(57)【要約】  本発明は、身元認識方法及び装置を提供する。方法は、アドレスブックのビッグデータを収集するステップであって、アドレスブックのビッグデータは、複数のユーザのアドレスブックを具備し、それぞれのアドレスブックは、複数の身元情報ペアを具備し、それぞれの身元情報ペアは、名前及び携帯電話番号を具備する、ステップと、情報比較結果を取得するべく、認識対象の身元情報ペアをアドレスブックのビッグデータと比較するステップであって、認識対象の身元情報ペアは、認識対象のユーザの名前及び携帯電話番号を具備する、ステップと、情報比較結果がリスク条件を充足している場合に、ユーザが、リスクを有するユーザであると判定するステップと、を具備する。本発明は、身元詐欺の検出を実現している。
2019530930.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
身元認識方法であって、
アドレスブックのビッグデータを収集するステップであって、前記アドレスブックのビッグデータは、複数のユーザのアドレスブックを具備し、それぞれのアドレスブックは、複数の身元情報ペアを具備し、且つ、それぞれの身元情報ペアは、名前及び携帯電話番号を具備する、ステップと、
情報比較結果を取得するべく、認識対象の身元情報ペアを前記アドレスブックのビッグデータと比較するステップであって、前記認識対象の身元情報ペアは、認識対象のユーザの名前及び携帯電話番号を具備する、ステップと、
前記情報比較結果がリスク条件を充足している場合に、前記ユーザが、リスクを有するユーザであると判定するステップと、
を具備する方法。
【請求項２】
情報比較結果を取得するべく、認識対象の身元情報ペアを前記アドレスブックのビッグデータと比較する前記ステップは、
前記身元情報ペアのそれぞれに対応する情報重みを取得するべく、前記アドレスブックのビッグデータ内の前記身元情報ペアに対して統計分析を実行するステップであって、前記情報重みは、前記身元情報ペアの信頼性の程度を通知するべく使用されている、ステップと、
前記統計分析結果から、前記認識対象の身元情報ペアに対応する情報重みを取得するステップと、
を具備する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記情報比較結果がリスク条件を充足している場合に、前記ユーザが、リスクを有するユーザであると判定する前記ステップは、
前記統計分析結果が、前記認識対象の身元情報ペアに対応する情報重みを含んでいない場合に、或いは、
前記認識対象の身元情報ペアに対応する前記情報重みが、予め設定された重み閾値未満である場合に、
前記認識対象ユーザが、リスクを有するユーザであると判定するステップ、
を具備する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記身元情報ペアのそれぞれに対応する情報重みを取得するべく、前記アドレスブックのビッグデータ内の前記身元情報ペアに対して統計分析を実行する前記ステップは、
前記身元情報ペアを具備する前記アドレスブックの数を前記身元情報ペアの前記情報重みとして使用するステップ、或いは、この代わりに、
ページランク方法を使用して前記身元情報ペアのそれぞれのもののページランク値を算出し、且つ、前記ページランク値を前記身元情報ペアの前記情報重みとして使用するステップ、
を具備する、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記アドレスブックの前記ビッグデータ内の前記身元情報ペアに対して統計分析を実行する前に、前記方法は、
異なるアドレスブック内の身元情報ペアに対して矛盾補正処理を実行するステップ、
を更に具備する、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
身元認識装置であって、
アドレスブックのビッグデータを収集するように構成されたデータ収集モジュールであって、前記アドレスブックのビッグデータは、複数のユーザのアドレスブックを具備し、それぞれのアドレスブックは、複数の身元情報ペアを具備し、且つ、それぞれの身元情報ペアは、名前及び携帯電話番号を具備する、データ収集モジュールと、
情報比較結果を取得するべく、認識対象の身元情報ペアを前記アドレスブックのビッグデータと比較するように構成された情報比較モジュールであって、前記認識対象の身元情報ペアは、認識対象のユーザの名前及び携帯電話番号を具備する、情報比較モジュールと、
