブロック２２０、２３０、２４０、及び２５０での解析ステップを任意の順序で又は並列に実行することができることは当業者によって認識されるよう。ブロック２２０でのブラックリストフィルタ処理の場合に、図１に示されているシステム１００は、既知の不正行為者の電話番号のリストをグローバルブラックリストデータベースに保持することができる。さらに、システム１００は、ユーザ毎に個人的なブラックリストを保持することもできる。ブロック２１０で呼が受信され、その呼がブラックリストフィルタ処理２２０の解析ステップにかけられると、発呼者の電話番号がグローバル及び個人的なブラックリストと照合され得る。一致した場合に、呼はドロップされ、受信者への情報提供のために丁寧なアナウンスが再生され得る。あるいはまた、方法はブロック２６０に進み、リアルタイム通知を受信者に与えてもよい。
【００２６】
ブロック２２０のブラックリストフィルタ処理によって呼を続行するよう許可される場合に、その呼は、ブロック２３０のホワイトリストフィルタ処理、ブロック２４０の音声生体認証フィルタ処理、又はブロック２５０の通話パターン及び／又はキーワード解析の１つ又は複数の解析ステップにかけることができる。ブロック２２０、２３０、２４０、又は２５０のステップのいずれかで呼が信頼できると判明した場合に、その呼を直接的に接続することができる。
【００２７】
いくつかの態様では、ブロック２３０でのホワイトリストフィルタ処理の場合に、図１に示されるシステム１００は、家族や友人等の、ユーザが知っている連絡先に属するユーザ毎の電話番号の個人的なホワイトリストを保持することができる。ブロック２３０のホワイトリストは、ユーザによって作成され、ユーザが知っている連絡先を含めることができ、又は、呼詳細レコード（ＣＤＲ）の履歴解析から導出されたユーザの通話（呼）パターンで頻繁に連絡する番号を識別することによって生成することができる。呼び出し元の電話番号は、呼び出し先のユーザの個人的なホワイトリストと照合され得る。一致した場合に、呼は信頼できるとみなされ、接続が許可され得る。いくつかの他の態様では、緊急連絡先及び他の公的機関の番号のグローバルホワイトリストが、グローバルホワイトリストとして保持され得る。そのような番号から発信される通信は、接続が許可され得る。
【００２８】
いくつかの態様では、ブロック２４０での音声生体認証フィルタ処理の場合に、図１に示されるシステム１００は、既知の不正行為者の音声サンプルのグローバルブラックリストを保持することができる。音声サンプルは、例えば名前を録音する等して、発呼者の音声サンプルを録音したり、又は不審な呼が接続された後に通話メディアストリームからサンプルを取得したりすることができる。発信者の音声生体認証が既知の不正行為者の声紋と一致する場合に、その呼は不正であるとみなされ、ブラックリストに登録された呼として扱われ得る。いくつかの態様では、ユーザ及び／又は許可された個人は、例えば、既知の連絡先の音声サンプルの個人的なホワイトリストを作成することができる。発呼者の音声サンプルがユーザの音声生体認証ホワイトリストの声紋と一致する場合に、その呼は、信頼できるとみなされ、接続が許可され得る。
【００２９】
いくつかの態様では、ブロック２５０の通話パターン解析及び／又はキーワード解析は、進行中の通話中にテキストの一部又は通話の終了時に完全な通話記録を出力する書き換えエンジンを使用して、通話又はその一部を録音するか又は録音せずにリアルタイムで実行され得る。いくつかの態様では、事前にトレーニングされたＡＩモデルによって通話記録を解析し、他の不正（詐欺）の可能性のある通話パターンの中でも、通常とは異なる最初の発信者の挨拶、銀行口座の詳細の要求、送金に関する会話、罰金や課税の脅威等の不正な（詐欺的）通話パターンを識別することができる。不正な通話パターンに一致する通話は不正なものであるとみなされ得、ユーザ及び／又は他の指定された関係者はブロック２６０でそれに応じて通知されるか、又は通話が遮断され得る。いくつかの態様では、通話記録は、多数のキーワード及び／又はフレーズの出現及び頻度に基づいて事前に指定された規則を有する規則エンジンに入力され得る。規則のうちの１つに一致する通話記録は不正なものとみなされ得、ユーザ及び／又は他の特定の関係者はブロック２６０でそれに応じて通知されるか、又は通話が遮断され得る。一態様では、ブロック２５０でのＡＩベースの通話パターン解析と規則ベースのキーワード解析との両方が、順次に又は並行して実行され得る。これは、ブロック２８０でのＡＩトレーニングモデルがまだ十分な精度に達していない場合に実施され得、更なるトレーニングのために追加のデータが必要になり得る。そのような場合に、ブロック２５０でのキーワード解析からの出力は最終的なものとみなされ、ＡＩモデル出力はその結果に対してチェックされる。ブロック２８０でのＡＩトレーニングモデルは、リアルタイムでキーワード解析を補強できるアルゴリズムに基づき得る。図１に示されるように、例えば、ブロック２８０でのＡＩトレーニングモデルの更なるトレーニングのために、通話記録及び／又は録音を一時メモリ又はデータベース１０２に保存してもよい。
