(57)【要約】  複数のユーザ端末１００-1〜１００-xから提供されたデータを中継する複数の中継装置２００-1〜２００-yと、分散型ネットワークにより接続された複数のノード装置３００-1〜３００-zとを備えたシステムにおいて、中継装置２００-1〜２００-yからノード装置３００-1〜３００-zに送信されて履歴として記録された複数のデータについて、中継装置別にデータの記録状況を分析し、分析されたデータの記録状況に基づいて異常判定を行って、データの記録状況が異常と判定された中継装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定することにより、分散型ネットワークに投入される前の段階でデータの改ざんが行われた場合でも、ノード装置３００-1〜３００-zに対するデータの記録状況に異常があるか否かを分析することにより、データに対する改ざん等の不正が行われていることを検知することができるようにする。
2019176080.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の送信装置と、分散型ネットワークにより接続された複数のノード装置と、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に記録されたデータについての不正を検知する不正検知装置とを備えた不正検知システムであって、
上記不正検知装置は、
上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、送信装置別にデータの記録状況を分析する記録状況分析部と、
上記記録状況分析部により分析された上記データの記録状況に基づいて異常判定を行うことにより、上記データの記録状況が異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定する不正判定部とを備えたことを特徴とする不正検知システム。
【請求項２】
上記記録状況分析部は、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、送信元の送信装置別にデータ数を算出するデータ数算出部を備え、
上記不正判定部は、上記データ数算出部より送信装置別に算出されたデータ数を比較し、他に比べて所定の閾値以上多いデータ数を異常と判定し、当該データ数が異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定することを特徴とする請求項１に記載の不正検知システム。
【請求項３】
上記記録状況分析部は、
上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、それぞれの記録日時情報を取得する日時情報取得部と、
上記日時情報取得部により取得された上記記録日時情報に基づいて、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、送信装置別のデータ数を所定の期間毎に算出するデータ数算出部とを備え、
上記不正判定部は、上記データ数算出部より上記所定の期間毎に算出された上記送信装置別のデータ数をもとに、所定の割合以上でデータ数が増加している送信装置を異常と判定し、当該異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定することを特徴とする請求項１に記載の不正検知システム。
【請求項４】
上記記録状況分析部は、
上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、それぞれの記録日時情報を取得する日時情報取得部と、
上記日時情報取得部により取得された上記記録日時情報に基づいて、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、送信装置別のデータ数を所定の期間毎に算出するデータ数算出部とを備え、
上記不正判定部は、上記データ数算出部より上記所定の期間毎に算出された上記送信装置別のデータ数に基づいて、当該データ数が増える割合の傾向を分析し、分析した割合に比べて所定の閾値以上大きい割合でデータ数が増加している送信装置を異常と判定し、当該異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定することを特徴とする請求項１に記載の不正検知システム。
【請求項５】
上記録状況分析部は、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、それぞれの記録日時情報を取得する日時情報取得部を備え、
上記不正判定部は、上記日時情報取得部により取得された上記記録日時情報に基づいて、データが記録される時間帯の傾向を分析し、分析した時間帯と異なる時間帯にデータが記録されている送信装置を異常と判定し、当該異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定することを特徴とする請求項１に記載の不正検知システム。
【請求項６】
上記送信装置は、所定の処理の実行を通じてユーザの生活習慣を改善し、これによって特定症状の治療を図ることを目的とした治療用アプリケーションを搭載し、当該治療用アプリケーションにより取得されたデータを上記ノード装置に送信するユーザ端末であることを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の不正検知システム。
【請求項７】
上記データを提供する複数のユーザ端末を更に備え、
上記送信装置は、上記複数のユーザ端末から提供されたデータを取得し、当該取得したデータを上記複数のノード装置の少なくとも１つに送信する中継装置であり、
上記複数のノード装置は、上記中継装置から送信されたデータを上記複数のノード装置で共有するための合意形成処理を行い、合意形成されたデータを上記履歴として記録することを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の不正検知システム。
【請求項８】
上記複数のユーザ端末は、複数の上記中継装置に提供されるデータ数の差が所定値以内となるように設定された所定のルールに従って、当該複数の中継装置の少なくとも１つに上記データを提供することを特徴とする請求項７に記載の不正検知システム。
【請求項９】
上記ユーザ端末は、所定の処理の実行を通じてユーザの生活習慣を改善し、これによって特定症状の治療を図ることを目的とした治療用アプリケーションを搭載し、当該治療用アプリケーションにより取得されたデータを上記中継装置に提供することを特徴とする請求項７または８に記載の不正検知システム。
【請求項１０】
複数の送信装置と、分散型ネットワークにより接続された複数のノード装置とを備えたシステムに適用され、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に記録されたデータについての不正を検知する不正検知装置であって、
上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、送信装置別にデータの記録状況を分析する記録状況分析部と、
上記記録状況分析部により分析された上記データの記録状況に基づいて異常判定を行うことにより、上記データの記録状況が異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定する不正判定部とを備えたことを特徴とする不正検知装置。
【請求項１１】
上記記録状況分析部は、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、送信元の送信装置別にデータ数を算出するデータ数算出部を備え、
上記不正判定部は、上記データ数算出部より送信装置別に算出されたデータ数を比較し、他に比べて所定の閾値以上多いデータ数を異常と判定し、当該データ数が異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定することを特徴とする請求項１０に記載の不正検知装置。
【請求項１２】
上記記録状況分析部は、
上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、それぞれの記録日時情報を取得する日時情報取得部と、
上記日時情報取得部により取得された上記記録日時情報に基づいて、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、送信装置別のデータ数を所定の期間毎に算出するデータ数算出部とを備え、
上記不正判定部は、上記データ数算出部より上記所定の期間毎に算出された上記送信装置別のデータ数をもとに、所定の割合以上でデータ数が増加している送信装置を異常と判定し、当該異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定することを特徴とする請求項１０に記載の不正検知装置。
【請求項１３】
上記記録状況分析部は、
