(57)【要約】      （修正有）【課題】プライバシ信頼性に基づくＡＰＩアクセスを提供する。【解決手段】方法４００において、システム、装置又はそれらの組み合わせは、第１パーティにより提供されるＡＰＩ及び第２パーティにより提供される第２ＡＰＩへのアクセスを提供する４１０。次に、第１ＡＰＩに関連する第１ＡＰＩデータソースセット及び第２ＡＰＩに関連する第２ＡＰＩデータソースセットを収集する４２０。追加で、深層学習モデルを用いて、第１ＡＰＩ及び第２ＡＰＩのプライバシ信頼性レベルを予測する４４０。その後、第１ＡＰＩのプライバシ信頼性レベルが閾レベルより低いことに基づき、第１ＡＰＩへのアクセスを無効にする４５０。【選択図】図４
2020201935.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デベロッパにより、第１パーティにより提供された第１ＡＰＩ（application  programming  interface）及び第２パーティにより提供された第２ＡＰＩへのアクセスを提供するステップと、
前記第１ＡＰＩに関連する第１の複数のＡＰＩデータソース及び前記第２ＡＰＩに関連する第２の複数のＡＰＩデータソースを収集するステップと、
深層学習モデルを用いて、前記第１ＡＰＩ及び前記第２ＡＰＩのプライバシ信頼性レベルを予測するステップと、
前記第１ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルが閾レベルより低いことに基づき、前記第１ＡＰＩへのアクセスを無効にするステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記第１ＡＰＩに関連する複数のウェブページをクロールして、前記第１の複数のＡＰＩデータソースを収集するステップ、を更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数のウェブページは、前記第１ＡＰＩを説明する文書の文書ページ、前記第１ＡＰＩのサービス規約を含むページ、前記第１パーティのサービス規約を含むページ、前記第１ＡＰＩ又は前記第１パーティに言及する新しいページ、及び前記第１パーティの株価を含む株式ウェブサイト、のうちの少なくとも１つを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記複数のウェブページの各々は、それぞれの複数のウェブページに関連するログイン情報を提供することなくアクセスされる、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記プライバシ信頼性レベルに関連するシードワードを取得するステップと、
前記シードワードに基づき、前記シードワードのシンセットを導出するステップと、
前記第１の複数のＡＰＩデータソースの中で最も頻繁に生じる上位語のセットを決定するステップと、
前記上位語のセットと前記シードワード及び前記シードワードのシンセットとの間の重なり合いの量を定量化するステップと、
を更に含み、
前記深層学習モデルは、前記第１ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルを予測するステップにおいて、前記重なり合いの量を使用する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記第１の複数のＡＰＩデータソースの複数のバージョンを格納するステップであって、前記複数のバージョンの各々は異なる時点に対応する、ステップと、
前記複数のバージョンの間の差に基づき、前記第１の複数のＡＰＩデータソースの中の変化を追跡するステップと、
前記第１の複数のＡＰＩデータソースの前記の追跡した変化に基づき、前記第１ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルを更新するステップと、
を更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項７】
承認されるとデベロッパに提供されるべき第３ＡＰＩの識別子を受信するステップと、
前記第３ＡＰＩの識別子に基づき、前記第３ＡＰＩに関連する第３の複数のＡＰＩデータソースを収集するステップと、
前記深層学習モデルを用いて、前記第３ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルを予測するステップと、
前記第３ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルが閾レベルより高いことに基づき、前記第３ＡＰＩへのアクセスを可能にするステップと、
を含む請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記第１ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルの履歴値を追跡するステップを更に含み、
前記深層学習モデルは、前記第１ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルの前記履歴値を用いて、前記第１ＡＰＩ、前記第２ＡＰＩ、又は前記第３ＡＰＩの将来のプライバシ信頼性レベルを予測する、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記深層学習モデルをトレーニングするステップであって、
複数の時点について前記第１ＡＰＩに関連する前記第１の複数のＡＰＩデータソースから抽出したデータをトレーニングデータとして提供するステップと、
前記抽出したデータのデータタイプに関連するルールを取得するステップであって、前記ルールは,前記データタイプがプライバシ信頼性レベルにどのように影響するかを示す、ステップと、
前記複数の時点の各々について前記抽出したデータに対して双方向超短期記憶（bi−LSTM）深層学習を実行して、前記複数の時点の各々について第１ＡＰＩプライバシ信頼性スコアを導出するステップと、
前記複数の時点の各々について前記第１ＡＰＩプライバシ信頼性スコアを結合するステップと、
代表プライバシ信頼性レベルとしての複数のプライバシ信頼性レベルに渡り前記プライバシ信頼性スコアを分布させるステップと、
を含む、ステップ、
を更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記第１ＡＰＩにより収集されたデータを導出するステップと、
前記第１ＡＰＩにより共有され及び前記共有されるデータが提供されるべきエンティティを導出するステップと、
を更に含み、
前記深層学習モデルは、前記第１ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルを予測するステップにおいて、前記第１ＡＰＩにより収集された前記データ、前記第１ＡＰＩにより共有される前記データ、及び前記共有されるデータが前記第１ＡＰＩにより提供されるべき前記エンティティを使用する、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令は、１つ以上のプロセッサにより実行されると、動作を実行するよう構成され、前記動作は、
第１パーティにより提供された第１ＡＰＩ（application  programming  interface）及び第２パーティにより提供された第２ＡＰＩへのアクセスを提供するステップと、
前記第１ＡＰＩに関連する第１の複数のＡＰＩデータソース及び前記第２ＡＰＩに関連する第２の複数のＡＰＩデータソースを収集するステップと、
深層学習モデルを用いて、前記第１ＡＰＩ及び前記第２ＡＰＩのプライバシ信頼性レベルを予測するステップと、
前記第１ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルが閾レベルより低いことに基づき、前記第１ＡＰＩへのアクセスを無効にするステップと、
を含む、コンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
前記動作は、さらに、
前記第１ＡＰＩに関連する複数のウェブページをクロールして、前記第１の複数のＡＰＩデータソースを収集するステップ、を更に含み、
前記複数のウェブページは、前記第１ＡＰＩを説明する文書の文書ページ、前記第１ＡＰＩのサービス規約を含むページ、前記第１パーティのサービス規約を含むページ、前記第１ＡＰＩ又は前記第１パーティに言及する新しいページ、及び前記第１パーティの株価を含む株式ウェブサイト、のうちの少なくとも１つを含む、請求項１１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
前記複数のウェブページの各々は、それぞれの複数のウェブページに関連するログイン情報を提供することなくアクセスされる、請求項１２に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
前記プライバシ信頼性レベルに関連するシードワードを取得するステップと、
前記シードワードに基づき、前記シードワードのシンセットを導出するステップと、
前記第１の複数のＡＰＩデータソースの中で最も頻繁に生じる上位語のセットを決定するステップと、
前記上位語のセットと前記シードワード及び前記シードワードのシンセットとの間の重なり合いの量を定量化するステップと、
を更に含み、
前記深層学習モデルは、前記第１ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルを予測するステップにおいて、前記重なり合いの量を使用する、請求項１１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
前記動作は、
前記第１の複数のＡＰＩデータソースの複数のバージョンを格納するステップであって、前記複数のバージョンの各々は異なる時点に対応する、ステップと、
前記複数のバージョンの間の差に基づき、前記第１の複数のＡＰＩデータソースの中の変化を追跡するステップと、
前記第１の複数のＡＰＩデータソースの前記の追跡した変化に基づき、前記第１ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルを更新するステップと、
を更に含む、請求項１１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記動作は、