【００３０】
いくつかの態様では、ＡＩトレーニングモデル２８０は、実世界の通話から得られるサンプルデータ及び／又は既知の不正行為の記録を使用して手動で作成されるサンプルデータによって最初にトレーニングしてもよい。ＡＩトレーニングモデル２８０は、ユーザ又は他の通知先からのフィードバックによって識別された、確認済みの不正な（詐欺的）及び非不正な（非詐欺的）通話を使用することにより、さらに改良することができる。識別された通話入力データに基づいて新しい情報を理解するという性質により、ブロック２８０でのＡＩトレーニングモデルは不正行為の検出でより効果的になり得る。
【００３１】
ブロック２９０での解析に続いて、ブロック２６０でそのような通知を受け取るように指定されたユーザ及び／又は他の当事者に識別された不正な呼の通知を与えることができる。通知を受ける当事者は、例えば、通知に含まれるハイパーリンク又は他のオプションを介した不審な呼に関して、ブロック２７０でフィードバックを提供するように要請され得る。あるいはまた、通知を受ける当事者は、他の手段を介してフィードバック２７０を提供するように要請され得る。ユーザのフィードバックの受け取りと、受け取ったフィードバックに応じて、呼が不正又は非不正として識別され得る。ユーザフィードバックブロック２７０で確認された不正な（詐欺的）及び非不正な（非詐欺的）呼からの通話データは、ブロック２８０においてＡＩモデルトレーニングで使用され得る。
【００３２】
いくつかの態様では、ブロック２６０でのリアルタイム通知を使用して、進行中の通話又は完了したばかりの潜在的に不正な呼をユーザ及び／又は他の特定の当事者に通知することができる。通知は、他の通知手段の中でも、通話中のアナウンスの形式、録音された音声通知の形式、又はＳＭＳ又は電子メールメッセージとして行うことができる。いくつかの態様では、通知は、例えば、通知された呼が実際に不正であるか否かについてユーザがブロック２７０でフィードバックを提供するためのハイパーリンク又はＤＴＭＦ入力オプションを有してもよい。フィードバックを提供するためにダイヤルする電話番号等、他のメカニズムも提供され得る。ユーザ又は他の通知を受けた関係者からのフィードバックに応じて、不正行為の検出をさらに強化するために、通話データを増やすことができる。１つの例として、不正行為の発呼者の電話番号をユーザの個人的な又はグローバルブラックリストデータベースに含めることができる。別の例としては、発呼者の音声のサンプルを音声生体認証のブラックリストに含めることができる。いくつかの態様では、確認済みの不正行為及び非不正行為の通話記録は、ブロック２８０でのＡＩトレーニングモデルをトレーニングするためにデータベースに保存される。
【００３３】
いくつかの態様によれば、ブロック２８０で、音声記録、音声録音、他の通話パラメータ、及び／又はこれらの組合せを使用して、不正な通話パラメータのデータベースを増強し、及び／又はＡＩアルゴリズムをトレーニングして、潜在的な不正行為の通話（呼）の検出を改善することができる。いくつかの態様では、本開示の方法及びシステムは、不正行為の通話（呼）のより正確な検出のために自己改善することができる。
【００３４】
本開示の態様は、ハードウェア、ソフトウェア、又はこれらの組合せを使用して実装することができ、１つ又は複数のコンピュータシステム又は他の処理システムで実装することができる。一態様では、本開示は、本明細書で説明する機能を実行することができる１つ又は複数のコンピュータシステムを対象とする。そのようなコンピュータシステム３００の例を図３に示す。
【００３５】
図３は、本開示の態様に従って使用するための、様々なハードウェアコンポーネント及び他の機能の例示的なシステム図を提示する。本開示の態様は、ハードウェア、ソフトウェア、又はこれらの組合せを使用して実装することができ、１つ又は複数のコンピュータシステム又は他の処理システムで実装することができる。一変形例では、本明細書で説明する態様は、本明細書で説明する機能を実行することができる１つ又は複数のコンピュータシステムを対象とし得る。そのようなコンピュータシステム３００の例を図３に示す。
