(57)【要約】【課題】新たに入力されたパスワードとこれまでに入力されたパスワードとの類似性の判断を行い、パスワードの変更を制限することができる類似パスワードチェックシステムを提供する。【解決手段】パスワードの認証、およびパスワードの変更を受け付けるサーバ２が、クライアント１に公衆回線網７を介して通信自在に接続される類似パスワードチェックシステムであって、サーバ２は、クライアント１からパスワード変更情報を受信する手段と、受信したパスワード変更情報を用いてパスワード履歴管理ＤＢ３にアクセスしパスワードの変更回数を算出する手段と、算出されたパスワード変更回数が所定値以上であれば、ＨＭＭ情報管理ＤＢ４にアクセスし、ＨＭＭ情報を取得し、変更パスワードの発生確率を算出する手段と、算出された発生確率が定義した閾値以上の場合、クライアント１にパスワードの変更が受け入れられなかったことを送信する手段等を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
パスワードの認証、およびパスワードの変更を受け付けるサーバが、パスワードの認証を受けるクライアントに公衆回線網を介して通信自在に接続される類似パスワードチェックシステムであって、
前記サーバは、パスワードの変更履歴を管理しているパスワード履歴管理データベースと、
学習された隠れマルコフモデル(ＨＭＭ)の属性情報であるＨＭＭ情報を格納するＨＭＭ情報管理データベースと、
前記クライアントからパスワード変更情報を受信する手段と、
受信したパスワード変更情報のクライアントＩＤを用いて前記パスワード履歴管理データベースにアクセスしパスワードの変更回数を算出する手段と、
算出されたパスワード変更回数が所定値未満であれば、前記パスワード履歴管理データベースにパスワード変更情報を追加し、前記クライアントにパスワードの変更が正常に受け入れられたことを送信する手段と、
算出されたパスワード変更回数が所定値以上であれば、前記ＨＭＭ情報管理データベースにアクセスし、ＨＭＭ情報を取得し、変更パスワードの発生確率を算出する手段と、
算出された発生確率が定義した閾値以上の場合、前記クライアントにパスワードの変更が受け入れられなかったことを送信する手段と、
算出された発生確率が定義した閾値未満の場合、前記パスワード管理データベースにパスワード変更情報を追加すると共に、入力されたパスワードと前記パスワード履歴管理データベースの情報よりＨＭＭ情報の再学習を行い、ＨＭＭ情報管理データベースを更新し、前記クライアントにパスワードの変更が正常に受け入れられたことを送信する手段とを備えたことを特徴とする類似パスワードチェックシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パスワードの変更履歴を管理し、新たなパスワード変更に対して変更履歴との類似性をチェックし、パスワードの変更を制限する類似パスワードチェックシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットの普及によりクライアントとサーバ間で認証を行い、サービスを提供するシステムが増えている。
クライアントとサーバ間の認証方法については、ユーザＩＤとパスワードによる認証が一般的である。パスワードによる認証を行う場合、他人にパスワードが盗聴される虞があるため、各ユーザによる定期的なパスワードの変更が重要となる。
そのため、サーバ側からパスワードの変更を要請する機能や入力されたパスワードの強度をチェックし、変更を制限する機能が必要となる。
【０００３】
パスワードの強度をチェックする機能として用いられている手法には、８文字以下の変更を許さない等のパスワードの文字数によるチェックや、前回と同一パスワードは許さない等の同一パスワードチェックや、マルコフ連鎖を用いてi番目の文字とi+1番目の文字の関係(i+1番目が数値か文字か等)からパスワードの強度をチェックする機能などがある。
【０００４】
なお、本発明に関連する公知技術文献としては下記の特許文献１がある。特許文献１には、使用者のシステムへのアクセス頻度から使用者毎にパスワード有効期限と更新期限を設定し、この期限に基づいてパスワードの変更を事前に使用者に対して促すことができるパスワード更新方式が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第２５９６３６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、ユーザが入力するパスワードは、各ユーザにとって意味のある文字列{誕生日、氏名の一部(ローマ字)、ペットの名前、等}を利用してパスワードを作成することが多い。また、パスワードの変更に対しても文字列の入れ替えを行うのみで、同一の文字列を再利用する場合が多い。