承認されるとデベロッパに提供されるべき第３ＡＰＩの識別子を受信するステップと、
前記第３ＡＰＩの識別子に基づき、前記第３ＡＰＩに関連する第３の複数のＡＰＩデータソースを収集するステップと、
前記深層学習モデルを用いて、前記第３ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルを予測するステップと、
前記第３ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルが閾レベルより高いことに基づき、前記第３ＡＰＩへのアクセスを可能にするステップと、
を含む、請求項１１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
前記動作は、前記第１ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルの履歴値を追跡するステップを更に含み、
前記深層学習モデルは、前記第１ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルの前記履歴値を用いて、前記第１ＡＰＩ、前記第２ＡＰＩ、又は前記第３ＡＰＩの将来のプライバシ信頼性レベルを予測する、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記動作は、
前記深層学習モデルをトレーニングするステップであって、
複数の時点について前記第１ＡＰＩに関連する前記第１の複数のＡＰＩデータソースから抽出したデータをトレーニングデータとして提供するステップと、
前記抽出したデータのデータタイプに関連するルールを取得するステップであって、前記ルールは、前記データタイプがプライバシ信頼性レベルにどのように影響するかを示す、ステップと、
前記複数の時点の各々について前記抽出したデータに対して双方向超短期記憶（bi−LSTM）深層学習を実行して、前記複数の時点の各々について第１ＡＰＩプライバシ信頼性スコアを導出するステップと、
前記複数の時点の各々について前記第１ＡＰＩプライバシ信頼性スコアを結合するステップと、
代表プライバシ信頼性レベルとしての複数のプライバシ信頼性レベルに渡り前記プライバシ信頼性スコアを分布させるステップと、
を含む、ステップ、
を更に含む、請求項１１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
システムであって、
１つ以上のプロセッサと、
命令を含む１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体と、
を含み、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサにより実行されると、前記システムに動作を実行させ、前記動作は、
第１パーティにより提供された第１ＡＰＩ（application  programming  interface）及び第２パーティにより提供された第２ＡＰＩへのアクセスを提供するステップと、
前記第１ＡＰＩに関連する第１の複数のＡＰＩデータソース及び前記第２ＡＰＩに関連する第２の複数のＡＰＩデータソースを収集するステップと、
深層学習モデルを用いて、前記第１ＡＰＩ及び前記第２ＡＰＩのプライバシ信頼性レベルを予測するステップと、
前記第１ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルが閾レベルより低いことに基づき、前記第１ＡＰＩへのアクセスを無効にするステップと、
を含む、システム。
【請求項２０】
前記動作は、さらに、
前記第１ＡＰＩに関連する複数のウェブページをクロールして、前記第１の複数のＡＰＩデータソースを収集するステップ、を更に含み、
前記複数のウェブページは、前記第１ＡＰＩを説明する文書の文書ページ、前記第１ＡＰＩのサービス規約を含むページ、前記第１パーティのサービス規約を含むページ、前記第１ＡＰＩ又は前記第１パーティに言及する新しいページ、及び前記第１パーティの株価を含む株式ウェブサイト、のうちの少なくとも１つを含む、請求項１９に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示の実施形態は、プライバシ信頼性に基づくＡＰＩ（application  programming  interface）アクセスに関する。
【背景技術】
【０００２】
異なるソフトウェアベンダ、ＡＰＩ、等は、彼らがどのように個人情報を扱うか及び他のプライバシ問題を扱うかに関して多かれ少なかれ信頼できる場合がある。しかしながら、ＡＰＩの信頼性を追跡し、監視し、又は表現するには限られた方法しかない。
【発明の概要】
【０００３】
本開示の１つ以上の実施形態は、方法であって、第１パーティにより提供されるＡＰＩ（application  programming  interface）及び第２パーティにより提供される第２ＡＰＩへのアクセスを提供するステップを含む方法を含んでよい。方法は、第１ＡＰＩに関連する第１ＡＰＩデータソースセット及び第２ＡＰＩに関連する第２ＡＰＩデータソースセットを収集するステップも含んでよい。方法は、追加で、深層学習モデルを用いて、第１ＡＰＩ及び第２ＡＰＩのプライバシ信頼性レベルを予測するステップと、第１ＡＰＩのプライバシ信頼性レベルが閾レベルより低いことに基づき、第１ＡＰＩへのアクセスを無効にするステップと、を含んでよい。
【０００４】
実施形態の目的及び利点は、請求項において特に指摘される要素、特徴、及び組み合わせにより少なくとも実現され達成される。
【０００５】
理解されるべきことに、前述の一般的な説明及び以下の詳細な説明の両者は、単なる例及び説明のためであり、限定ではない。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
例示的な実施形態は、以下の添付の図面の使用を通じて更なる特殊性及び詳細事項により記載され説明される。
【図１】プライバシ信頼性に基づくＡＰＩアクセスのために使用され得る例示的なシステムを示す図である。
【図２】プライバシ信頼性に基づくＡＰＩアクセスに関連付けられたデータ収集に関連する例示的なシステムを示す。
【図３】プライバシ信頼性に基づくＡＰＩアクセスに関連付けられた例示的なデータフローを示す。
【図４】プライバシ信頼性に基づくＡＰＩアクセスに関連付けられた例示的な方法の例示的なフローチャートを示す。
【図５】プライバシ信頼性に基づくＡＰＩアクセスのデータ収集及び／又は処理に関連する例示的な方法の例示的なフローチャートを示す。
【図６】プライバシ信頼性に基づくＡＰＩアクセスのデータ収集及び／又は処理に関連する別の例示的な方法の別の例示的なフローチャートを示す。
【図７】プライバシ信頼性に基づくＡＰＩアクセスに関連付けられた深層学習モデルをトレーニングする例示的な方法の例示的なフローチャートを示す。
【図８】例示的なコンピューティングシステムを示す。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
本開示は、ＡＰＩデベロッパにより提供されるＡＰＩのプライバシ信頼性レベルを管理し及び予測するための、ＡＰＩデベロッパによる深層学習モデルの使用に関連する。例えば、デベロッパは、ＡＰＩのプライバシ信頼性を示す、ＡＰＩ、ＡＰＩホスト、及び／又はＡＰＩを使用するプラットフォームに関連する種々のデータタイプを取得するために、ウェブクローラを利用することがある。このようなデータは、データの収集される異なる時点に対応する異なるバージョンを有するＡＰＩデータコーパスに格納されることがある。深層学習モデルは、ＡＰＩデータコーパスのトレーニングセットを利用して、深層学習モデルをトレーニングしてよい。その結果、深層学習モデルは、前に分析されたＡＰＩに対する新しいＡＰＩ又は新しいデータコーパスかに関わらず、新しく取得されるＡＰＩデータコーパスに適用されてよい。幾つかの実施形態では、デベロッパは、ＡＰＩのプライバシ信頼性レベルに基づき、特定ＡＰＩへのアクセスを許可し又はアクセスを許可しないことがある。
【０００８】
本開示の特定の実施形態は、コンピュータの動作する技術及び方法を向上するＡＰＩ管理の以前の反復に渡り、向上をもたらし得る。例えば、深層学習モデルを利用することにより、人間により識別可能ではないプライバシ信頼性に基づき、新しいタイプの接続、パターン、等が取得され得る。幾つかの環境では、収集されたデータはログインを要求しない。その結果、プライバシ信頼性は、任意の機密情報を送信する前に決定されてよい。さらに、本開示は、特定ＡＰＩがデベロッパにより無効にされるので、ＡＰＩデベロッパのセキュリティの向上をもたらし得る。その結果、ＡＰＩにアクセスするためにデベロッパを利用するエンドユーザは、プライバシ信頼性について注意の足りないＡＰＩから保護され得る。
【０００９】
１つ以上の例示的な実施形態は、添付の図面を参照して説明される。
【００１０】
図１は、本開示の１つ以上の実施形態による、プライバシ信頼性に基づくＡＰＩアクセスのために使用され得る例示的なシステム１００を示す図である。デベロッパ１１０は、エンドユーザ１５０が単一のレポジトリを通じて種々のＡＰＩ１２０（例えば、ＡＰＩ１  １２０ａ、ＡＰＩ２  １２０ｂ、ＡＰＩ３  １２０ｃ、及び／又はＡＰＩ４  １２０ｄ）にアクセスすることを可能にするコンピューティングシステムを提供してよい。ＡＰＩ１２０のうちの幾つかは、種々のプラットフォーム１３０（例えば、ＡＰＩ１  １２０ａ及びＡＰＩ２  １２０ｂ）上で使用されてよい。種々のＡＰＩ１２０は、種々のＡＰＩホスト１４０、例えば、ＡＰＩ１  １２０ａをホスティングするＡＰＩホスト１４０ａ、ＡＰＩ２  １２０ｂをホスティングするＡＰＩホスト１４０ｂ、ＡＰＩ３  １２０ｃをホスティングするＡＰＩホスト１４０ｃ、及び／又はＡＰＩ４  １２０ｄをホスティングするＡＰＩホスト１４０ｄ、によりホスティングされ及び／又はその他の場合には提供されてよい。エンドユーザ１５０は、デベロッパ１１０を介して及び／又は１つ以上のプラットフォーム１３０を介して、或いはＡＰＩホスト１４０から直接にでも、ＡＰＩ１２０にアクセスしてよい。デベロッパ１１０は、ＡＰＩ１２０の各々のプライバシ信頼性スコア及び／又はレベルを決定してよく、プライバシ信頼性スコア及び／又はレベルに基づきＡＰＩ１２０へのアクセスを許可し又は取り消してよい。上述の及び他の実施形態では、デベロッパ１１０は、深層学習モデルを利用して、プライバシ信頼性スコア及び／又はレベルの決定を実現してよい。