【００３６】
コンピュータシステム３００は、プロセッサ３０４等の１つ又は複数のプロセッサを含む。プロセッサ３０４は、通信インフラストラクチャ３０６（例えば、通信バス、クロスオーバーバー、又はネットワーク）に接続される。一例では、プロセッサ１２０はプロセッサ３０４を含むことができる。この例示的なコンピュータシステムに関して、様々なソフトウェア態様が説明されている。この詳細な説明を読んだ後に、他のコンピュータシステム及び／又はアーキテクチャを使用して、本明細書で説明する態様をどのように実装するかが関連技術の当業者に明らかになろう。コンピュータシステム３００は、通信インフラストラクチャ３０６（又は、図示しないフレームバッファ）からのグラフィックス、テキスト、及び他のデータを転送して表示ユニット３３０に表示する表示インターフェイス３０２を含むことができる。コンピュータシステム３００は、メインメモリ３０８、好ましくはランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）も含み、且つ二次メモリ３１０も含むことができる。二次メモリ３１０は、例えば、フロッピーディスクドライブ、磁気テープドライブ、光ディスクドライブを表すハードディスクドライブ３１２及び／又はリムーバブル・ストレージドライブ３１４を含むことができる。リムーバブル・ストレージドライブ３１４は、よく知られた方法でリムーバブル・ストレージユニット３１８から読み出され及び／又はリムーバブル・ストレージユニット３１８に書き込む。リムーバブル・ストレージユニット３１８は、フロッピーディスク、磁気テープ、光ディスク等を表し、リムーバブル・ストレージドライブ３１４によって読み出され、リムーバブル・ストレージドライブ３１４に書き込まれる。理解されるように、リムーバブル・ストレージユニット３１８は、その中に記憶されたコンピュータソフトウェア及び／又はデータを有するコンピュータ使用可能記憶媒体を含む。
【００３７】
別の態様では、二次メモリ３１０は、コンピュータプログラム又は他の命令をコンピュータシステム３００にロードできるようにする他の同様の装置を含むことができる。そのような装置は、例えば、リムーバブル・ストレージユニット３２２及びインターフェイス３２０を含むことができる。そのような例は、プログラムカートリッジとカートリッジインターフェイス（ビデオゲーム装置等に見受けられる）、リムーバブル・メモリチップ（消去可能なプログラマブル読出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）又はプログラマブル読出し専用メモリ（ＰＲＯＭM）等）、及び関連するソケット、及び他のリムーバブル・ストレージユニット３２２及びインターフェイス３２０を含むことができ、これにより、ソフトウェア及びデータを、リムーバブル・ストレージユニット３２２からコンピュータシステム３００に転送することができる。
【００３８】
コンピュータシステム３００は、通信インターフェイス３２４も含むことができる。通信インターフェイス３２４によって、ソフトウェア及びデータをコンピュータシステム３００と外部装置との間で転送することが可能になる。通信インターフェイス３２４の例には、モデム、ネットワークインターフェイス（イーサネットカード等）、通信ポート、パーソナルコンピュータメモリカード国際協会（ＰＣＭＣＩＡ）スロット及びカード等が含まれ得る。通信インターフェイス３２４を介して転送されるソフトウェア及びデータは信号３２８の形態であり、これらの信号３２８は、通信インターフェイス３２４により受信することができる電気信号、電磁信号、光信号、又は他の信号であり得る。これらの信号３２８は、通信経路（例えば、チャネル）３２６を介して通信インターフェイス３２４に供給される。この経路３２６は、信号３２８を搬送し、且つワイヤ又はケーブル、光ファイバー、電話回線、セルラーリンク、無線周波数（ＲＦ）リンク、及び／又は他の通信チャネルを使用して実装することができる。本明細書では、「コンピュータプログラム媒体」及び「コンピュータで使用可能な媒体」という用語は、リムーバブル・ストレージドライブ３８０、ハードディスクドライブ３７０にインストールされたハードディスク、信号３２８等の媒体を一般的に指すために使用される。これらのコンピュータプログラム製品は、ソフトウェアをコンピュータシステム３００に提供する。本明細書で説明する態様は、そのようなコンピュータプログラム製品を対象とすることができる。
【００３９】