上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、それぞれの記録日時情報を取得する日時情報取得部と、
上記日時情報取得部により取得された上記記録日時情報に基づいて、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、送信装置別のデータ数を所定の期間毎に算出するデータ数算出部とを備え、
上記不正判定部は、上記データ数算出部より上記所定の期間毎に算出された上記送信装置別のデータ数に基づいて、当該データ数が増える割合の傾向を分析し、分析した割合に比べて所定の閾値以上大きい割合でデータ数が増加している送信装置を異常と判定し、当該異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定することを特徴とする請求項１０に記載の不正検知装置。
【請求項１４】
上記録状況分析部は、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、それぞれの記録日時情報を取得する日時情報取得部を備え、
上記不正判定部は、上記日時情報取得部により取得された上記記録日時情報に基づいて、データが記録される時間帯の傾向を分析し、分析した時間帯と異なる時間帯にデータが記録されている送信装置を異常と判定し、当該異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定することを特徴とする請求項１０に記載の不正検知装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、不正検知システムおよび不正検知装置に関し、特に、ネットワーク上で通信されるデータに対して行われる不正行為を検知するシステムに用いて好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネット等の通信ネットワーク技術を活用したシステムが広く利用されている。この種のシステムでは、複数の端末間、または端末とサーバとの間で多くのデータが送受信されている。例えば、端末からサーバにデータをアップロードして保管したり、端末からサーバに送信したデータをもとにサーバで所定の処理を実行したりすることは、殆どのシステムが備える機能と言ってよい。【０００３】
ネットワーク上を流れるデータは、企業の機密情報や重要情報、ユーザの個人情報など様々であるが、これらの情報を改ざん等の不正行為から守ることが強く要請されている。この要請に応えるため、データに対する改ざんや、データを保管しているサーバに対する不正アクセスが行われていることを発見するための不正検知システムが種々提供されている（例えば、特許文献１〜３参照）。【０００４】
特許文献１（特開２００６−３５０５６１号公報）に記載のシステムでは、複数の登録機器から、各機器が情報を送信した宛先を示す宛先ログ情報を収集し、収集した宛先ログ情報に基づいて、複数の登録機器から同一の宛先へ送信される情報の数が、予め設定された閾値を超えていることを検出したときに、当該宛先に対する不正アクセスが発生したと判断する。【０００５】
特許文献２（特開２００９−１６９７９１号公報）に記載のシステムでは、ＥＤＩシステムと取引先システムとの間でデータを送受信する際に、ＥＤＩシステムへの入力時の伝票枚数および伝票明細行数と、ＥＤＩシイテム内でフォーマット変換や業務処理を経た結果である出力時の伝票枚数および伝票明細行数とを比較確認し、データの欠落や不正の増加を検出する。【０００６】
特許文献３（特開２０１４−１４６８６８号公報）に記載のシステムでは、基準とする受信データに対して、同じ識別子を持ち受信間隔が所定周期より短い第１のデータを受信した場合には、基準とする受信データの受信時間から所定周期を経過するまでに第１のデータと同一の識別子を持つデータの受信を待ち、この間に第１のデータと同一の識別子を持つ第２のデータを受信したときに、不正が発生したと判断する。【０００７】
ところで、近年ではブロックチェーンと呼ばれる分散型台帳技術が注目され、様々な分野での活用例が増えている。ブロックチェーンは、複数のノード装置を備えた分散型ネットワークであり、各ノード装置間で共有されるブロック内に記録されたデータは、理論上、遡及的に変更することはできないとされており、ブロックチェーンはデータの改ざんに対して強い耐性を有している。【０００８】
しかしながら、ブロックチェーンは、あくまでもブロックに記録されたデータの改ざんが極めて困難であるというに過ぎず、ブロックにデータが記録される前に改ざんが行われることは防ぐことができない。すなわち、改ざんされたデータがブロックチェーンに投入されると、その不正なデータが変更不能な状態で保存されてしまうという弊害を生じる。【０００９】
例えば、多数の端末からサーバにデータを送信して記録するシステムにおいて、ブロックチェーンを活用することが考えられる。ブロックチェーンの分散型ネットワーク上にサーバを配置することにより、サーバに記録されたデータのその後の改ざんを防ぐことが可能である。【００１０】
ただし、この場合、多数の端末がブロックチェーンにデータを直接書き込むようなシステム構成にすると、多数の端末にネットワークを開放し、多数の鍵を管理する必要が生じる。これを回避するために、端末とブロックチェーンとの間に少数の中継サーバを設置し、多数の端末から少数の中継サーバを介してデータをブロックチェーンに送信するようにシステムを構成することが考えられる。このようにすれば、少数の中継サーバにのみネットワークを開放するだけでよく、管理すべき鍵の数も少なくすることができる。【００１１】
しかしながら、この場合は、中継サーバの管理者が悪意を持つことによって、端末から受信したデータの一部または全部を改ざんし、改ざんしたデータをブロックチェーンに投入することができてしまう。このため、ブロックチェーンを活用してデータ改ざんの抑止を図ったシステムであっても、ブロックに実際に記録されたデータに対して改ざんが行われていることを検出するためのシステムを導入することが望まれる。
【発明の開示】
【００１２】
本発明は、このような実情に鑑みて成されたものであり、複数の送信装置から送信されて、分散型ネットワークにより接続された複数のノード装置に記録されたデータについて、改ざんが行われているか否かを検知できるようにすることを目的とする。
【００１３】
上記した課題を解決するために、本発明では、複数の送信装置と、分散型ネットワークにより接続された複数のノード装置とを備えたシステムにおいて、複数の送信装置からノード装置に送信されて履歴として記録された複数のデータについて、送信装置別にデータの記録状況を分析し、分析されたデータの記録状況に基づいて異常判定を行うことにより、データの記録状況が異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定するようにしている。
【００１４】
上記のように構成した本発明によれば、複数の送信装置から送信されて、分散型ネットワークにより接続された複数のノード装置に記録されるデータについて、何れかの送信装置において改ざん等の不正が行われ、その不正に係るデータが分散型ネットワークに送信されて複数のノード装置に記録されると、その記録状況に異常が生じる。本発明によれば、送信装置別に分析されたデータの記録状況について異常の有無が判定されるので、記録状況が異常と判定された送信装置においてデータに対する改ざん等の不正が行われていることを検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施形態による不正検知システムの全体構成例を示す図である。
【図２】本実施形態による不正検知装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図３】本実施形態の第１パターンによる記録状況分析部および不正判定部の機能構成例を示すブロック図である。
【図４】本実施形態の第２パターンによる記録状況分析部および不正判定部の機能構成例を示すブロック図である。
【図５】本実施形態の第３パターンによる記録状況分析部および不正判定部の機能構成例を示すブロック図である。
【図６】本実施形態の第４パターンによる記録状況分析部および不正判定部の機能構成例を示すブロック図である。
【図７】本実施形態の第１パターンによる記録状況分析部および不正判定部の処理内容の一例を説明するための模式図である。
【図８】本実施形態の第２パターンによる記録状況分析部および不正判定部の処理内容の一例を説明するための模式図である。
【図９】本実施形態の第３パターンによる記録状況分析部および不正判定部の処理内容の一例を説明するための模式図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、本実施形態による不正検知システムの全体構成例を示す図である。図１に示すように、本実施形態の不正検知システムは、複数（ｘ個とする）のユーザ端末１００-1〜１００-xと、複数（ｙ個とする。ｘ＞ｙ）の送信装置（中継装置）２００-1〜２００-yと、複数（ｚ個とする）のノード装置３００-1〜３００-zと、不正検知装置４００とを備えて構成される。【００１７】