このため、パスワード自体は変更されているが何度も同じ文字列が利用されているため、パスワードを簡単に推測される虞がある。
【０００７】
以上の現状に鑑み、本発明は、ユーザのパスワード変更履歴を管理し、ユーザごとの変更履歴を利用してパスワード系列の学習を行い、新たに入力されたパスワードとこれまでに入力されたパスワードとの類似性の判断を行い、パスワードの変更を制限することができる類似パスワードチェックシステムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を解決すべく、本発明は以下の構成を提供する。
請求項１に係る発明は、パスワードの認証、およびパスワードの変更を受け付けるサーバが、パスワードの認証を受けるクライアントに公衆回線網を介して通信自在に接続される類似パスワードチェックシステムであって、
前記サーバは、パスワードの変更履歴を管理しているパスワード履歴管理データベースと、
学習された隠れマルコフモデル(ＨＭＭ)の属性情報であるＨＭＭ情報を格納するＨＭＭ情報管理データベースと、
前記クライアントからパスワード変更情報を受信する手段と、
受信したパスワード変更情報のクライアントＩＤを用いて前記パスワード履歴管理データベースにアクセスしパスワードの変更回数を算出する手段と、
算出されたパスワード変更回数が所定値未満であれば、前記パスワード履歴管理データベースにパスワード変更情報を追加し、前記クライアントにパスワードの変更が正常に受け入れられたことを送信する手段と、
算出されたパスワード変更回数が所定値以上であれば、前記ＨＭＭ情報管理データベースにアクセスし、ＨＭＭ情報を取得し、変更パスワードの発生確率を算出する手段と、
算出された発生確率が定義した閾値以上の場合、前記クライアントにパスワードの変更が受け入れられなかったことを送信する手段と、
算出された発生確率が定義した閾値未満の場合、前記パスワード管理データベースにパスワード変更情報を追加すると共に、入力されたパスワードと前記パスワード履歴管理データベースの情報よりＨＭＭ情報の再学習を行い、ＨＭＭ情報管理データベースを更新し、前記クライアントにパスワードの変更が正常に受け入れられたことを送信する手段とを備えたことを特徴とする類似パスワードチェックシステムを提供するものである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の類似パスワードチェックシステムによれば、ユーザのパスワード変更履歴を管理し、ユーザごとの変更履歴を利用してパスワード系列の学習を行い、新たに入力されたパスワードとこれまでに入力されたパスワードとの類似性の判断を行い、パスワードを簡単に推測されないように、パスワードの変更を制限することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の類似パスワードチェックシステムの一実施の形態例を示すシステム構成図である。
【図２】本発明のパスワード履歴管理データベースに格納されているデータの構成図である。
【図３】本発明にて利用する隠れマルコフモデル(ＨＭＭ)のイメージ図である。
【図４】本発明のＨＭＭ情報管理データベースに格納されているデータの構成図である。
【図５】本発明のサーバの類似パスワードチェック処理の概要を示すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、実施例を示した図面を参照しつつ本発明の実施の形態を説明する。
尚、上記サーバとクライアントはコンピュータであり、上記各手段は、コンピュータのＣＰＵが必要なコンピュータプログラムを読み込んで実行することにより実現される手段であり、そのフローチャート図が図５である。
【実施例１】
【００１２】
図１は、本発明の一実施の形態例を示すシステム構成図である。この実施例の類似パスワードチェックシステムは、パスワードの認証を受けるクライアント１と、パスワードの認証、およびパスワードの変更を受け付けるサーバ２から構成され、クライアント１とサーバ２は公衆回線網７により接続されている。
クライアント１は、パスワードを入力する入力装置６と、入力した結果の表示、およびサーバ２からのパスワード認証結果、変更結果を表示する表示装置５から構成される。
【００１３】
サーバ２は、パスワードの変更履歴を管理しているパスワード履歴管理データベース（ＤＢ）３と、学習された隠れマルコフモデル(ＨＭＭ)の属性情報である隠れマルコフモデル(ＨＭＭ)情報を格納する隠れマルコフモデル(ＨＭＭ)情報管理データベース（ＤＢ）４が設けられている。