コンピュータプログラム（コンピュータ制御ロジックとも呼ばれる）は、メインメモリ３０８及び／又は二次メモリ３１０に記憶される。コンピュータプログラムは、通信インターフェイス３２４を介して受信することもできる。そのようなコンピュータプログラムは、実行されると、コンピュータシステム３００が、本明細書で説明する態様に従って様々な特徴を実行できるようにする。特に、コンピュータプログラムは、実行されると、プロセッサ３０４がそのような機能を実行できるようにする。従って、そのようなコンピュータプログラムは、コンピュータシステム３００のコントローラを表す。
【００４０】
本明細書で説明する態様がソフトウェアを使用して実装される変形形態では、ソフトウェアを、コンピュータプログラム製品に記憶し、リムーバブル・ストレージドライブ３１４、ハードディスクドライブ３１２、又は通信インターフェイス３２０を使用してコンピュータシステム３００にロードすることができる。制御ロジック（ソフトウェア）は、プロセッサ３０４によって実行されると、プロセッサ３０４に、本明細書に記載されるように、本明細書に記載の態様に従って機能を実行させる。別の変形形態では、態様は、例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）等のハードウェアコンポーネントを使用して、主にハードウェアで実装される。本明細書に記載の機能を実行するためのハードウェア状態マシンの実装は、関連技術の当業者には明らかであろう。
【００４１】
さらに別の変形例では、本明細書で説明する態様は、ハードウェアとソフトウェアとの両方の組合せを使用して実装される。
【００４２】
図４は、一態様による、様々な例示的なシステムコンポーネントのブロック図である。図４は、本明細書で説明する様々な態様に従って使用可能な通信システム４００を示す。通信システム４００は、１つ又は複数のアクセッサ４６０、４６２（本明細書では１つ又は複数の「ユーザ」とも交換可能に称される）及び１つ又は複数の端末４４２、４６６を含む。例えば、端末４４２、４６６は、車両１０２又は関連システム（例えば、車両通信システム１１０、プロセッサ１２０、通信装置１２４）、及びリモート装置１０４等を含み得る。一態様では、本明細書で説明する態様に従って使用するためのデータは、例えば、携帯情報端末（ＰＤＡ）等のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、マイクロコンピュータ、電話器、又は無線装置等の端末４４２、４６６を介して、或いは、例えばインターネット又はイントラネット等のネットワーク４４４、及びカップリング４４５、４４６、４６４を介した、データのリポジトリ及び／又はデータのリポジトリへの接続及びプロセッサを有するＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、マイクロコンピュータ、又は他の装置等のサーバ４４３に接続された携帯無線装置を介して、アクセッサ４６０、４６２によって入力及び／又はアクセスされる。カップリング４４５、４４６、１４６４は、例えば有線、無線、又は光ファイバーリンクを含む。別の例示的な変形形態では、本明細書で説明する態様による方法及びシステムは、単一の端末等のスタンドアロン環境で動作する。
【００４３】
本明細書で説明する態様は、コンピュータ実行可能命令を記憶するコンピュータ可読記憶媒体の文脈で説明及び実装することもできる。コンピュータ可読記憶媒体には、コンピュータ記憶媒体及び通信媒体が含まれ、例えば、フラッシュメモリドライブ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、フロッピーディスク、テープカセット等である。コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、モジュール、又は他のデータ等の情報を記憶するための任意の方法又は技術で実装される揮発性及び不揮発性、リムーバブル及び非リムーバブル媒体を含むことができる。
【００４４】
上記及び他の特徴及び機能、或いはそれらの代替物又は変形形態の様々な実装を、他の多くの異なるシステム又はアプリケーションに望ましく組み合わせることができることが理解されよう。また、現在予測されていない、又は予期されていない様々な代替、修正、変形、又は改良が当業者によって行われ、これらも特許請求の範囲に含まれることが意図される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【外国語明細書】
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