ユーザ端末１００-1〜１００-xは、複数のノード装置３００-1〜３００-zに記録するためのデータを提供する。例えば、ユーザ端末１００-1〜１００-xは、所定の処理の実行を通じてユーザの生活習慣を改善し、これによって特定症状の治療を図ることを目的とした治療用アプリケーション（以下、治療用アプリという）が搭載された端末装置であり、例えばスマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等により構成される。【００１８】
例えば、治療用アプリでは、ユーザの症状や毎日の行動などに関する情報を随時入力したり、ユーザの行動を伴う所定の処理を実行したりすることにより、その入力情報や処理の実行結果をもとに所定の分析を行って、所定のアドバイスに関するメッセージを出力する。ユーザは、このメッセージに従って行動することにより、生活習慣を徐々に改善していく。ユーザ端末１００-1〜１００-xは、この治療用アプリにより取得された種々のデータ（入力情報や所定の処理の実行結果など）を送信装置２００-1〜２００-yに提供する。【００１９】
なお、治療用アプリが行う分析等を含む種々の処理の一部は、治療用アプリが単独で行う。また、ノード装置３００-1〜３００-zに接続された治験管理用サーバ（図示せず）が、ノード装置３００-1〜３００-zに記録されたデータを用いて行う処理もある。治験管理用サーバが処理した結果は、治験管理用サーバからノード装置３００-1〜３００-zに送信して記録されたり、ユーザ端末１００-1〜１００-xに送信されて治療用アプリで利用されたりする。【００２０】
ノード装置３００-1〜３００-zは、分散型ネットワークにより接続されており、互いに協働してデータを安全に記録する。例えば、分散型ネットワークはブロックチェーンである。すなわち、ノード装置３００-1〜３００-zは、ユーザ端末１００-1〜１００-xから送信装置２００-1〜２００-yを介して提供されたデータを複数のノード装置３００-1〜３００-zで共有するための合意形成処理（コンセンサス処理）を行い、合意形成されたデータのみを履歴として新たに記録する。ブロックチェーンを用いることにより、ノード装置３００-1〜３００-zに記録されたデータのその後の改ざんを防いでいる。【００２１】
送信装置２００-1〜２００-yは、複数のユーザ端末１００-1〜１００-xから提供されたデータを取得し、当該取得したデータを複数のノード装置３００-1〜３００-zの少なくとも１つに送信する。このように、送信装置２００-1〜２００-yは、ユーザ端末１００-1〜１００-xからノード装置３００-1〜３００-zに提供するデータを中継するものである。以下では、送信装置２００-1〜２００-yを中継装置２００-1〜２００-yと呼び換えて説明する。【００２２】
中継装置２００-1〜２００-yは、治療用アプリを使って治療を受けるユーザおよび治療を行う医師とは別の第三者が管理する。中継装置２００-1〜２００-yの数（ｙ個）は、ユーザ端末１００-1〜１００-xの数（ｘ個）より少ない。これは、多数のユーザ端末１００-1〜１００-xがブロックチェーンにデータを直接書き込むようなシステム構成にすると、多数のユーザ端末１００-1〜１００-xにネットワークを開放し、多数の鍵を管理する必要が生じるため、これを回避することを目的としたものである。【００２３】
すなわち、多数のユーザ端末１００-1〜１００-xとブロックチェーン（複数のノード装置３００-1〜３００-z）との間に少数の中継装置２００-1〜２００-yを設置し、多数のユーザ端末１００-1〜１００-xから少数の中継装置２００-1〜２００-yを介してデータをブロックチェーンに送信するようにしている。このようにすれば、少数の中継装置２００-1〜２００-yにのみネットワークを開放するだけでよく、管理すべき鍵の数も少なくすることができる。【００２４】
不正検知装置４００は、多数のユーザ端末１００-1〜１００-xから複数の中継装置２００-1〜２００-yを介して送信されて複数のノード装置３００-1〜３００-zに記録されたデータについての不正を検知するためのものである。ユーザ端末１００-1〜１００-xから中継装置２００-1〜２００-yに送信されたデータが、中継装置２００-1〜２００-yの管理者によって改ざんされていなければ、正当なデータがブロックチェーン上にあるノード装置３００-1〜３００-zの何れかに送信され、合意形成処理を経て複数のノード装置３００-1〜３００-zに分散して記録され、その後の改ざんが防止される。【００２５】
しかしながら、中継装置２００-1〜２００-yの管理者が悪意を持つことによって、ユーザ端末１００-1〜１００-xから受信したデータの一部または全部を改ざんし、改ざんしたデータをブロックチェーンに投入すると、改ざんされたデータが合意形成処理を経てノード装置３００-1〜３００-zに記録されてしまう。不正検知装置４００は、ブロックチェーンのノード装置３００-1〜３００-zに記録されたデータを取得して所定の分析を行うことにより、ノード装置３００-1〜３００-zに記録されたデータに対する改ざんの有無を検知する。【００２６】
図２は、不正検知装置４００の機能構成例を示すブロック図である。図２に示すように、不正検知装置４００は、その機能構成として、履歴データ取得部１１、記録状況分析部１２および不正判定部１３を備えている。【００２７】
上記各機能ブロック１１〜１３は、ハードウェア、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ソフトウェアの何れによっても構成することが可能である。例えばソフトウェアによって構成する場合、上記各機能ブロック１１〜１３は、実際にはコンピュータのＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えて構成され、ＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶されたプログラムが動作することによって実現される。【００２８】
履歴データ取得部１１は、複数のノード装置３００-1〜３００-zの何れかより、ユーザ端末１００-1〜１００-xから送信されて履歴として記録されたデータを取得する。上述のように、ユーザ端末１００-1〜１００-xから提供されたデータは、複数のノード装置３００-1〜３００-zにおける合意形成処理によって共有されており、同じデータが複数のノード装置３００-1〜３００-zに記録されている。よって、履歴データ取得部１１は、任意のノード装置からデータを取得することが可能である。【００２９】
ノード装置３００-1〜３００-zに記録されたデータには、データの提供元であるユーザ端末１００-1〜１００-xまたはユーザを識別するための識別情報、中継装置２００-1〜２００-yを識別するための識別情報、データがノード装置３００-1〜３００-zに記録された日時を表す記録日時情報が付加されている。【００３０】
すなわち、ユーザ端末１００-1〜１００-xがデータを送信する際に、ユーザ端末１００-1〜１００-xまたはユーザを識別するための識別情報が付加される。ユーザ端末１００-1〜１００-xの識別情報としては、例えば、ＭＡＣアドレスやシリアル番号等（以下、ユーザ端末ＩＤという）を用いることが可能である。ユーザを識別するための識別情報としては、治療用アプリを利用する際に初期登録されたユーザＩＤ等を用いることが可能である。【００３１】
また、ユーザ端末１００-1〜１００-xから送信されたデータを中継装置２００-1〜２００-yが中継する際に、中継装置２００-1〜２００-yを識別するための識別情報がさらに付加される。中継装置２００-1〜２００-yを識別するための識別情報としては、例えば、ＭＡＣアドレスやシリアル番号等（以下、中継装置ＩＤという）を用いることが可能である。そして、中継装置２００-1〜２００-yにより中継されたデータがノード装置３００-1〜３００-zに記録される際に、その記録日時情報がさらに付加される。【００３２】
記録状況分析部１２は、履歴データ取得部１１により取得された履歴データ（すなわち、複数の中継装置２００-1〜２００-yから複数のノード装置３００-1〜３００-zに送信されて履歴として記録された複数のデータ）について、中継装置別にデータの記録状況を分析する。この分析の際に、中継装置ＩＤおよび記録日時情報が使用される。【００３３】
不正判定部１３は、記録状況分析部１２により分析されたデータの記録状況に基づいて異常判定を行うことにより、データの記録状況が異常と判定された中継装置２００-1〜２００-yを送信元とするデータに対して不正（改ざん）が行われていると判定する。【００３４】