【００１１】
幾つかの実施形態では、デベロッパ１１０は、ＡＰＩ１２０の各々の種々の情報を収集して、ＡＰＩ１２０の各々のプライバシ信頼性レベルの決定を実現してよい。例えば、デベロッパ１１０は、所与のＡＰＩ１２０に関連するウェブページをクロールして、所与のＡＰＩ１２０の使用のサービス規約及び／又は使用規約、所与のＡＰＩ１２０の使用されるプラットフォーム１３０の及び／又は所与のＡＰＩ１２０のホスト１４０の使用のサービス規約及び／又は使用規約、所与のＡＰＩ１２０を記述する文書、所与のＡＰＩ１２０の使用例、所与のＡＰＩ１２０に関連する記事、プラットフォーム１３０及び／又は所与のＡＰＩ１２０のホスト１４０に関する記事、プラットフォーム１３０及び／又は所与のＡＰＩ１２０のホスト１４０の株価、を収集してよい。全ての文書データは、収集され、所与のＡＰＩ１２０に関連するＡＰＩデータコーパスの特定バージョンに格納されてよい。種々のデータソースは、時間に渡り追跡され、異なるバージョンとして格納されてよい。その結果、時間に渡る変化が追跡され得る。ＡＰＩ１２０に関するデータの収集及びそれらのデータコーパスへの格納の例は、図２及び５を参照して説明され得る。
【００１２】
幾つかの実施形態では、種々のＡＰＩ１２０に関する収集されたデータは、深層学習モデルで使用されるために処理されてよい。例えば、プライバシ又はデータの使用に関する用語の頻度が分析され定量化されてよく、株価の上昇または下降が定量化されてよく、共有されるデータの量及びどのエンティティとデータが共有されるかが分析されてよい。深層学習モデルにより使用されるべきＡＰＩ１２０のデータコーパスのデータ処理の例は、図６を参照して記載され得る。
【００１３】
収集したデータを用いて、デベロッパ１１０は、ＡＰＩ１２０のプライバシ信頼性レベルの深層学習モデルをトレーニングしてよい。例えば、深層学習モデルは、複数のAPI１２０の履歴（historical）データコーパスを分析して、ＡＰＩ１２０のデータコーパスの異なるバージョンをプライバシ信頼性の異なるレベルに階層化する。深層学習モデルは、このようなプライバシ信頼性の学習したレベルを使用して、未知のＡＰＩ１２０の及び／又はＡＰＩ１２０のデータコーパスの将来のバージョンのプライバシ信頼性を予測してよい。深層学習モデルをトレーニングする例は、図３及び７を参照して詳細に記載され得る。
【００１４】
幾つかの実施形態では、デベロッパ１１０は、ＡＰＩ１２０のプライバシ信頼性レベルを利用して、種々のＡＰＩ１２０へのアクセスが許可されるか否かを決定してよい。例えば、プライバシ信頼性レベルは、４個のレベルに分けられてよい。上位２個のプライバシ信頼性レベルを有するＡＰＩ１２０は、アクセスを許可するのに十分セキュアなプライバシ信頼性レベルで動作すると考えられてよい。一方で、下位２個のプライバシ信頼性レベルは、閾レベルより低くてよく、このようなAPI１２０は無効にされてよい。その結果、これらのAPI１２０は、デベロッパ１１０のシステムを介して呼び出されない。図１に示すように、ＡＰＩ１  １２０ａ、ＡＰＩ２  １２０ｂ、及びＡＰＩ３  １２０ｃは、全て閾より上（例えば、許容可能と考えられるプライバシ信頼性レベル）にある。その結果、これらのＡＰＩ１２０は、許容可能であり、エンドユーザ１５０がアクセス可能である。破線で示すように、ＡＰＩ４  １２０ｄは、閾レベルより下にあってよく、したがって、デベロッパ１１０のシステムを介してアクセスできなくてよい。
【００１５】
幾つかの実施形態では、デベロッパ１１０は、時間に渡り、ＡＰＩ１２０のプライバシ信頼性レベルを監視してよい。例えば、デベロッパ１１０により監視されたデータの変化に基づき、API１２０のうちの１つ以上のプライバシ信頼性レベルはレベル間を移動してよい。例えば、ＡＰＩ３  １２０ｃは、閾レベルより下に落ちてよく、後の時点で無効にされてよい。別の時点では、ＡＰＩ４  １２０ｄが閾レベルより上に上昇してよく、有効にされ、したがって、エンドユーザ１５０はデベロッパ１１０のシステムを介してＡＰＩ４  １２０ｄにアクセスしてよい。
【００１６】
変更、追加、又は省略が、本開示の範囲から逸脱することなくシステム１００に対して行われてよい。例えば、システム１００は、任意の数の他の要素を含んでよく、又は記載されたもの以外のシステム又は環境の中で実装されてよい。例えば、システム１００は、任意の数のＡＰＩ１２０（例えば、数万のＡＰＩ）を含んでよい。別の例として、任意の数のプラットフォーム１３０及び／又はＡＰＩホスト１４０が、任意の数のＡＰＩ１２０を利用し及び／又はホスティングしてよい。
【００１７】
図２は、本開示の１つ以上の実施形態による、プライバシ信頼性に基づくＡＰＩアクセスに関連付けられたデータ収集に関連する例示的なシステム２００を示す。システム２００は、レポジトリ２１０内で識別されるＡＰＩに関する情報を集めるために、ＡＰＩ収集ウェブクローラ２２０によりアクセスされ得る、ＡＰＩ識別子のレポジトリ２１０を含んでよい。例えば、ウェブクローラ２２０は、ＡＰＩをホスティングする又は提供するＡＰＩホスト２３２から、ＡＰＩを利用し得るプラットフォーム２３４から、及び／又はニュースソース２３６から、ウェブサイトをクロールしてよい。ウェブクローラ２２０は、ＡＰＩ文書２４１、ＡＰＩサービス規約（ＴＯＳ）２４３、プラットフォームＴＯＳ２４５、ＡＰＩ関連ニュース２４７、及び／又はＡＰＩホストの株式２４９、のような情報を集めてよい。集められた情報は、ＡＰＩデータコーパス２５０に格納されてよい。
【００１８】
ＡＰＩ識別子のレポジトリ２１０は、デベロッパ（例えば、図１のデベロッパ１１０）の任意の記憶媒体、データベース、等を含んでよい。例えば、レポジトリ２１０は、ＡＰＩの名称又はタイトルを格納する記憶媒体、ＡＰＩに関連付けられたホームページ又は他のサイトのＵＲＬ（uniform  resource  locator）、等であって、これらを通じてウェブクローラ２２０がＡＰＩに関連する文書の場所を特定できるものを格納する記憶媒体を含んでよい。幾つかの実施形態では、レポジトリ２１０は、ＡＰＩの名称又はタイトルを格納してよく、デベロッパは、ＡＰＩに関連付けられたＵＲＬを自動的に検索してよい。
【００１９】
ＡＰＩの識別子（例えば、ＡＰＩの名称、タイトル、及び／又はＵＲＬ）に基づき、ウェブクローラ２２０は、種々のソースから、ＡＰＩに関連する種々のAPI文書２４１を収集してよい。例えば、ウェブクローラ２２０は、レポジトリ２１０内のＵＲＬで開始して、レポジトリ２１０内のＵＲＬからリンクされる全てのＨＴＭＬ（hypertext  markup  language）ページ、全てのテキスト、ＰＤＦ（portable  document  format）、圧縮ファイル（例えば、ＺＩＰファイル）、ＤＯＣ／ＤＯＣＸファイル、等のような、ＡＰＩの全ての文書及びウェブページを集めてよい。幾つかの実施形態では、ウェブクローラ２２０は、全てのＡＰＩ文書２４１をデータコーパス２５０に格納してよい。
【００２０】
幾つかの実施形態では、ウェブクローラ２２０は、特定ＡＰＩのＡＰＩ  ＴＯＳ２４３を収集してよい。例えば、ウェブクローラ２２０は、使用規約、サービス規約、エンドユーザライセンス、エンドユーザ契約、等に言及する、レポジトリ内のＵＲＬからのリンクを識別してよく、全ての関連する文書及び／又はウェブページを集めてよい。追加又は代替として、ウェブクローラ２２０は、関連ＡＰＩを利用し得るプラットフォーム２３４に関連付けられたウェブページをクロールしてよい。例えば、ソーシャルメディアプラットフォームが第三者ＡＰＩを利用した場合、ソーシャルメディアプラットフォームは、ＡＰＩ  ＴＯＳ２４３を含む１つ以上のウェブページを含んでよい。上述の及び他の実施形態では、ウェブクローラ２２０は、全てのＡＰＩ  ＴＯＳ２４３をデータコーパス２５０に格納してよい。
【００２１】
幾つかの実施形態では、ウェブクローラ２２０は、特定AＡＰＩを利用する又は提供するプラットフォーム２３４のプラットフォームＴＯＳ２４５を収集してよい。例えば、ウェブクローラ２２０は、このような所与のプラットフォーム２３４のページをナビゲートしてよく、Ａｂｏｕｔ、Ｈｅｌｐ、Ｃｕｓｔｏｍｅｒ  Ｓｅｒｖｉｃｅ、サービス規約、使用規約、等の中のページ及び／又は文書の全部を集めてよい。上述の及び他の実施形態では、このような文書及びページを集めることにより、ウェブクローラ２２０は、ＡＰＩに固有のものではなく、所与のプラットフォーム２３４に固有のプラットフォームＴＯＳ２４５を収集してよい。この方法では、プラットフォーム２３４に関連付けられる可能なプライバシの検討は、通常、プラットフォーム２３４のＴＯＳに反映されるとき、具体的にAPIに関連するデータに加えて、データコーパス２５０に含まれてよい。
【００２２】
幾つかの実施形態では、ウェブクローラ２２０は、ＡＰＩ２４７、プラットフォーム２３４、及び／又は所与のＡＰＩのＡＰＩホスト２３２のニュースを収集してよい。例えば、ウェブクローラ２２０は、ＡＰＩ２４７、プラットフォーム２３４、及び／又は所与のＡＰＩのＡＰＩホスト２３２のニュースを収集してよい。追加又は代替として、ウェブクローラ２２０は、ＡＰＩホスト２４９の株式情報及び／又はプラットフォームの株式情報を収集してよい。上述の及び他の実施形態では、ＡＰＩ２４７及び／又は関連するエンティティの収集されたニュース、及びＡＰＩホスト２４９及び／又は関連するエンティティの株式は、ＡＰＩデータコーパス２５０に格納されてよい。幾つかの実施形態では、ウェブクローラ２２０は、既知の株式取引ウェブサイト、データベース、レポジトリ、等に定期的にアクセスし、ＡＰＩホスト２３２及び／又はプラットフォーム２３４のうちの１つ以上の現在の株価を格納してよい。
【００２３】
幾つかの実施形態では、ウェブクローラ２２０及び／又はウェブクローラ２２０を利用するデベロッパは、収集した文書及び／又はウェブページ全体をソートして、不要な又は重複するページを破棄してよい。例えば、プラットフォーム２３４は、同じＴＯＳが格納された複数の場所を有し、デベロッパは１つを格納し残りを破棄してよい。別の例として、ウェブクローラ２２０及び／又はデベロッパは、プライバシに関連する用語についてウェブページ又は文書内で文字列検索機能を利用してよく、残りのページ及び／又は文書を破棄してよい。更なる例として、ウェブクローラ２２０及び／又はデベロッパは、株価及びその変化に関する用語について、収集した記事を検索してよく、これらのページ及び文書を株価を示すとして一緒に格納してよい。