また、サーバ２は、パスワード履歴管理データベース３とＨＭＭ情報管理データベース４の更新処理を行うＤＢ更新部８、パスワード履歴管理データベース３の情報からＨＭＭのシンボル出力確率、状態遷移確率等を学習するＨＭＭ学習部９、クライアント１から入力されたパスワード変更情報をＨＭＭ情報管理データベース４の情報を用いて類似性のチェックを行うＨＭＭチェック部１０、チェック結果をクライアント１に送信する結果送信部１１を備えている。
【００１４】
パスワード履歴管理データベース３に格納されるクライアントごとのパスワード履歴情報は、図２に示すように、クライアントＩＤ２１、変更日付２２、変更パスワード２３の各エリアデータから構成され、クライアント、変更日ごとに登録される。ここで例えば、クライアントが新たにパスワードの変更を行った場合、図２に示すように、クライアントＩＤ２１として「ＵＳＥＲ０１」、変更日付２２として「２００８／１１／１１」、変更パスワード２３として「ａａａｂｂｂｃｃｃｄｄｄ」が登録される。
【００１５】
図３は、隠れマルコフモデル(ＨＭＭ)のイメージを表す図である。隠れマルコフモデル(ＨＭＭ)は、状態３１、各状態の初期状態確率３２、状態から状態への状態遷移確率３３、現在いる状態でのシンボル出力確率３４により表すことができる。
ＨＭＭ情報管理データベース４に格納されるクライアントごとの隠れマルコフモデル(ＨＭＭ)情報は、図４に示すように、クライアントＩＤ４１、状態数４２、各状態の初期状態確率４３、各状態に保持しているシンボルのシンボル出力確率４４、状態から状態への状態遷移確率４５の各エリアデータから構成され、クライアントごとに登録される。
【００１６】
以下、以上のように構成された類似パスワードチェックシステムの動作を説明する。
図５は、サーバ２の類似パスワードチェック処理の概要を示すフローチャートである。
クライアント１は、入力装置６により変更したいパスワードを入力する。入力されたパスワードは公衆回線網７によりサーバ２に送信される。サーバ２は、クライアント１からのパスワード変更情報を受信する（ステップ５０１）。
【００１７】
サーバ２は受信したパスワード変更情報のクライアントＩＤを用いてパスワード履歴管理データベース３にアクセスしパスワードの変更回数(レコード数)を算出する（ステップ５０２）。算出されたパスワード変更回数がある一定値未満であれば、パスワード履歴管理データベース３にパスワード変更情報を追加し（ステップ５０３）、クライアント１にパスワードの変更が正常に受け入れられたことを送信する（ステップ５０４）。
算出されたパスワード変更回数がある一定値以上であれば、ＨＭＭ情報管理データベース４にアクセスし、ＨＭＭ情報を取得し、変更パスワードの発生確率を算出する（ステップ５０５）。
【００１８】
ＨＭＭの学習を行うためには、ある程度のパスワード変更回数が必要である。そのため、ある一定回数の変更が行われるまでは通常通りパスワードの変更を受け付ける必要がある。変更回数はシステムで任意に決定することができるが、ここでは仮に１０としている。
また、変更パスワードの発生確率を算出するには、Viterbiアルゴリズムを用いて最適な状態遷移系列を決定し、その状態遷移系列上でのシンボル出力確率の積を発生確率とすることとする。
【００１９】
次に、算出された発生確率がシステムで定義した閾値以上の場合（ステップ５０６）、これまで入力されたパスワードとの類似性が高いと判断し、クライアント１にパスワードの変更が受け入れられなかったことを送信する（ステップ５０７）。算出された発生確率がシステムで定義した閾値未満の場合（ステップ５０６）、これまで入力されたパスワードとの類似性が低いと判断し、パスワードの変更要求を受け入れることとし、パスワード管理データベース３にパスワード変更情報を追加する（ステップ５０８）。
判定する閾値は、１シンボル(文字)の基準確率をＰとした場合、閾値＝Ｐ×系列数(パスワード文字数)で算出することとする。
【００２０】
次に、入力されたパスワードとパスワード履歴管理データベース３の情報より隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）の再学習を行う（ステップ５０９）。学習にはBaum-Welchアルゴリズムを利用する。
再学習された情報は、ＨＭＭ情報管理データベース４に更新され（ステップ５１０）、次回のパスワード変更時に利用される。
上記処理がすべて完了後、クライアント１にパスワードの変更が正常に受け入れられたことを送信して（ステップ５１１）処理が完了となる。
【符号の説明】
【００２１】
１  クライアント
２  サーバ
３  パスワード履歴管理データベース
４  マルコフモデル(ＨＭＭ)情報管理データベース
７  公衆回線網
２１，４１  クライアントＩＤ
２３  変更パスワード
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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