以下に、記録状況分析部１２による分析の内容および不正判定部１３による判定の内容として、４つのパターンを説明する。この４つのパターンの何れか１つまたは複数を適用することが可能である。図３〜図６は、この４つのパターンに対応する記録状況分析部１２および不正判定部１３の具体的な機能構成例を示すブロック図である。以下に、この図３〜図６を用いて詳細に説明する。【００３５】
＜第１パターン＞
図３に示すように、第１パターンの場合、記録状況分析部１２はデータ数算出部１２Ａにより構成され、不正判定部１３は不正判定部１３Ａにより構成される。【００３６】
データ数算出部１２Ａは、複数の中継装置２００-1〜２００-yから送信されて複数のノード装置３００-1〜３００-zに履歴として記録された複数のデータについて、送信元の中継装置別にデータ数を算出する。上述のように、ノード装置３００-1〜３００-zに記録されたデータには中継装置ＩＤが付加されている。よって、データ数算出部１２Ａは、この中継装置ＩＤの数をカウントすることにより、ノード装置３００-1〜３００-zに記録されたデータについて、どの中継装置から何個ずつデータが送信されて記録されたのかという記録状況を分析することが可能である。【００３７】
不正判定部１３Ａは、データ数算出部１２Ａより中継装置別に算出されたデータ数を比較し、他に比べて所定の閾値以上多いデータ数を異常と判定し、当該データ数が異常と判定された中継装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定する。【００３８】
例えば、不正判定部１３Ａは、データ数算出部１２Ａより中継装置別に算出されたデータ数のうち、最も多いデータ数と、２番目に多いデータ数とを比較し、その差が所定の閾値以上の場合に、当該最も多いデータ数を異常と判定し、当該データ数が異常と判定された中継装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定する。【００３９】
この第１パターンにより不正の判定を行う場合、履歴データ取得部１１は、記録日時情報に基づいて、直近の所定期間に関するデータをノード装置３００-1〜３００-zから取得するようにしてよい。この場合における「直近の所定期間」は、データを前回取得したとき以降の期間という意味である。すなわち、履歴データ取得部１１は、所定の期間が経過するごとに、当該所定の期間の間に新たに履歴として記録されたデータをノード装置３００-1〜３００-zから取得する。【００４０】
図１では、第１の中継装置２００-1の管理者がデータの改ざんを行い、不正なデータを大量に作ってブロックチェーンに投入している状態を示している。この場合、正当にデータを中継している他の中継装置２００-2〜２００-yに比べて、不正を行っている第１の中継装置２００-1から送信されてノード装置３００-1〜３００-zに記録されるデータの数が多くなる。よって、不正判定部１３Ａは、このデータ数の多さの違いから、第１の中継装置２００-1から送信されてノード装置３００-1〜３００-zに記録されたデータに対して不正が行われていると判定することが可能である。【００４１】
図７は、第１パターンによる記録状況分析部１２および不正判定部１３Ａの処理内容の一例を説明するための模式図である。図７では、所定期間の間に複数の中継装置２００-1〜２００-yから送信されて複数のノード装置３００-1〜３００-zに記録された複数のデータについて、記録状況分析部１２（データ数算出部１２Ａ）が中継装置別に算出したデータ数を棒グラフの形態で示している。【００４２】
図７に示す例において、不正判定部１３Ａは、データ数算出部１２Ａにより中継装置別に算出されたデータ数のうち、第１の中継装置２００-1から送信されたデータ数が最も多く、第３の中継装置２００-3から送信されたデータ数が２番目に多いと判定する。そして、この２つのデータ数の差Δが所定の閾値以上の場合に、最も多いデータ数を異常と判定し、当該データ数が異常と判定された第１の中継装置２００-1を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定する。【００４３】
なお、ここで説明した判定の方法は一例に過ぎず、これに限定されるものではない。例えば、データ数算出部１２Ａにより中継装置別に算出されたデータ数のうち、最も多いデータ数と、それ以外のデータ数の平均値とを比較し、その差が所定の閾値以上の場合に、当該最も多いデータ数を異常と判定するようにしてもよい。あるいは、データ数算出部１２Ａにより中継装置別に算出されたデータ数の平均値または中央値を算出し、その平均値または中央値との差が所定の閾値以上のデータ数を異常と判定するようにしてもよい。【００４４】
このようなデータ数の差による判定を行いやすくするために、複数のユーザ端末１００-1〜１００-xは、複数の中継装置２００-1〜２００-yに提供されるデータ数の差が所定値以内となるように設定された所定のルールに従って、複数の中継装置２００-1〜２００-yの少なくとも１つにデータを提供するようにするのが好ましい。また、中継装置２００-1〜２００-yに提供されるデータ数の差がより少なくなるようにするために、２つまたはそれ以上の中継装置にデータを提供するのが好ましい。【００４５】
例えば、複数の中継装置２００-1〜２００-yのそれぞれにおいて、ユーザ端末１００-1〜１００-xから受信したデータの数を管理する。そして、ユーザ端末１００-1〜１００-xの治療用アプリが中継装置２００-1〜２００-yの何れかにデータを送信する際に、複数の中継装置２００-1〜２００-yに問い合わせを行って、それぞれの中継装置２００-1〜２００-yが現時点までに受信したデータの総数を取得し、総数が少ない中継装置に対してデータを送信するようにする。【００４６】
不正判定部１３Ａがデータ数の差をもとに不正の有無を判定する際に用いる「所定の閾値」は、上述のように複数のユーザ端末１００-1〜１００-xが所定のルールに従って中継装置２００-1〜２００-yにデータを提供するようにした場合においても短期間の間に生じ得るデータ数のばらつきを考慮して、そのばらつきよりも所定のマージン分だけ大きい値に設定される。【００４７】
＜第２パターン＞
図４に示すように、第２パターンの場合、記録状況分析部１２は日時情報取得部１２Ｂ-1およびデータ数算出部１２Ｂ-2により構成され、不正判定部１３は不正判定部１３Ｂにより構成される。【００４８】
日時情報取得部１２Ｂ-1は、複数の中継装置２００-1〜２００-yから送信されて複数のノード装置３００-1〜３００-zに履歴として記録された複数のデータについて、それぞれの記録日時情報を取得する。上述のように、ノード装置３００-1〜３００-zに記録されたデータには、その記録日時を表す記録日時情報が付加されている。よって、日時情報取得部１２Ｂ-1は、この記録日時情報をデータごとに取得することが可能である。【００４９】
データ数算出部１２Ｂ-2は、日時情報取得部１２Ｂ-1により取得された記録日時情報に基づいて、複数の中継装置２００-1〜２００-yから送信されて複数のノード装置３００-1〜３００-zに履歴として記録された複数のデータについて、中継装置別のデータ数を所定の期間毎に算出する。中継装置別のデータ数は、上述したように中継装置ＩＤをカウントすることによって算出することが可能である。第２パターンでは、これを所定の期間毎に算出する。所定の期間は、例えば数分、あるいは数時間とする。【００５０】
不正判定部１３Ｂは、データ数算出部１２Ｂ-2より所定の期間毎に算出された中継装置別のデータ数をもとに、所定の割合以上でデータ数が増加している中継装置を異常と判定し、当該異常と判定された中継装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定する。【００５１】
図１のように、第１の中継装置２００-1の管理者がデータの改ざんを行い、不正なデータを大量に作ってブロックチェーンに投入している場合、改ざんされた大量のデータは、短時間のうちにブロックチェーンに投入される可能性が高い。この場合、正当にデータを中継している他の中継装置２００-2〜２００-yに比べて、不正を行っている第１の中継装置２００-1から送信されて記録されるデータの数は、数分または数時間のうちに一気に多くなる。よって、不正判定部１３Ｂは、このデータ数の増加の割合の違いから、第１の中継装置２００-1から送信されてノード装置３００-1〜３００-zに記録されたデータに対して不正が行われていると判定することができる。【００５２】
図８は、第２パターンによる記録状況分析部１２および不正判定部１３Ｂの処理内容の一例を説明するための模式図である。図８では、データに対する改ざんが行われている第１の中継装置２００-1から送信されてノード装置３００-1〜３００-zに記録されたデータについて、データ数算出部１２Ｂ-2が所定の期間毎（例えば、１時間毎）に算出したデータ数を折れ線グラフの形態で示している。【００５３】
すなわち、図８の折れ線グラフは、日時情報取得部１２Ｂ-1により取得された記録日時情報で示される最も古い記録日時を基準（横軸の０）として、データ数算出部１２Ｂ-2より１時間単位で算出されたデータ数を時系列に示したものである。【００５４】