【００２４】
幾つかの実施形態では、デベロッパは、収集した文書を、ＡＰＩデータコーパス２５０の１つのバージョンｊとして格納してよい。バージョンｊは、所与の時点におけるＡＰＩデータコーパス２５０を表してよい。時間の進行とともに、デベロッパは、るＡＰＩデータコーパス２５０の追加バージョンを格納してよい。その結果、デベロッパは、バージョンｊ、バージョンｊ−１、バージョンｊ−２、．．．、を格納してよい。その結果、ＡＰＩデータコーパス２５０内の履歴的（historical）変化及び／又は差分が観察でき及び／又は追跡され得る。幾つかの実施形態では、ＡＰＩデータコーパス２５０の新しいバージョンは、文書の全部を格納することなく、何か変化したかの指示を含んでよい。例えば、ＡＰＩデータコーパス２５０のバージョンｊは、文書全体を格納することなく、種々の文書若しくはウェブサイトのバージョンｊ−１からバージョンｊへの変化の指示を含んでよい。この方法では、要求された場合に、バージョンｊ−１及び変化の指示に基づき、バージョンｊが再生成されてよい。
【００２５】
幾つかの実施形態では、ウェブクローラ２２０は、ログイン情報又は他の証明を提供することなく、公衆に利用可能なウェブサイトにアクセスするよう構成されてよい。このような証明の提供を回避することにより、ウェブクローラ２２０は、関連情報を集めて、ログインのための証明を含む任意の個人情報を提供する前に、所与のＡＰＩが十分な信頼性レベルを有するか否かを決定してよい。
【００２６】
変更、追加、又は省略が、本開示の範囲から逸脱することなくシステム２００に対して行われてよい。例えば、システム２００は、任意の数の他の要素を含んでよく、又は記載されたもの以外のシステム又は環境の中で実装されてよい。例えば、システム２００は、ＡＰＩ識別子２１０において識別された任意の数のＡＰＩ（例えば、数万のＡＰＩ）を含んでよい。別の例として、任意の数のプラットフォーム２３４及び／又はＡＰＩホスト２３２が、任意の数のＡＰＩを利用し及び／又はホスティングしてよい。追加の例として、ＡＰＩに関連する種々のデータ形式は、任意の配置又は結合で格納されてよく、ＡＰＩデータコーパス２５０は、単に１つの例示的な構成として機能する。
【００２７】
図３は、本開示の１つ以上の実施形態による、プライバシ信頼性に基づくＡＰＩアクセスに関連付けられた例示的なデータフロー３００を示す。データフロー３００は、データ処理が異なるバージョンのＡＰＩデータコーパス３０５（例えば、バージョン１  ３０５ａ、バージョン２  ３０５ｂ、及びバージョンｊ  ３０５ｊのデータコーパス）に対して実行されて、深層学習モデルのための入力３１０（例えば、入力３１０ａ、３１０ｂ、及び３１０ｊ）を得ることを示す。図３に示すように、深層学習モデルは、双方向超短期記憶（bi−LSTM）深層学習モデルであり、順方向分析３１５（例えば、順方向分析ノード３１５ａ、３１５ｂ、及び３１５ｊにおいて実行される）、及び逆方向分析３２０（例えば、逆方向分析ノード３２５ａ、３２５ｂ、及び３２５ｊにおいて実行される）を有し、プライバシ信頼性スコア３２５（例えば、信頼性スコア３２５ａ、３２５ｂ、及び３２５ｊ）を生成する。プライバシ信頼性スコア３２５は、結合スコアセット３３０に結合されてよい。結合スコアセット３３０は、プライバシ信頼性レベル分布３４０に分布されてよい。幾つかの実施形態では、データフロー３００は、深層学習モデルをトレーニングする一例を示し得る。
【００２８】
ＡＰＩデータコーパス３０５を深層学習モデルの入力３１０に変換するためのデータ処理は、種々のデータ処理技術、データ抽出、等のうちのいずれかを含んでよい。例えば、ＡＰＩデータコーパス２５０の特定の特徴は、プライバシに関連する特定の用語の発生頻度を決定するために分析されてよい。別の例として、プライバシ信頼性スコアに対するデータの効果（例えば、株価の下落がプライバシ信頼性スコアの低下をもたらす）の指示を提供するために、特定のルールがデータに適用されてよい。追加の例として、（例えば、データの種々の特徴が数値にどのように変換されるか、及びそれらの値がプライバシ信頼性スコアにどのように影響するか、を示すルールに基づき）データの種々の特徴が数値的に表現されてよい。深層学習モデルにより使用されるべきＡＰＩ３０５のデータコーパスのデータ処理の例は、図６を参照して記載され得る。
【００２９】
入力３１０は、順方向分析ノード３１５及び逆方向分析ノード３２０の両方に供給されてよい。その結果、深層学習モデルは、将来のデータ及び履歴データを用いて、所与のＡＰＩデータコーパスが深層学習モデルによりどのようにスコアリングされるかを決定する。これは、履歴データの間でテンプレートを発見することを目的とし、相応して将来のデータを予測する。追加又は代替として、深層学習モデルは、入力３１０を利用して、データの間の相関、パターン、等を発見してよい。その結果、深層学習モデルは、ＡＰＩデータコーパスからのデータを、プライバシ信頼性スコア及び／又はレベルに相関させてよい。
【００３０】
プライバシ信頼性スコア３２５は、深層学習モデルのレイヤの出力を表してよい。プライバシ信頼性スコア３２５は、プライバシ信頼性の相対的ランクを示す数値を表してよい。結合スコアセット３３０は、深層学習モデルにより使用されるＡＰＩデータコーパス３０５のバージョンの各々からのプライバシ信頼性スコア３２５の結合を表す。例えば、プライバシ信頼性スコア３２５は、一連の値が単一のデータ構造に集められるように、一緒に連結されてよい。
【００３１】
プライバシ信頼性レベル３４０は、結合スコアセット３３０の分布を表してよい。例えば、プライバシ信頼性スコアの結合からの値は、選択された数のプライバシ信頼性レベル３４０に渡り分布されてよい。その結果、レベル間の閾が確立されてよい。利用するレベルの数が多いほど、深層学習モデルの精度を犠牲にしてプライバシ信頼性に関して大きな区別が達成できる。例えば、レベルの数が２であり、プライバシ信頼性レベルが基本的に「信頼できる」,アタは「信頼できない」である場合、深層学習モデルは、所与のＡＰＩのプライバシ信頼性レベルを予測する際に、高レベルの制度を有してよい。レベルの数が８であり、勾配のあるより多くのプライバシ信頼性レベルが提供される場合、深層学習モデルは、８個の精細レベルのうちのどれに特定のＡＰＩが属するかを識別する際に正確ではないことがある。
【００３２】
変更、追加、又は省略が、本開示の範囲から逸脱することなくデータフロー３００に対して行われてよい。例えば、bi−LSTM深層学習モデルが示されたが、他の深層学習モデルも使用されてよい。別の例として、任意の数のＡＰＩに渡る任意の数のバージョンが、プライバシ信頼性レベルを導出するために使用されてよい。
【００３３】
図４は、本開示の１つ以上の実施形態による、プライバシ信頼性に基づくＡＰＩアクセスに関連付けられた例示的な方法４００の例示的なフローチャートを示す。方法４００の１つ以上の動作は、図１のシステム１００、デベロッパ１１０、及び／又は図２のシステム２００のような、システム又は装置、又はそれらの組み合わせにより実行されてよい。別個のブロックを示したが、方法４００の種々のブロックは、所望の実装に依存して、追加ブロックに分けられ、少ないブロックに結合され、又は削除されてよい。
【００３４】
ブロック４１０で、アクセスは、第１ＡＰＩ及び第２ＡＰＩに提供されてよい。例えば、デベロッパ（例えば、図１のデベロッパ１１０）は、第１ＡＰＩ及び第２ＡＰＩを含む複数のＡＰＩへのアクセスを提供してよい。プロバイダは、ＡＰＩをコンパイルし、エンドユーザがプロバイダのシステムを介してＡＰＩにアクセスすることを可能にしてよい。
【００３５】
ブロック４２０で、第１及び第２ＡＰＩの各々に関する複数のデータソースは、収集されてよい。例えば、デベロッパのウェブクローラは、ＡＰＩの各々に関連する複数のソースから文書及びウェブページを集めてよい。収集されたデータは、特定ＡＰＩのＡＰＩデータコーパスに格納されてよい。追加又は代替として、別の時点で、別のデータセットが収集され、特定ＡＰＩのＡＰＩデータコーパスの別個のバージョンとして格納されてよい。
【００３６】
ブロック４３０で、深層学習モデルはトレーニングされてよい。例えば、デベロッパは、収集されたデータを利用して、収集されたデータに基づきＡＰＩのプライバシ信頼性レベルの予測を可能にし得る深層学習モデルをトレーニングしてよい。
【００３７】
ブロック４４０で、深層学習モデルは、第１及び第２ＡＰＩのプライバシ信頼性レベルを予測するために使用されてよい。例えば、深層学習モデルのトレーニングに基づき、ＡＰＩデータコーパスの最新バージョンの中の第１及び第２ＡＰＩについて収集されたデータは、深層学習モデルに提供されてよく、深層学習モデルは、集められたデータに基づき予測したプライバシ信頼性レベルを出力してよい。
【００３８】
ブロック４５０で、第１ＡＰＩへのアクセスは、第１ＡＰＩのプライバシ信頼性レベルが閾レベルより低いことに基づき、デベロッパにより無効にされてよい。例えば、プロバイダは、深層学習モデルにより予測されたときＡＰＩのプライバシ信頼性レベルを監視し、第１ＡＰＩのプライバシ信頼性レベルが閾より下に変化することに基づき、デベロッパは、第１ＡＰＩへのアクセスを無効にしてよい。その結果、エンドユーザは、デベロッパのシステムを介して第１ＡＰＩを呼び出すことができなくなる。
【００３９】
変更、追加、又は省略が、本開示の範囲から逸脱することなく方法４００に対して行われてよい。例えば、方法４００の動作は、異なる順序で実施されてよい。追加又は代替として、２以上の動作が同時に実行されてよい。さらに、概説された工程及び動作は例として提供されたものであり、工程及び動作の幾つかは、開示した実施形態の本質を減じることなく、任意であり、少ない工程及び動作に結合され、又は追加の工程及び動作に拡張されてよい。
【００４０】
図５は、本開示の１つ以上の実施形態による、プライバシ信頼性に基づくＡＰＩアクセスに関連付けられた例示的な方法５００の例示的なフローチャートを示す。方法５００の１つ以上の動作は、図１のシステム１００、デベロッパ１１０、及び／又は図２のシステム２００のような、システム又は装置、又はそれらの組み合わせにより実行されてよい。別個のブロックを示したが、方法５００の種々のブロックは、所望の実装に依存して、追加ブロックに分けられ、少ないブロックに結合され、又は削除されてよい。