前記情報比較結果がリスク条件を充足している場合に、前記認識対象のユーザが、リスクを有するユーザであると判定するように構成されたリスク判定モジュールと、
を具備する装置。
【請求項７】
前記情報比較モジュールは、
前記身元情報ペアのそれぞれに対応する情報重みを取得するべく、前記アドレスブックのビッグデータ内の前記身元情報ペアに対して統計分析を実行するように構成された重み統計取得ユニットであって、前記情報重みは、前記身元情報ペアの信頼性の程度を通知するべく使用されている、重み統計取得ユニットと、
前記統計分析結果から、前記認識対象の身元情報ペアに対応する情報重みを取得するように構成された重み取得ユニットと、
を具備する、請求項６に記載の装置。
【請求項８】
前記リスク判定モジュールは、例えば、前記統計分析結果が前記認識対象の身元情報ペアに対応する情報重みを含んでいない場合に、或いは、前記認識対象の身元情報ペアに対応する前記情報重みが、予め設定された重み閾値未満である場合に、前記認識対象のユーザが、リスクを有するユーザであると判定するように構成されている、請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記重み統計取得ユニットは、前記身元情報ペアを具備する前記アドレスブックの数を前記身元情報ペアの前記情報重みとして使用するように、或いは、この代わりに、ページランク方法を使用して前記身元情報ペアのそれぞれのもののページランク値を算出し、且つ、前記ページランク値を前記身元情報ペアの前記情報重みとして使用するように、構成されている、請求項７に記載の装置。
【請求項１０】
前記重み統計取得ユニットは、前記アドレスブックのビッグデータ内の前記身元情報ペアに対して統計分析を実行する前に、異なるアドレスブック内の身元情報ペアに対して矛盾補正処理を実行する、ように更に構成されている、請求項７に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワーク技術に関し、且つ、更に詳しくは、身元（identity）認識方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
中国のインターネットアクセスにおける実名登録の傾向の強化に伴い、特に、金融及び電子商取引のような産業において、益々多くのインターネットシナリオが実名認証を必要としている。このような傾向に抗して、自身の真の身元を隠蔽するべく、不正及び詐欺行為を実行する詐欺師は、しばしば、インターネット上における情報の漏洩又は大量購入を通じて多数のその他の人々の身元情報を取得し、その他の人々のＩＤ番号及び名前を装い、且つ、インターネットシナリオにおけるアカウント登録及び認証のために自身の管理下にある携帯電話番号を使用することにより、クレジットカード又はローンアプリケーションなどのクレジットアプリケーションにおいて詐欺行為を実行し、これにより、ビジネス及び金融機関に損害をもたらしている
【０００３】
既存の身元認証方式は、主に、ネットワーク層又は装置（device）層上において、詐欺認識のために実装されている。例えば、身元の詐称は、身元を詐称する人物によって使用されている装置のＩＰアドレス、ＭＡＣアドレス、或いは、ＩＭＥＩのような装置識別子に従って、認識モデルを使用することにより、認識することができる。但し、詐欺師の多くは、強力なネットワークスキルを有するプロフェッショナルなハッカーであり、いくつかの方式を実行することにより既存の身元認識モデルをバイパスして、身元を認識することを非常に困難にすることができる。
【発明の概要】
【０００４】
この観点において、本発明は、身元詐欺の検出を実現するべく、身元認識方法及び装置を提供する。
【０００５】
例えば、本発明は、以下のような技術的解決策を採用している。
【０００６】
第一の態様は、
アドレスブックのビッグデータを収集するステップであって、アドレスブックのビッグデータは、複数のユーザのアドレスブックを具備し、それぞれのアドレスブックは、複数の身元情報ペアを具備し、且つ、それぞれの身元情報ペアは、名前及び携帯電話番号を具備する、ステップと、
情報比較結果を取得するべく、認識対象の身元情報ペアをアドレスブックのビッグデータと比較するステップであって、認識対象の身元情報ペアは、認識対象のユーザの名前及び携帯電話番号を具備する、ステップと、
情報比較結果がリスク条件を充足している場合に、ユーザが、リスクを有するユーザであると判定するステップと、
を具備するアイディティ認識方法を提供する。