図８に示す例では、基準時から５時間目までおよび６時間目以降は、第１の中継装置２００-1から送信されてノード装置３００-1〜３００-zに記録されたデータの数に大きな変動がないことを示している。図示はしていないが、不正が行われていない他の中継装置２００-2〜２００-yから送信されてノード装置３００-1〜３００-zに記録されるデータの数も、どの時間帯においても大きな変動はない。【００５５】
これに対し、５時間目から６時間目にかけての１時間において、第１の中継装置２００-1から送信されてノード装置３００-1〜３００-zに記録されたデータの数が、所定の割合以上で急に増えている。これは、改ざんによって作られた多くのデータが第１の中継装置２００-1から送信されているからである。【００５６】
よって、不正判定部１３Ｂは、このデータ数の増加の割合をもとに、第１の中継装置２００-1から送信されてノード装置３００-1〜３００-zに記録されたデータに対して不正が行われていると判定する。なお、この場合、第１の中継装置２００-1を送信元とするデータの全てではなく、５時から６時の間に送信されたデータのみを不正なデータと判定するようにしてもよい。【００５７】
この第２パターンでは、第１の中継装置２００-1の管理者がデータの改ざんを行い、不正なデータを大量に作ってブロックチェーンに短時間（数分または数時間）のうちに投入した場合に、その不正データを検知することが可能である。しかし、第１の中継装置２００-1の管理者が不正なデータを短時間のうち投入せず、意図的にタイミングをずらしてブロックチェーンに投入してくる可能性もある。このような場合は、第１パターンの分析によってデータの改ざんを検知することができる。【００５８】
このようなデータ数の増加の割合の差による判定を行いやすくするために、複数のユーザ端末１００-1〜１００-xは、複数の中継装置２００-1〜２００-yに提供されるデータ数の差が所定値以内となるように設定された所定のルールに従って、複数の中継装置２００-1〜２００-yの少なくとも１つにデータを提供するようにするのが好ましい。また、中継装置２００-1〜２００-yに提供されるデータ数の差がより少なくなるようにするために、２つまたはそれ以上の中継装置にデータを提供するのが好ましい。【００５９】
不正判定部１３Ｂがデータ数の増加の割合の差をもとに不正の有無を判定する際に用いる「所定の割合」は、上述のように複数のユーザ端末１００-1〜１００-xが所定のルールに従って中継装置２００-1〜２００-yにデータを提供するようにした場合に通常想定されるデータ数の増加の割合を考慮して、それよりも所定のマージン分だけ大きい値に設定される。【００６０】
＜第３パターン＞
図５に示すように、第３パターンの場合、記録状況分析部１２は日時情報取得部１２Ｃ-1およびデータ数算出部１２Ｃ-2により構成され、不正判定部１３は不正判定部１３Ｃにより構成される。【００６１】
日時情報取得部１２Ｃ-1は、日時情報取得部１２Ｂ-1と同様の機能を有するものであり、複数の中継装置２００-1〜２００-yから送信されて複数のノード装置３００-1〜３００-zに履歴として記録された複数のデータについて、それぞれの記録日時情報を取得する。【００６２】
データ数算出部１２Ｃ-2は、データ数算出部１２Ｂ-2と同様の機能を有するものであり、日時情報取得部１２Ｃ-1により取得された記録日時情報に基づいて、複数の中継装置２００-1〜２００-yから送信されて複数のノード装置３００-1〜３００-zに履歴として記録された複数のデータについて、中継装置別のデータ数を所定の期間毎に算出する。ただし、第３パターンでは、所定の期間は第２パターンより長く、例えば数日、あるいは数週間とする。【００６３】
このため、履歴データ取得部１１は、第１パターンや第２パターンを適用する場合よりも比較的長い期間の履歴データを取得するのが好ましい。【００６４】
不正判定部１３Ｃは、データ数算出部１２Ｃ-2より所定の期間毎に算出された中継装置別のデータ数に基づいて、当該データ数が増える割合の傾向を分析する。そして、分析した割合に比べて所定の閾値以上大きい割合でデータ数が増加している中継装置を異常と判定し、当該異常と判定された中継装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定する。【００６５】
第３パターンでは、治療用アプリを利用するユーザ（つまり、ユーザ端末１００-1〜１００-xの数）が徐々に増えていくことを想定している。ユーザ端末１００-1〜１００-xの数が徐々に増えていっても、中継装置２００-1〜２００-yの数が増えなければ、１つの中継装置が中継するデータの数は、ユーザ端末１００-1〜１００-xの数の増加に応じて徐々に増えていく。【００６６】
ここで、治療用アプリの性質上、これをユーザが利用する前提として、医師がユーザの症状に関する診断を行い、医師が必要と認めた場合に治療用アプリを利用可能となる。そのため、一般的なスマートフォンアプリのように、人気が出れば一気に利用ユーザ数が増えるようなアプリとは異なり、治療用アプリの場合は利用ユーザ数（つまり、ユーザ端末１００-1〜１００-xの数）が徐々に増えていくことが想定される。よって、１台当たりの中継装置が中継するデータの数も徐々に増えていくことが想定される。【００６７】
したがって、不正判定部１３Ｃは、中継装置２００-1〜２００-yから送信されてノード装置３００-1〜３００-zに記録されたデータの数を比較的長いスパン（数日または数週間）を単位として算出することにより、１台当たりの中継装置が中継するデータ数がどの程度の割合で増えているのかの傾向を分析することが可能である。【００６８】
仮に、第１の中継装置２００-1の管理者が、改ざんした不正なデータを意図的にタイミングをずらしてブロックチェーンに投入したとしても、第１の中継装置２００-1から送信されてノード装置３００-1〜３００-zに記録されるデータの数は、１台当たりの中継装置によるデータ中継数として通常想定される増加の割合よりは大きな割合で増えていく。よって、分析によって得られた通常の増加の割合に比べて所定の閾値以上大きい割合でデータ数が増加している中継装置を異常と判定することが可能である。【００６９】
図９は、第３パターンによる記録状況分析部１２および不正判定部１３Ｃの処理内容の一例を説明するための模式図である。図９では、１台当たりの中継装置が中継するデータ数の増加傾向として不正判定部１３Ｃにより分析された結果を直線９１で示すとともに、データに対する改ざんが行われている第１の中継装置２００-1から送信されてノード装置３００-1〜３００-zに記録されたデータの数の増加の推移を折れ線グラフ９２の形態で示している。【００７０】
例えば、不正判定部１３Ｃは、複数の中継装置２００-1〜２００-yから送信されて複数のノード装置３００-1〜３００-zに履歴として記録された複数のデータについて、データ数算出部１２Ｃ-2により所定の期間毎（例えば、１週間毎）に算出された中継装置別のデータ数をもとに、所定の期間毎に中継装置別のデータ数の平均値を算出する。そして、この所定の期間毎に算出したデータ数の平均値から近似直線を求める。【００７１】
図９に示す直線９１は、このようにして求めた近似直線である。この近似直線９１は、１台当たりの中継装置が中継するデータ（つまり、１台当たりの中継装置から送信されてノード装置３００-1〜３００-zに記録されるデータ）の数が徐々に増える割合の傾向を示したものである。上述の通り、治療用アプリの利用ユーザ数（ユーザ端末１００-1〜１００-xの数）が徐々に増えていくことに伴い、１台当たりの中継装置が中継するデータの数も徐々に増えていく。その様子が近似直線９１により示されている。【００７２】
一方、折れ線グラフ９２は、データに対する改ざんが行われている第１の中継装置２００-1から送信されてノード装置３００-1〜３００-zに記録されたデータについて、データ数算出部１２Ｃ-2により所定の期間毎に算出されたデータ数の推移を示したものである。すなわち、この折れ線グラフ９２は、日時情報取得部１２Ｃ-1により取得された記録日時情報で示される最も古い記録日時を基準（横軸の０）として、データ数算出部１２Ｃ-2より１週間単位で算出されたデータ数を時系列に示したものである。【００７３】
図９に示す例では、５週目から６週目にかけての１週間において、第１の中継装置２００-1から送信されてノード装置３００-1〜３００-zに記録されたデータの数が増えていく割合が、近似直線９１で示される割合よりも大きくなっている。【００７４】
不正判定部１３Ｃは、この割合の差が所定の閾値以上の場合に、当該所定の閾値以上の大きい割合でデータ数が増加している第１の中継装置２００-1を異常と判定し、当該異常と判定された第１の中継装置２００-1を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定する。なお、この場合、第１の中継装置２００-1を送信元とするデータの全てではなく、５週目から６週目の１週間の間に送信されたデータのみを不正なデータと判定するようにしてもよい。【００７５】