【００４１】
ブロック５１０で、ＡＰＩ識別子を用いて、ＡＰＩに関連するＡＰＩ文書が収集されてよい。例えば、デベロッパ（例えば、図１のデベロッパ１１０）のウェブクローラ（例えば、図２のウェブクローラ２２０）は、ＡＰＩを識別するＵＲＬをクロールし、ＡＰＩに関連する全てのウェブページ及び文書を収集するよう構成されてよい。
【００４２】
ブロック５２０で、ＡＰＩに関連するサービス規約（terms  of  service、ＴＯＳ）が収集されてよい。例えば、ウェブクローラは、ＡＰＩに関連する又はＡＰＩをホスティングするエンティティによりホスティングされるページをクロールして、ＡＰＩのＴＯＳを識別してよい。幾つかの実施形態では、ブロック５２０は、ブロック５１０で収集された特定のページ及び／又は文書を分析し、それらをＡＰＩのＴＯＳとして識別するステップを含んでよい。例えば、特定の用語、タイトル、見出し、等は、ＡＰＩのＴＯＳを識別するために使用されてよい。
【００４３】
ブロック５３０で、ＡＰＩを提供する又はホスティングするプラットフォームに関連するＴＯＳが収集されてよい。例えば、ウェブクローラは、ＡＰＩを提供する又はホスティングするプラットフォームのウェブページをクロールしてよい。上述の及び他の実施形態では、ＡＰＩ識別子は、ウェブクローラに開始位置を提供するために、ＡＰＩを提供する又はホスティングするプラットフォームのＵＲＬを含んでよい。幾つかの実施形態では、ブロック５２０は、特定のページ及び／又は文書を分析し、それらをプラットフォームのＴＯＳとして識別するステップを含んでよい。例えば、特定の用語、タイトル、見出し、等は、プラットフォームのＴＯＳを識別するために使用されてよい。
【００４４】
ブロック５４０で、ＡＰＩ及び／又はプラットフォームに関連するニュースが収集されてよい。例えば、ウェブクローラは、種々のニュースストリーム、ニュースデータベース、ニュースサイト、又は他のニュースソースをトラバースして、ＡＰＩ、ＡＰＩのホスト又はデベロッパ、ＡＰＩを提供する又はホスティングするプラットフォームのいずれかに言及する記事を収集してよい。幾つかの実施形態では、このような記事は、ＡＰＩのホスト及び／又はＡＰＩを提供する又はホスティングするプラットフォームの株価に関連する記事を含んでよい。追加又は代替として、株式相場表示機又は他の株価情報源が、ＡＰＩのホスト及び／又はＡＰＩを提供する又はホスティングするプラットフォームの株価を収集するために、ウェブクローラによりトラバースされてよい。
【００４５】
ブロック５５０で、ブロック５１０、５２０、５３０、及び／又は５４０のいずれかで収集されてデータは、ＡＰＩデータコーパスへとコンパイルされてよい。例えば、デベロッパは、データが収集された日付け及び／又は時間に関連付けられた、ＡＰＩデータコーパスのバージョンに収集されたデータを格納してよい。幾つかの実施形態では、データの収集は、周期的に（例えば、週に一度、月に一度、等）トリガされてよい。追加又は代替として、トリガイベントは、ＡＰＩデータコーパスの新しいバージョンの収集を引き起こしてよい（例えば、株価が特定額だけ下落すると、ＡＰＩの新しいバージョン番号がリリースされる、等）。
【００４６】
ブロック５６０で、ＡＰＩデータコーパスは、深層学習モデルにより使用可能な値へと処理されてよい。幾つかの実施形態では、異なるデータ処理が、異なるデータ値に対して実行されてよい。データ処理の例は、図６の部分を参照して更に詳細に記載される。
【００４７】
変更、追加、又は省略が、本開示の範囲から逸脱することなく方法５００に対して行われてよい。例えば、方法５００の動作は、異なる順序で実施されてよい。追加又は代替として、２以上の動作が同時に実行されてよい。さらに、概説された工程及び動作は例として提供されたものであり、工程及び動作の幾つかは、開示した実施形態の本質を減じることなく、任意であり、少ない工程及び動作に結合され、又は追加の工程及び動作に拡張されてよい。
【００４８】
図６は、本開示の１つ以上の実施形態による、プライバシ信頼性に基づくＡＰＩアクセスのためのデータ収集及び／又は処理に関連付けられた別の例示的な方法６００の別の例示的なフローチャートを示す。方法６００の１つ以上の動作は、図１のシステム１００、デベロッパ１１０、及び／又は図２のシステム２００のような、システム又は装置、又はそれらの組み合わせにより実行されてよい。別個のブロックを示したが、方法６００の種々のブロックは、所望の実装に依存して、追加ブロックに分けられ、少ないブロックに結合され、又は削除されてよい。
【００４９】
ブロック６０５で、プライバシ信頼性レベルに関連するシードワードはが取得されてよい。例えば、管理者または他の人間のオペレータは、デベロッパ（例えば、図１のデベロッパ１１０）のシステムと相互作用して、このようなシードワードを提供してよい。このようなシードワードの例は、プライバシ、データ保護、セキュリティ、等を含んでよい。
【００５０】
ブロック６１０で、シードワードのシンセットが導出されてよい。例えば、シードワードに関連する任意のワード、同義語、又は他のリンクされたものは、所与のシードワードのシンセットの部分であってよい。幾つかの実施形態では、シードワードは、シードワードにリンクされたワードを導出するために、WordNet（登録商標）又は他の同様のツールに提供されてよい。
【００５１】
ブロック６１５で、ＡＰＩデータコーパスの中で最も頻繁に生じる上位語のセットが決定されてよい。例えば、ＡＰＩデータコーパス内の各文書またはウェブページ毎に、ワードの計数が実行されてよい。文書またはウェブページの全部に渡り、上位λ個の値がデータ構造に格納されてよい。ここで、λは、上位の語の何個が格納されるかを示す整数値である。追加又は代替として、文書の各々からの上位λ個の語は、それぞれ格納され、ＡＰＩデータコーパス全体の上位語のセットが、個々の文書の上位λ個の語のセットから決定されてよい。
【００５２】
ブロック６２０で、上位λ個の語と、シードワード及び／又はそのシンセットの組み合わせとの間の重なり合いの量が、定量化されてよい。例えば、上位λ個の語と、シードワード又はシードワード及びシードワードのシンセットとの間で、比較が行われてよい。そして、重なり合いの量及び／又は重なり合う語の使用の量が、定量化されてよい。幾つかの実施形態では、重なり合いの量を定量化するのではなく、ＡＰＩデータコーパスとシードワード及び／又はそのシンセットとの間で重なり合うワードのセットが構成されてよい。上述の及び他の実施形態では、重なり合いを表すワードのセットは、データコーパス及び／又はＡＰＩのバージョンに基づき変化してよい。例えば、第１ＡＰＩは、特定の語を用いてプライバシの事柄を記述してよく、一方で、第２ＡＰＩは、異なる語を用いてよい。したがって、重なり合うワードのセットは、第１ＡＰＩと第２ＡＰＩとで異なってよい。
【００５３】
ブロック６２５で、プライバシ信頼性スコアに対するデータの影響に関するルールが取得されてよい。このようなルールは、ＡＰＩデータコーパス内に含まれ得ｒデータ及び／又はそれから導出されたデータのいずれかに関連してよい。例えば、株価の上昇はプライバシ信頼性の増大を示してよく、否定的な記事はプライバシ信頼性の減少を示してよく、プライバシ関連用語の希な使用はプライバシ信頼性の減少を示してよい、等である。ルールは、ＡＰＩ、ＡＰＩを使用するプラットフォーム、及び／又はＡＰＩのホスト、のＴＯＳの中の用語またはセクションに関連してもよい。
【００５４】
ブロック６３０で、ＡＰＩのサービス規約のデータ表現が、ルールに基づき生成されてよい。例えば、所与のＡＰＩのサービス規約は、サービス規約の異なる面（facet）に対応するベクトルの異なるセクションを有するベクトルとして表現されてよい。幾つかの実施形態では、深層学習モデルは、ＡＰＩのサービス規約の用語のセクションへの分割を実現して、ＡＰＩ間のセクション比較によりセクションを実現してよい。その結果、１つのＡＰＩの同じベクトル部分が、別のＡＰＩの対応するベクトル部分と比較でき、相対的なプライバシ信頼性を比較する。
【００５５】
ブロック６３５で、ＡＰＩにより収集されたデータのデータ表現が、ルールに基づき提供されてよい。例えば、ＡＰＩにより収集された個人の核要素は、Ｄτ，ｊ→ＡＰＩσ，ｊにより表されてよい。ここで、Ｄτ，ｊはＡＰＩのデータコーパスのｊ番目のバージョンから収集されたτ番目のデータ片を表し、ＡＰＩσ，ｊはσ番目のＡＰＩホストのＡＰＩデータコーパスのｊ番目のバージョンを表す。例えば、誕生日がＡＰＩ１，２の中のＤ３，２である場合、誕生日は、第１ＡＰＩプロバイダのＡＰＩデータコーパスのバージョン２の中で収集された３番目のデータ片である。このような、収集した個人データの要素のデータ表現は、深層学習モデルにより使用されてよい。追加又は代替として、ルールは、特定種類のデータがプライバシ信頼性スコアにどのように影響するかについての方向性を提供してよい。例えば、ＡＰＩのデータコーパスの第１バージョンが誕生日及び母親の旧姓を収集し、ＡＰＩのデータコーパスの第２バージョンが誕生日のみを収集した場合、ルールは、第１バージョンがプライバシ信頼性に対してより消極的な影響を有することを示してよい。
【００５６】
ブロック６４０で、ＡＰＩにより共有されたデータのデータ表現が、ルールに基づき提供されてよい。例えば、ブロック６３５で収集された、共有される個人データの各要素は、Ｓθ，σ，ｊ→Ｅｎｔｉｔｙｅ，ｊにより表されてよい。ここで、Ｓθはσ番目のＡＰＩホスト及びＥｎｔｉｔｙｅと共有されるＡＰＩデータコーパスのｊ番目のバージョンの共有データを表してよい。幾つかの実施形態では、エンティティは、サービスプロバイダ、第三者、ユーザ、内部エンティティ、等を含んでよい。このような、共有データの要素のデータ表現は、深層学習モデルにより使用されてよい。追加又は代替として、ルールは、特定種類の共有データがプライバシ信頼性スコアにどのように影響するかについての方向性を提供してよい。例えば、ＡＰＩのデータコーパスの第１バージョンが名前及び住所を第三者と共有し、ＡＰＩのデータコーパスの第２バージョンが住所のみを第三者と共有した場合、ルールは、第１バージョンがプライバシ信頼性に対してより消極的な影響を有することを示してよい。
【００５７】
ブロック６４５で、ＡＰＩ及び／又はプラットフォームに関するニュースのデータ表現が、ルールに基づき提供されてよい。例えば、記事が収集され、プライバシ信頼性に関連するものが（例えば、プライバシ信頼性に関連する用語について用語検索を行うことにより）選択されてよい。記事は、ＡＰＩ、ＡＰＩホスト、及び／又はＡＰＩを使用するプラットフォームのプライバシ信頼性に対して好意的か否かが決定されてよい。幾つかの実施形態では、好意度の程度が（例えば、テキスト分析により）決定されてよい。追加又は代替として、二分決定が行われてよい（例えば、５個の記事のうち、プライバシ信頼性に関して、１つが否定的であり、１つが中立的であり、３つが肯定的である）。別の例として、株価がＡＰＩホスト及び／又はＡＰＩを使用するプラットフォームについて収集されてよい。株価の上昇は、プライバシ信頼性に関して好意的に反映してよく、一方で、株価の下落はプライバシ信頼性に関して否定的に反映してよい。幾つかの実施形態では、深層学習モデルのために、株価の変化は定量化されてよく、記事の数及び効果は定量化されてよい。
【００５８】
ブロック６５０で、定量化された重なり合いの量、使用規約のデータ表現、収集されたデータ、共有されたデータ、及び／又はＡＰＩ及び／又はプラットフォームのニュースは、深層学習モデルに提供されてよい。幾つかの実施形態では、深層学習モデルに提供されるデータは、ベクトル形式、数値形式、等であってよい。上述の及び他の実施形態では、１つ以上の係数が、深層学習モデルにより調整され、合わせられ、又は最適化若しくは改良された深層学習モデルに提供される種々のデータ要素に関して、深層学習モデルにより使用されてよい。例えば、係数は、株価の変化が第三者と共有されるデータと比べてプライバシ信頼性レベルに大きな影響を有しないように、調整されてよい。
【００５９】
ブロック６５５で、プライバシ信頼性レベルが、深層学習モデルにより予測されてよい。例えば、提供されたデータ及びトレーニング済みの深層学習モデルを用いて、深層学習モデルは、深層学習モデルに提供されるデータに関連付けられたＡＰＩのプライバシ信頼性レベルを予測してよい。別の例として、ＡＰＩに関連付けられたＡＰＩデータコーパスの複数のバージョンが深層学習モデルに提供された場合、深層学習モデルは、深層学習モデルに提供されたデータの中の履歴的変化に基づき、将来のプライバシ信頼性レベルを予測してよい。
【００６０】
変更、追加、又は省略が、本開示の範囲から逸脱することなく方法６００に対して行われてよい。例えば、方法６００の動作は、異なる順序で実施されてよい。追加又は代替として、２以上の動作が同時に実行されてよい。さらに、概説された工程及び動作は例として提供されたものであり、工程及び動作の幾つかは、開示した実施形態の本質を減じることなく、任意であり、少ない工程及び動作に結合され、又は追加の工程及び動作に拡張されてよい。
【００６１】
図７は、本開示の１つ以上の実施形態による、プライバシ信頼性に基づくＡＰＩアクセスに関連付けられた深層学習モデルをトレーニングする例示的な方法７００の例示的なフローチャートを示す。方法６００の１つ以上の動作は、図１のシステム１００、デベロッパ１１０、及び／又は図２のシステム２００のような、システム又は装置、又はそれらの組み合わせにより実行されてよい。幾つかの実施形態では、図３のデータフロー３００の少なくとも部分は、図７の方法７００を表してよい。別個のブロックを示したが、方法７００の種々のブロックは、所望の実装に依存して、追加ブロックに分けられ、少ないブロックに結合され、又は削除されてよい。
【００６２】
ブロック７１０で、トレーニングデータが、深層学習モデルに提供されてよい。ここで、トレーニングデータは、複数の時点に対応するＡＰＩデータコーパスの異なるバージョンを含んでよい。例えば、デベロッパは、データコーパスの複数のバージョン（例えば、図３のデータコーパスのバージョン）を受信し、深層学習モデルに提供してよい。幾つかの実施形態では、データ抽出及び／又はデータ処理は、ＡＰＩデータコーパス内のデータに対して実行されて、深層学習モデルへの入力（例えば、入力３１０）としての形式のデータを提供してよい。
【００６３】
ブロック７２０で、異なる種類のデータがトレーニングデータの中のデータタイプのプライバシ信頼性スコアにどのように影響するかを示すルールが、取得されてよい。例えば、ルールは、株価の下落がプライバシ信頼性スコアに否定的な影響を有してよいことを示してよい。別の例として、ルールは、プライバシ信頼性スコアがＡＰＩのＴＯＳの中のプライバシ関連用語の高い語数により肯定的な影響を受けてよいことを示してよい。幾つかの実施形態では、ルールは、デベロッパの管理者により手動で提供されてよい。追加又は代替として、深層学習モデルは、追加ルールを推定し、及び／又は既存ルールを調整してよい。幾つかの実施形態では、異なるルールは、所与のルールのプライバシ信頼性スコア全体に与える影響を示す係数を含んでよい。このような係数は、深層学習モデルにより調整されてよい。
【００６４】
ブロック７３０で、bi−LSTM深層学習が、複数の時点の各々についてトレーニングデータに対して実行されてよい。例えば、トレーニングデータは、順方向分析ノード（例えば、図３の順方向分析ノード３１５）及び逆方向分析ノード（例えば、図３の逆方向分析ノード３２０）に供給されてよい。その結果、深層学習モデルは、ＡＰＩデータコーパスの個々のバージョンの各々について、プライバシ信頼性スコアを出力してよい。
【００６５】
ブロック７４０で、プライバシ信頼性スコアは、bi−LSTM深層学習モデルにより生成された異なる時点の各々について、結合されてよい。例えば、種々のスコアは、結合スコアセット（例えば、結合スコアセット３３０）へと連結されてよい。追加又は代替として、種々のスコアは、他の方法で、例えば平均又は他の統計的演算で、結合されてよい。
【００６６】
ブロック７５０で、プライバシ信頼性スコアの結合セットは、プライバシ信頼性レベルのセットに渡り分布されてよい。例えば、ソフトマックス（softmax）演算が、選択された数のプライバシ信頼性レベルに渡り、プライバシ信頼性スコアの結合セットに対して実行されてよい。幾つかの実施形態では、プライバシ信頼性レベルの数は、２〜１０個のレベルの間であってよい。幾つかの実施形態では、変化がＡＰＩデータコーパスの中で生じるときの、ＡＰＩ信頼性レベルの変動は、深層学習モデルにトレーニングデータを提供してよい。その結果、深層学習モデルは、他の類似する適切なＡＰＩのプライバシ信頼性レベルの前の変化に基づき、ＡＰＩの将来のプライバシ信頼性レベルを予測してよい。
【００６７】
変更、追加、又は省略が、本開示の範囲から逸脱することなく方法７００に対して行われてよい。例えば、方法７００の動作は、異なる順序で実施されてよい。追加又は代替として、２以上の動作が同時に実行されてよい。さらに、概説された工程及び動作は例として提供されたものであり、工程及び動作の幾つかは、開示した実施形態の本質を減じることなく、任意であり、少ない工程及び動作に結合され、又は追加の工程及び動作に拡張されてよい。
【００６８】
図８は、本開示に記載された少なくとも１つの実施形態による、例示的なコンピューティングシステム８００を示す。コンピューティングシステム８００は、プロセッサ８１０、メモリ８２０、データ記憶装置８３０、及び／又は通信ユニット８４０を含んでよい。これら全ては、通信可能に結合されてよい。デベロッパ１１０、プラットフォーム１３０、ＡＰＩホスト１４０、等を含む図１のシステム１００のいずれか又は全部は、コンピューティングシステム８００に合致するコンピューティングシステムとして実装されてよい。
【００６９】
通常、プロセッサ８１０は、種々のコンピュータハードウェア又はソフトウェアモジュールを含む、任意の適切な専用又は汎用コンピュータ、コンピューティングエンティティ、又は処理装置を含んでよく、任意の適切なコンピュータ可読記憶媒体に格納された命令を実行するよう構成されてよい。例えば、プロセッサ８１０は、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又はプログラム命令を解釈し及び／又は実行し及び／又はデータを処理するよう構成される任意の他のデジタル若しくはアナログ回路を含んでよい。
【００７０】
図８には単一のプロセッサ示されるが、プロセッサ８１０は、任意の数のネットワーク又は物理的位置に渡り分散され、個々に又は共同で本開示に記載された任意の数の動作を実行するよう構成される、任意の数のプロセッサを含んでよいことが理解される。幾つかの実施形態では、プロセッサ８１０は、プログラム命令を解釈し及び／又は実行し、及び／又はメモリ８２０、データ記憶装置８３０、又はメモリ８２０及びデータ記憶装置８３０に格納されたデータを処理してよい。幾つかの実施形態では、プロセッサ８１０は、プログラム命令をデータ記憶装置８３０からフェッチし、プログラム命令をメモリ８２０にロードしてよい。
【００７１】
プログラム命令がメモリ８２０にロードされた後に、プロセッサ８１０は、プログラム命令、例えば図４〜７のそれぞれ方法４００、５００、６００、及び／又は７００のいずれかを実行するための命令を実行してよい。例えば、プロセッサ８１０は、ＡＰＩに関するデータの収集、ＡＰＩのプライバシ信頼性レベルの予測、ＡＰＩへのアクセスの許可又は制限、等に関する命令を取得してよい。
【００７２】
メモリ８２０及びデータ記憶装置８３０は、コンピュータ実行可能命令を運び又は有するコンピュータ可読記憶媒体又は１つ以上のコンピュータ可読記憶媒体、又はそれに記憶されたデータ構造を含んでよい。このようなコンピュータ可読記憶媒体は、プロセッサ８１０のような汎用又は専用コンピュータによりアクセスされ得る任意の市販の媒体であってよい。幾つかの実施形態では、コンピューティングシステム８００は、メモリ８２０及びデータ記憶装置８３０のいずれかを含んでよく、又は含まなくてよい。
【００７３】
例として、限定ではなく、このようなコンピュータ可読記憶媒体は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、又は他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置、又は他の磁気記憶装置、フラッシュメモリ素子（例えば、個体メモリ装置）、又はコンピュータ実行可能命令若しくはデータ構造の形式で所望のプログラムコードを運ぶ又は格納するために使用され得る且つ汎用又は専用コンピュータによりアクセスされ得る任意の他の記憶媒体、を含む非一時的コンピュータ可読媒体を含んでよい。上記の組み合わせも、コンピュータ可読記憶媒体の範囲に含まれてよい。コンピュータ実行可能命令は、例えば、プロセッサ８１０に特定動作または一群の動作を実行させるよう構成される命令及びデータプロセッサが示されるがを含んでよい。