このようなデータ数の増加の割合の差による判定を行いやすくするために、複数のユーザ端末１００-1〜１００-xは、複数の中継装置２００-1〜２００-yに提供されるデータ数の差が所定値以内となるように設定された所定のルールに従って、複数の中継装置２００-1〜２００-yの少なくとも１つにデータを提供するようにするのが好ましい。また、中継装置２００-1〜２００-yに提供されるデータ数の差がより少なくなるようにするために、２つまたはそれ以上の中継装置にデータを提供するのが好ましい。【００７６】
不正判定部１３Ｃがデータ数の増加の割合の差をもとに不正の有無を判定する際に用いる「所定の閾値」は、１台当たりの中継装置によるデータ中継数として通常想定される増加の割合よりも所定のマージン分だけ大きい値に設定される。なお、この所定の閾値は、不正判定部１３Ｃが実際に増加傾向の分析を行った結果として得られる割合に基づいて設定するようにしてもよい。例えば、図９に示す近似直線９１の傾きよりも所定のマージン分（マージンはゼロでもよい）だけ大きい値を所定の閾値としてもよい。【００７７】
＜第４パターン＞
図６に示すように、第４パターンの場合、記録状況分析部１２は日時情報取得部１２Ｄにより構成され、不正判定部１３は不正判定部１３Ｄにより構成される。【００７８】
日時情報取得部１２Ｄは、日時情報取得部１２Ｃ-1と同様の機能を有するものであり、複数の中継装置２００-1〜２００-yから複数のノード装置３００-1〜３００-zに送信されて履歴として記録された複数のデータについて、それぞれの記録日時情報を取得する。【００７９】
不正判定部１３Ｄは、日時情報取得部１２Ｄにより取得された記録日時情報に基づいて、データが記録される時間帯の傾向を分析し、分析した時間帯と異なる時間帯にデータが記録されている中継装置を異常と判定し、当該異常と判定された中継装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定する。【００８０】
治療用アプリの内容によっては、ユーザ端末１００-1〜１００-xからデータが送信される時間帯が一定の範囲内に収まることがある。例えば、睡眠障害の治療を行う治療用アプリの場合、起床時や就寝時にユーザが治療用アプリに必要なデータを入力し、送信することが想定される。また、昼間の決められた時間帯に眠気テストなどの処理を実行し、そのテスト結果を示すデータを送信することが想定される。【００８１】
したがって、不正判定部１３Ｄは、中継装置２００-1〜２００-yから送信されてノード装置３００-1〜３００-zに記録されたデータの記録日時情報を、例えば数時間毎に分けた時間帯に分類することにより、どの時間帯にデータが多く記録されているか、どの時間帯にはデータが殆ど記録されていないかの傾向を分析することが可能である。【００８２】
そして、不正判定部１３Ｄは、中継装置２００-1〜２００-yの多くから送信されたデータが記録されている時間帯とは異なる時間帯にデータが記録されている中継装置を異常と判定することが可能である。例えば、特定の１つ中継装置から送信されたデータが多くの割合を占めていて、他の中継装置から送信されたデータの数が少ない時間帯があるか否かを判定し、そのような時間帯があれば、その時間帯において他に比べて多くのデータが記録されている特定の中継装置を異常と判定する。【００８３】
以上詳しく説明したように、本実施形態では、複数のユーザ端末１００-1〜１００-xから提供されたデータを中継する複数の中継装置（送信装置）２００-1〜２００-yと、分散型ネットワーク（ブロックチェーン）により接続された複数のノード装置３００-1〜３００-zとを備えたシステムにおいて、複数の中継装置２００-1〜２００-yから送信されて複数のノード装置３００-1〜３００-zに履歴として記録された複数のデータについて、中継装置別にデータの記録状況を第１パターン〜第４パターンにより分析し、分析されたデータの記録状況に基づいて異常判定を行うことにより、データの記録状況が異常と判定された中継装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定するようにしている。【００８４】
複数の中継装置２００-1〜２００-yから送信されて、分散型ネットワークにより接続された複数のノード装置３００-1〜３００-zに記録されるデータについて、何れかの中継装置において改ざん等の不正が行われ、その不正に係るデータが分散型ネットワークに送信されて複数のノード装置３００-1〜３００-zに記録されると、その記録状況に異常が生じる。上記のように構成した本実施形態によれば、中継装置別に分析されたデータの記録状況について異常の有無が判定されるので、ブロックチェーンに投入される前の段階でデータの改ざんが行われた場合でも、ノード装置３００-1〜３００-zに対するデータの記録状況の分析を通じて、記録状況が異常と判定された中継装置においてデータに対する改ざん等の不正が行われていることを検知することができる。【００８５】
なお、上記実施形態では、ユーザ端末１００-1〜１００-xが治療用アプリを搭載した端末であるものとして説明したが、本発明はこれに限定されない。すなわち、治療用アプリ以外のアプリケーションにより取得されるデータをブロックチェーンに投入してノード装置３００-1〜３００-zに記録するものであれば、本発明を適用することが可能である。【００８６】
また、上記実施形態では、特許請求の範囲の送信装置が中継装置２００-1〜２００-yである場合を例に挙げて説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、中継装置２００-1〜２００-yが存在せず、ユーザ端末１００-1〜１００-xからノード装置３００-1〜３００-zにデータを直接送信して記録するシステムにも本発明を適用することが可能である。この場合は、ユーザ端末１００-1〜１００-xが特許請求の範囲の送信装置に相当する。ユーザ端末１００-1〜１００-xの数が多い場合、ネットワークの開放数や管理すべき鍵の数が多くなるが、上記実施形態で説明した不正の検知（ユーザ端末１００-1〜１００-xおいて行われる改ざんの検知）自体は可能である。【００８７】
また、上記実施形態では、ノード装置３００-1〜３００-zに実際に記録されたデータを不正検知装置４００が取得して分析する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、中継装置２００-1〜２００-yからノード装置３００-1〜３００-zに送信されるデータ（ノード装置３００-1〜３００-zに実際に記録される前のデータ）を不正検知装置４００がインターセプトし、インターセプトしたデータを不正検知装置４００が内部に履歴として記録した上で、その履歴データを分析するようにしてもよい。【００８８】
その他、上記実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【符号の説明】
【００８９】
１１  履歴データ取得部
１２  記録状況分析部
１２Ａ，１２Ｂ-2，１２Ｃ-2  データ数算出部
１２Ｂ-1，１２Ｃ-1，１２Ｄ  日時情報取得部
１３，１３Ａ，１３Ｂ，１３Ｃ，１３Ｄ  不正判定部
１００  ユーザ端末
２００  中継装置
３００  ノード装置
４００  不正検知装置
【図１】
2019176080.tif 000003
【図２】
2019176080.tif 000004
【図３】
2019176080.tif 000005
【図４】
2019176080.tif 000006
【図５】
2019176080.tif 000007
【図６】
2019176080.tif 000008
【図７】
2019176080.tif 000009
【図８】
2019176080.tif 000010
【図９】
2019176080.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】平成30年8月28日(2018.8.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の送信装置と、分散型ネットワークにより接続された複数のノード装置と、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に記録されたデータについての不正を検知する不正検知装置とを備えた不正検知システムであって、
上記不正検知装置は、
上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、送信装置別にデータの記録状況を分析する記録状況分析部と、
上記記録状況分析部により分析された上記データの記録状況に基づいて異常判定を行うことにより、上記データの記録状況が異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定する不正判定部とを備えたことを特徴とする不正検知システム。