【００７４】
通信ユニット８４０は、ネットワークを介して情報を送信し又は受信するよう構成される、任意のコンポーネント、装置、システム、又はそれらの組み合わせを含んでよい。幾つかの実施形態では、通信ユニット８４０は、他の場所、同じ場所にある装置、又は同じシステム内の他のコンポーネントと通信してよい。例えば、通信ユニット８４０は、モデム、ネットワークカード（無線又は有線）、光通信装置、赤外線通信装置、無線通信装置（例えば、アンテナ）、及び／又はチップセット（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ(登録商標)装置、８０２．６装置（例えば、都市域ネットワーク（ＭＡＮ））、ＷｉＦｉ装置、ＷｉＭａｘ装置、セルら通信設備、等）、等を含んでよい。通信ユニット８４０は、ネットワーク及び／又は本開示に記載の任意の他の装置またはシステムとのデータ交換を可能にしてよい。例えば、通信ユニット８４０は、システム８００が、他のシステム、例えば通信装置及び／又は他のネットワークと通信することを可能にしてよい。
【００７５】
当業者は、本開示を吟味した後に、本開示の範囲から逸脱することなく、変更、追加、又は省略がシステム８００に対して行われ得ることを理解し得る。例えば、システム８００は、明示的に図示され記載されたものより多くの又は少ないコンポーネントを含んでよい。
【００７６】
前述の開示は、本発明を開示され詳細な形式又は特定の使用分野に限定することを意図しない。したがって、本開示に対する種々の代替の実施形態及び／又は変更が、ここに明示的に記載され又は示されたか否かにかかわらず、本開示に照らして可能であると考えられる。したがって、本開示の実施形態を記載することにより、本開示の範囲から逸脱することなく、変更が形式上及び詳細に行われてよいことが理解される。したがって、本開示は、請求項によってのみ限定される。
【００７７】
幾つかの実施形態では、本明細書に記載されたものと異なるコンポーネント、モジュール、エンジン、及びサービスが、コンピューティングシステム上で実行するオブジェクト又はプロセス（例えば、別個のスレッド）として実装されてよい。本明細書に記載されたシステム及びプロセスのうちの一部は、概して（汎用ハードウェアに格納される及び／又はそれにより実行される）ソフトウェアで実装されるとして記載されたが、専用ハードウェア実装又はソフトウェア及び専用ハードウェア実装の組み合わせも、可能であり想定される。
【００７８】
本明細書で及び特に添付の特許請求の範囲（例えば、添付の請求項本体）で使用される用語は、通常、「広義」の用語として意図される（例えば、用語「含む」は「含むが、これに限定されない」と解釈されるべきであり、用語「有する」は「有するが、これに限定されない」と解釈されるべきである、等）。
【００７９】
さらに、特定数の導入された請求項の列挙が意図される場合、このような意図は、請求項中に明示的に示され、このような列挙のない場合、このような意図は存在しない。例えば、理解の支援として、以下の添付の請求項は、請求項の列挙を導入するために、導入フレーズ「少なくとも１つ」及び「１つ以上」の使用を含み得る。しかしながら、このようなフレーズの使用は、同じ請求項が導入フレーズ「１つ以上」又は「少なくとも１つ」及び不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」を含むときでも（例えば、「ａ」及び／又は「ａｎ」は「少なくとも１つ」又は「１つ以上」を意味すると解釈されるべきである）、不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」による請求項の列挙の導入が、このような導入された請求項の列挙を含む任意の特定の請求項を、１つのこのような列挙のみを含む実施形態に限定することを意味すると考えられるべきではない。つまり、同じことが、請求項の列挙を導入するために使用される定冠詞の使用にも当てはまる。
【００８０】
さらに、特定数の導入された請求項の列挙が明示的に記載される場合、当業者は、このような列挙が、少なくとも列挙された数を意味すると解釈されるべきであることを理解する（例えば、他の修飾のない「２つの列挙」の記載は、少なくとも２つの列挙、又は２以上の列挙を意味する）。さらに、「Ａ、Ｂ、及びＣ等のうちの少なくとも１つ」又は「Ａ、Ｂ、及びＣ等のうちの１つ以上」と同様の記載が使用される例では、通常、このような構成は、Ａ単独で、Ｂ単独で、Ｃ単独で、Ａ及びＢを一緒に、Ａ及びＣを一緒に、Ｂ及びＣを一緒に、又はＡ、Ｂ、及びＣを一緒に、等を含むことを意図する。例えば、用語「及び／又は」の使用は、この方法で解釈されることが意図される。
【００８１】
さらに、２以上の選択的な用語を表す任意の離接的な語又はフレーズは、説明、請求項、又は図面にあるかにかかわらず、用語のうちの１つ、用語のうちのいずれか、又は両方の用語を含む可能性を想定すると理解されるべきである。例えば、フレーズ「Ａ又はＢ」は、「Ａ」又は「Ｂ」又は「Ａ及びＢ」の可能性を含むと理解されるべきである。
【００８２】
しかしながら、このようなフレーズの使用は、同じ請求項が導入フレーズ「１つ以上」又は「少なくとも１つ」及び不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」を含むときでも（例えば、「ａ」及び／又は「ａｎ」は「少なくとも１つ」又は「１つ以上」を意味すると解釈されるべきである）、不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」による請求項の列挙の導入が、このような導入された請求項の列挙を含む任意の特定の請求項を、１つのこのような列挙のみを含む実施形態に限定することを意味すると考えられるべきではない。つまり、同じことが、請求項の列挙を導入するために使用される定冠詞の使用にも当てはまる。
【００８３】
さらに、用語「第１」、「第２」、「第３」等の使用は、必ずしも本明細書で特定の順序を暗示するために使用されない。通常、用語「第１」、「第２」、「第３」等は、異なる要素間を区別するために使用される。用語「第１」、「第２」、「第３」等が特定の順序を意味するという特定の表示がない場合、これらの用語は特定の順序を意味すると理解されるべきではない。
【００８４】
本明細書に記載された全ての例及び条件付き言語は、読者が本発明及び本発明が技術を更に発展させることに貢献する概念を理解するのを支援する教示目的を意図しており、そのような具体的に列挙された例及び条件に限定されないと解釈されるべきである。本開示の実施形態は詳細に記載されたが、本開示の精神及び範囲から逸脱することなく、これらに種々の変更、代替、及び選択が行われ得ることが理解されるべきである。
【００８５】
開示された実施形態の前述の説明は、当業者が本開示を実施し及び使用することを可能にするために提供された。これらの実施形態に対する種々の変更は、当業者に直ちに明らかになるだろう。また、本明細書に定められた一般的原理は、本開示の精神又は範囲から逸脱することなく他の実施形態に適用されてよい。したがって、本開示は、本明細書に示された実施形態に限定されることを意図せず、むしろ、本明細書に開示した原理及び新規な特徴と合致する最も広い範囲に従う。
【００８６】
上記の実施形態に加えて、更に以下の付記を開示する。
（付記１）  デベロッパにより、第１パーティにより提供された第１ＡＰＩ（application  programming  interface）及び第２パーティにより提供された第２ＡＰＩへのアクセスを提供するステップと、
前記第１ＡＰＩに関連する第１の複数のＡＰＩデータソース及び前記第２ＡＰＩに関連する第２の複数のＡＰＩデータソースを収集するステップと、
深層学習モデルを用いて、前記第１ＡＰＩ及び前記第２ＡＰＩのプライバシ信頼性レベルを予測するステップと、
前記第１ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルが閾レベルより低いことに基づき、前記第１ＡＰＩへのアクセスを無効にするステップと、
を含む方法。
（付記２）  前記第１ＡＰＩに関連する複数のウェブページをクロールして、前記第１の複数のＡＰＩデータソースを収集するステップ、を更に含む付記１に記載の方法。
（付記３）  前記複数のウェブページは、前記第１ＡＰＩを説明する文書の文書ページ、前記第１ＡＰＩのサービス規約を含むページ、前記第１パーティのサービス規約を含むページ、前記第１ＡＰＩ又は前記第１パーティに言及する新しいページ、及び前記第１パーティの株価を含む株式ウェブサイト、のうちの少なくとも１つを含む、付記２に記載の方法。
（付記４）  前記複数のウェブページの各々は、それぞれの複数のウェブページに関連するログイン情報を提供することなくアクセスされる、付記３に記載の方法。
（付記５）  前記プライバシ信頼性レベルに関連するシードワードを取得するステップと、
前記シードワードに基づき、前記シードワードのシンセットを導出するステップと、
前記第１の複数のＡＰＩデータソースの中で最も頻繁に生じる上位語のセットを決定するステップと、
前記上位語のセットと前記シードワード及び前記シードワードのシンセットとの間の重なり合いの量を定量化するステップと、
を更に含み、
前記深層学習モデルは、前記第１ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルを予測するステップにおいて、前記重なり合いの量を使用する、付記１に記載の方法。
（付記６）  前記第１の複数のＡＰＩデータソースの複数のバージョンを格納するステップであって、前記複数のバージョンの各々は異なる時点に対応する、ステップと、
前記複数のバージョンの間の差に基づき、前記第１の複数のＡＰＩデータソースの中の変化を追跡するステップと、
前記第１の複数のＡＰＩデータソースの前記の追跡した変化に基づき、前記第１ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルを更新するステップと、
を更に含む付記１に記載の方法。
（付記７）  承認されるとデベロッパに提供されるべき第３ＡＰＩの識別子を受信するステップと、
前記第３ＡＰＩの識別子に基づき、前記第３ＡＰＩに関連する第３の複数のＡＰＩデータソースを収集するステップと、
前記深層学習モデルを用いて、前記第３ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルを予測するステップと、
前記第３ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルが閾レベルより高いことに基づき、前記第３ＡＰＩへのアクセスを可能にするステップと、
を含む付記１に記載の方法。
（付記８）  前記第１ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルの履歴値を追跡するステップを更に含み、
前記深層学習モデルは、前記第１ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルの前記履歴値を用いて、前記第１ＡＰＩ、前記第２ＡＰＩ、又は前記第３ＡＰＩの将来のプライバシ信頼性レベルを予測する、付記７に記載の方法。
（付記９）  前記深層学習モデルをトレーニングするステップであって、
複数の時点について前記第１ＡＰＩに関連する前記第１の複数のＡＰＩデータソースから抽出したデータをトレーニングデータとして提供するステップと、
前記抽出したデータのデータタイプに関連するルールを取得するステップであって、前記ルールは,前記データタイプがプライバシ信頼性レベルにどのように影響するかを示す、ステップと、
前記複数の時点の各々について前記抽出したデータに対して双方向超短期記憶（bi−LSTM）深層学習を実行して、前記複数の時点の各々について第１ＡＰＩプライバシ信頼性スコアを導出するステップと、
前記複数の時点の各々について前記第１ＡＰＩプライバシ信頼性スコアを結合するステップと、
代表プライバシ信頼性レベルとしての複数のプライバシ信頼性レベルに渡り前記プライバシ信頼性スコアを分布させるステップと、
を含む、ステップ、
を更に含む付記１に記載の方法。
（付記１０）  前記第１ＡＰＩにより収集されたデータを導出するステップと、
前記第１ＡＰＩにより共有され及び前記共有されるデータが提供されるべきエンティティを導出するステップと、
を更に含み、
前記深層学習モデルは、前記第１ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルを予測するステップにおいて、前記第１ＡＰＩにより収集された前記データ、前記第１ＡＰＩにより共有される前記データ、及び前記共有されるデータが前記第１ＡＰＩにより提供されるべき前記エンティティを使用する、付記１に記載の方法。
（付記１１）  命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令は、１つ以上のプロセッサにより実行されると、動作を実行するよう構成され、前記動作は、
第１パーティにより提供された第１ＡＰＩ（application  programming  interface）及び第２パーティにより提供された第２ＡＰＩへのアクセスを提供するステップと、
前記第１ＡＰＩに関連する第１の複数のＡＰＩデータソース及び前記第２ＡＰＩに関連する第２の複数のＡＰＩデータソースを収集するステップと、
深層学習モデルを用いて、前記第１ＡＰＩ及び前記第２ＡＰＩのプライバシ信頼性レベルを予測するステップと、
前記第１ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルが閾レベルより低いことに基づき、前記第１ＡＰＩへのアクセスを無効にするステップと、
を含む、コンピュータ可読媒体。
（付記１２）  前記動作は、さらに、
前記第１ＡＰＩに関連する複数のウェブページをクロールして、前記第１の複数のＡＰＩデータソースを収集するステップ、を更に含み、
前記複数のウェブページは、前記第１ＡＰＩを説明する文書の文書ページ、前記第１ＡＰＩのサービス規約を含むページ、前記第１パーティのサービス規約を含むページ、前記第１ＡＰＩ又は前記第１パーティに言及する新しいページ、及び前記第１パーティの株価を含む株式ウェブサイト、のうちの少なくとも１つを含む、付記１１に記載のコンピュータ可読媒体。
（付記１３）  前記複数のウェブページの各々は、それぞれの複数のウェブページに関連するログイン情報を提供することなくアクセスされる、付記１２に記載のコンピュータ可読媒体。
（付記１４）  前記プライバシ信頼性レベルに関連するシードワードを取得するステップと、
前記シードワードに基づき、前記シードワードのシンセットを導出するステップと、
前記第１の複数のＡＰＩデータソースの中で最も頻繁に生じる上位語のセットを決定するステップと、
前記上位語のセットと前記シードワード及び前記シードワードのシンセットとの間の重なり合いの量を定量化するステップと、
を更に含み、
前記深層学習モデルは、前記第１ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルを予測するステップにおいて、前記重なり合いの量を使用する、付記１１に記載のコンピュータ可読媒体。
（付記１５）  前記動作は、
前記第１の複数のＡＰＩデータソースの複数のバージョンを格納するステップであって、前記複数のバージョンの各々は異なる時点に対応する、ステップと、
前記複数のバージョンの間の差に基づき、前記第１の複数のＡＰＩデータソースの中の変化を追跡するステップと、
前記第１の複数のＡＰＩデータソースの前記の追跡した変化に基づき、前記第１ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルを更新するステップと、
を更に含む、付記１１に記載のコンピュータ可読媒体。
（付記１６）  前記動作は、
承認されるとデベロッパに提供されるべき第３ＡＰＩの識別子を受信するステップと、
前記第３ＡＰＩの識別子に基づき、前記第３ＡＰＩに関連する第３の複数のＡＰＩデータソースを収集するステップと、
前記深層学習モデルを用いて、前記第３ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルを予測するステップと、
前記第３ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルが閾レベルより高いことに基づき、前記第３ＡＰＩへのアクセスを可能にするステップと、
を含む、付記１１に記載のコンピュータ可読媒体。
（付記１７）  前記動作は、前記第１ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルの履歴値を追跡するステップを更に含み、
前記深層学習モデルは、前記第１ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルの前記履歴値を用いて、前記第１ＡＰＩ、前記第２ＡＰＩ、又は前記第３ＡＰＩの将来のプライバシ信頼性レベルを予測する、付記１６に記載のコンピュータ可読媒体。
（付記１８）  前記動作は、
前記深層学習モデルをトレーニングするステップであって、
複数の時点について前記第１ＡＰＩに関連する前記第１の複数のＡＰＩデータソースから抽出したデータをトレーニングデータとして提供するステップと、
前記抽出したデータのデータタイプに関連するルールを取得するステップであって、前記ルールは、前記データタイプがプライバシ信頼性レベルにどのように影響するかを示す、ステップと、
前記複数の時点の各々について前記抽出したデータに対して双方向超短期記憶（bi−LSTM）深層学習を実行して、前記複数の時点の各々について第１ＡＰＩプライバシ信頼性スコアを導出するステップと、
前記複数の時点の各々について前記第１ＡＰＩプライバシ信頼性スコアを結合するステップと、
代表プライバシ信頼性レベルとしての複数のプライバシ信頼性レベルに渡り前記プライバシ信頼性スコアを分布させるステップと、
を含む、ステップ、
を更に含む、付記１１に記載のコンピュータ可読媒体。
（付記１９）  システムであって、
１つ以上のプロセッサと、
命令を含む１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体と、
を含み、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサにより実行されると、前記システムに動作を実行させ、前記動作は、
第１パーティにより提供された第１ＡＰＩ（application  programming  interface）及び第２パーティにより提供された第２ＡＰＩへのアクセスを提供するステップと、
前記第１ＡＰＩに関連する第１の複数のＡＰＩデータソース及び前記第２ＡＰＩに関連する第２の複数のＡＰＩデータソースを収集するステップと、
深層学習モデルを用いて、前記第１ＡＰＩ及び前記第２ＡＰＩのプライバシ信頼性レベルを予測するステップと、
前記第１ＡＰＩの前記プライバシ信頼性レベルが閾レベルより低いことに基づき、前記第１ＡＰＩへのアクセスを無効にするステップと、
を含む、システム。
（付記２０）  前記動作は、さらに、
前記第１ＡＰＩに関連する複数のウェブページをクロールして、前記第１の複数のＡＰＩデータソースを収集するステップ、を更に含み、
前記複数のウェブページは、前記第１ＡＰＩを説明する文書の文書ページ、前記第１ＡＰＩのサービス規約を含むページ、前記第１パーティのサービス規約を含むページ、前記第１ＡＰＩ又は前記第１パーティに言及する新しいページ、及び前記第１パーティの株価を含む株式ウェブサイト、のうちの少なくとも１つを含む、付記１９に記載のシステム。
【符号の説明】
【００８７】
１００  システム
１１０  デベロッパ
１２０  ＡＰＩ
１３０  プラットフォーム
１４０  ＡＰＩホスト
１５０  エンドユーザ
【図１】
2020201935.tif 000003
【図２】
2020201935.tif 000004
【図３】
2020201935.tif 000005
【図４】
2020201935.tif 000006
【図５】
2020201935.tif 000007
【図６】
2020201935.tif 000008
【図７】
2020201935.tif 000009
【図８】
2020201935.tif 000010