【請求項２】
上記記録状況分析部は、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、送信元の送信装置別にデータ数を算出するデータ数算出部を備え、
上記不正判定部は、上記データ数算出部より送信装置別に算出されたデータ数を比較し、他に比べて所定の閾値以上多いデータ数を異常と判定し、当該データ数が異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定することを特徴とする請求項１に記載の不正検知システム。
【請求項３】
上記記録状況分析部は、
上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、それぞれの記録日時情報を取得する日時情報取得部と、
上記日時情報取得部により取得された上記記録日時情報に基づいて、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、送信装置別のデータ数を所定の期間毎に算出するデータ数算出部とを備え、
上記不正判定部は、上記データ数算出部より上記所定の期間毎に算出された上記送信装置別のデータ数をもとに、所定の割合以上でデータ数が増加している送信装置を異常と判定し、当該異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定することを特徴とする請求項１に記載の不正検知システム。
【請求項４】
上記記録状況分析部は、
上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、それぞれの記録日時情報を取得する日時情報取得部と、
上記日時情報取得部により取得された上記記録日時情報に基づいて、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、送信装置別のデータ数を所定の期間毎に算出するデータ数算出部とを備え、
上記不正判定部は、上記データ数算出部より上記所定の期間毎に算出された上記送信装置別のデータ数に基づいて、当該データ数が増える割合の傾向を分析し、分析した割合に比べて所定の閾値以上大きい割合でデータ数が増加している送信装置を異常と判定し、当該異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定することを特徴とする請求項１に記載の不正検知システム。
【請求項５】
上記録状況分析部は、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、それぞれの記録日時情報を取得する日時情報取得部を備え、
上記不正判定部は、上記日時情報取得部により取得された上記記録日時情報に基づいて、データが記録される時間帯の傾向を分析し、分析した時間帯と異なる時間帯にデータが記録されている送信装置を異常と判定し、当該異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定することを特徴とする請求項１に記載の不正検知システム。
【請求項６】
上記送信装置は、所定の処理の実行を通じてユーザの生活習慣を改善し、これによって特定症状の治療を図ることを目的とした治療用アプリケーションを搭載し、当該治療用アプリケーションにより取得されたデータを上記ノード装置に送信するユーザ端末であることを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の不正検知システム。
【請求項７】
上記データを提供する複数のユーザ端末を更に備え、
上記送信装置は、上記複数のユーザ端末から提供されたデータを取得し、当該取得したデータを上記複数のノード装置の少なくとも１つに送信する中継装置であり、
上記複数のノード装置は、上記中継装置から送信されたデータを上記複数のノード装置で共有するための合意形成処理を行い、合意形成されたデータを上記履歴として記録することを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の不正検知システム。
【請求項８】
上記複数のユーザ端末は、複数の上記中継装置に提供されるデータ数の差が所定値以内となるように設定された所定のルールに従って、当該複数の中継装置の少なくとも１つに上記データを提供することを特徴とする請求項７に記載の不正検知システム。
【請求項９】
上記ユーザ端末は、所定の処理の実行を通じてユーザの生活習慣を改善し、これによって特定症状の治療を図ることを目的とした治療用アプリケーションを搭載し、当該治療用アプリケーションにより取得されたデータを上記中継装置に提供することを特徴とする請求項７または８に記載の不正検知システム。
【請求項１０】
複数の送信装置と、分散型ネットワークにより接続された複数のノード装置とを備えたシステムに適用され、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に記録されたデータについての不正を検知する不正検知装置であって、
上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、送信装置別にデータの記録状況を分析する記録状況分析部と、
上記記録状況分析部により分析された上記データの記録状況に基づいて異常判定を行うことにより、上記データの記録状況が異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定する不正判定部とを備えたことを特徴とする不正検知装置。
【請求項１１】
上記記録状況分析部は、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、送信元の送信装置別にデータ数を算出するデータ数算出部を備え、
上記不正判定部は、上記データ数算出部より送信装置別に算出されたデータ数を比較し、他に比べて所定の閾値以上多いデータ数を異常と判定し、当該データ数が異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定することを特徴とする請求項１０に記載の不正検知装置。
【請求項１２】
上記記録状況分析部は、
上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、それぞれの記録日時情報を取得する日時情報取得部と、
上記日時情報取得部により取得された上記記録日時情報に基づいて、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、送信装置別のデータ数を所定の期間毎に算出するデータ数算出部とを備え、
上記不正判定部は、上記データ数算出部より上記所定の期間毎に算出された上記送信装置別のデータ数をもとに、所定の割合以上でデータ数が増加している送信装置を異常と判定し、当該異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定することを特徴とする請求項１０に記載の不正検知装置。
【請求項１３】
上記記録状況分析部は、
上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、それぞれの記録日時情報を取得する日時情報取得部と、
上記日時情報取得部により取得された上記記録日時情報に基づいて、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、送信装置別のデータ数を所定の期間毎に算出するデータ数算出部とを備え、
上記不正判定部は、上記データ数算出部より上記所定の期間毎に算出された上記送信装置別のデータ数に基づいて、当該データ数が増える割合の傾向を分析し、分析した割合に比べて所定の閾値以上大きい割合でデータ数が増加している送信装置を異常と判定し、当該異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定することを特徴とする請求項１０に記載の不正検知装置。
【請求項１４】
上記録状況分析部は、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、それぞれの記録日時情報を取得する日時情報取得部を備え、
上記不正判定部は、上記日時情報取得部により取得された上記記録日時情報に基づいて、データが記録される時間帯の傾向を分析し、分析した時間帯と異なる時間帯にデータが記録されている送信装置を異常と判定し、当該異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定することを特徴とする請求項１０に記載の不正検知装置。
【請求項１５】
上記不正検知装置は、上記中継装置から上記ノード装置に送信されるデータであって、上記ノード装置に記録される前のデータを取得し、当該取得したデータを内部に履歴として記録した上で、当該履歴として記録されたデータに基づいて上記記録状況分析部および上記不正判定部の処理を行うことを特徴とする請求項７に記載の不正検知システム。
【手続補正書】
【提出日】令和1年6月11日(2019.6.11)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の送信装置と、分散型ネットワークにより接続された複数のノード装置と、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に記録されたデータについての不正を検知する不正検知装置とを備えた不正検知システムであって、
上記不正検知装置は、
上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、送信装置別にデータの記録状況を分析する記録状況分析部と、
上記記録状況分析部により分析された上記データの記録状況に基づいて異常判定を行うことにより、上記データの記録状況が異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定する不正判定部とを備え、
上記記録状況分析部は、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、送信元の送信装置別にデータ数を算出するデータ数算出部を備え、
上記不正判定部は、上記データ数算出部より送信装置別に算出されたデータ数を比較し、他に比べて所定の閾値以上多いデータ数を異常と判定し、当該データ数が異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定することを特徴とする不正検知システム。
【請求項２】
複数の送信装置と、分散型ネットワークにより接続された複数のノード装置と、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に記録されたデータについての不正を検知する不正検知装置とを備えた不正検知システムであって、
上記不正検知装置は、
上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、送信装置別にデータの記録状況を分析する記録状況分析部と、
上記記録状況分析部により分析された上記データの記録状況に基づいて異常判定を行うことにより、上記データの記録状況が異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定する不正判定部とを備え、
上記録状況分析部は、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、それぞれの記録日時情報を取得する日時情報取得部を備え、
上記不正判定部は、上記日時情報取得部により取得された上記記録日時情報に基づいて、データが記録される時間帯の傾向を分析し、分析した時間帯と異なる時間帯にデータが記録されている送信装置を異常と判定し、当該異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定することを特徴とする不正検知システム。
【請求項３】
複数の送信装置と、分散型ネットワークにより接続された複数のノード装置と、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に記録されたデータについての不正を検知する不正検知装置と、上記データを提供する複数のユーザ端末とを備えた不正検知システムであって、
上記不正検知装置は、
上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、送信装置別にデータの記録状況を分析する記録状況分析部と、
上記記録状況分析部により分析された上記データの記録状況に基づいて異常判定を行うことにより、上記データの記録状況が異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定する不正判定部とを備え、
上記送信装置は、上記複数のユーザ端末から提供されたデータを取得し、当該取得したデータを上記複数のノード装置の少なくとも１つに送信する中継装置であり、
上記複数のノード装置は、上記中継装置から送信されたデータを上記複数のノード装置で共有するための合意形成処理を行い、合意形成されたデータを上記履歴として記録し、
上記複数のユーザ端末は、複数の上記中継装置に提供されるデータ数の差が所定値以内となるように設定された所定のルールに従って、当該複数の中継装置の少なくとも１つに上記データを提供することを特徴とする請求項１または２に記載の不正検知システム。
【請求項４】
複数の送信装置と、分散型ネットワークにより接続された複数のノード装置と、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に記録されたデータについての不正を検知する不正検知装置と、上記データを提供する複数のユーザ端末とを備えた不正検知システムであって、
上記不正検知装置は、
上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、送信装置別にデータの記録状況を分析する記録状況分析部と、
上記記録状況分析部により分析された上記データの記録状況に基づいて異常判定を行うことにより、上記データの記録状況が異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定する不正判定部とを備え、
上記送信装置は、上記複数のユーザ端末から提供されたデータを取得し、当該取得したデータを上記複数のノード装置の少なくとも１つに送信する中継装置であり、
上記複数のノード装置は、上記中継装置から送信されたデータを上記複数のノード装置で共有するための合意形成処理を行い、合意形成されたデータを上記履歴として記録し、
上記不正検知装置は、上記中継装置から上記ノード装置に送信されるデータであって、上記ノード装置に記録される前のデータを取得し、当該取得したデータを内部に履歴として記録した上で、当該履歴として記録されたデータに基づいて上記記録状況分析部および上記不正判定部の処理を行うことを特徴とする不正検知システム。
【請求項５】
複数の送信装置と、分散型ネットワークにより接続された複数のノード装置とを備えたシステムに適用され、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に記録されたデータについての不正を検知する不正検知装置であって、
上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、送信装置別にデータの記録状況を分析する記録状況分析部と、
上記記録状況分析部により分析された上記データの記録状況に基づいて異常判定を行うことにより、上記データの記録状況が異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定する不正判定部とを備え、
上記記録状況分析部は、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、送信元の送信装置別にデータ数を算出するデータ数算出部を備え、
上記不正判定部は、上記データ数算出部より送信装置別に算出されたデータ数を比較し、他に比べて所定の閾値以上多いデータ数を異常と判定し、当該データ数が異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定することを特徴とする不正検知装置。
【請求項６】
複数の送信装置と、分散型ネットワークにより接続された複数のノード装置とを備えたシステムに適用され、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に記録されたデータについての不正を検知する不正検知装置であって、
上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、送信装置別にデータの記録状況を分析する記録状況分析部と、
上記記録状況分析部により分析された上記データの記録状況に基づいて異常判定を行うことにより、上記データの記録状況が異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定する不正判定部とを備え、
上記録状況分析部は、上記複数の送信装置から送信されて上記複数のノード装置に履歴として記録された複数のデータについて、それぞれの記録日時情報を取得する日時情報取得部を備え、
上記不正判定部は、上記日時情報取得部により取得された上記記録日時情報に基づいて、データが記録される時間帯の傾向を分析し、分析した時間帯と異なる時間帯にデータが記録されている送信装置を異常と判定し、当該異常と判定された送信装置を送信元とするデータに対して不正が行われていると判定することを特徴とする不正検知装置。
【国際調査報告】
2019176080.tif 000012
2019176080.tif 000013
2019176080.tif 000014
2019176080.tif 000015