【０００７】
第二の態様は、
アドレスブックのビッグデータを収集するように構成されたデータ収集モジュールであって、アドレスブックのビッグデータは、複数のユーザのアドレスブックを具備し、それぞれのアドレスブックは、複数の身元情報ペアを具備し、且つ、それぞれの身元情報ペアは、名前及び携帯電話番号を具備する、データ収集モジュールと、
情報比較結果を取得するべく、認識対象の身元情報ペアをアドレスブックのビッグデータと比較するように構成された情報比較モジュールであって、認識対象の身元情報ペアは、認識対象のユーザの名前及び携帯電話番号を具備する、情報比較モジュールと、
情報比較結果がリスク条件を充足している場合に、認識対象のユーザが、リスクを有するユーザであると判定するように構成されたリスク判定モジュールと、
を具備する身元認識装置を提供する。
【０００８】
本発明の実施形態による身元認識方法及び装置は、アドレスブックのビッグデータを収集することにより、身元情報データベースを確立し、且つ、認識対象の身元情報ペアを身元情報データベース内のデータと比較することにより、名前及び携帯電話番号の身元情報ペアが本物であるかどうかを判定することができ、それによって、ユーザの身元が不正なものであるかどうかを判定し、身元詐欺の検出を実現する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明のいくつかの実施形態による身元認識方法のフローチャートである。
【図２】本発明のいくつかの実施形態によるユーザのアドレスブックのビッグデータの概略図である。
【図３】本発明のいくつかの実施形態による別の身元認識方法のフローチャートである。
【図４】本発明のいくつかの実施形態による身元認識装置の概略構造図である。
【図５】本発明のいくつかの実施形態による別の身元認識装置の概略構造図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本出願の実施形態は、身元詐欺を認識するべく使用され得る身元認識方法を提供している。例えば、詐欺師は、その他の人々のＩＤ番号及び名前を装い、且つ、インターネットシナリオにおけるアカウント登録及び認証のために自身の管理下にある携帯電話番号を使用することにより、クレジットカード又はローンアプリケーションなどのクレジットアプリケーションにおいて詐欺行為を実行している。詐欺師がネットワーク装置層上において認識モデルをバイパスした際にも、身元詐欺を認識するべく、本出願は、「ユーザによって使用されている携帯電話番号がユーザによって通常使用されている携帯電話番号であるかどうかを判定する」認識方式を提供している。
【００１１】
この認識方式の基本的な概念は、十分な量のユーザのアドレスブックを取得した後に、身元認識を顧客に対して実行する身元認識エンティティは、アドレスブックデータベースを形成するべく使用される、ほとんどすべての潜在的な顧客の携帯電話番号を取得済みである、というものである。その後に、その身元の検証を要する顧客が、アドレスブックデータベース内に存在していないか、或いは、データベース内に出現してはいるが、非常に小さな重みしか有していない、場合には、彼又は彼女は、身元を使用している顧客自身ではない可能性が非常に高く、従って、顧客の身元を使用している人物は、替え玉である可能性がある。
【００１２】
上述の概念に基づいて、本発明のいくつかの実施形態による身元認識方法は、図１に示されているフローを有する。方法は、以下のようなステップを含むことができる。
【００１３】
ステップ１０１：アドレスブックのビッグデータを収集する。アドレスブックのビッグデータは、複数のユーザのアドレスブックを具備し、それぞれのアドレスブックは、複数の身元情報ペアを含み、且つ、それぞれの身元情報ペアは、名前及び携帯電話番号を具備する。
【００１４】
例えば、アドレスブックのビッグデータは、多くのユーザのアドレスブックのデータを具備することができる。図２は、ユーザ１、ユーザ２、ユーザ３からユーザｙまでのアドレスブックのデータを示している。アドレスブックの量は、アドレスブックのデータが、ビジネス顧客に対して身元検証を実行するべく後続のステップにおいて使用され得るように、可能な限りすべての潜在的なビジネス顧客をカバーするほどに、十分に大きい。それぞれのアドレスブックは、複数の身元情報ペアを具備し、且つ、それぞれの身元情報ペアは、名前及び携帯電話番号を具備する。ユーザ１のアドレスブックを一例として挙げれば、「名前Ｎ１１−番号Ｐ１１」は、名前Ｎ１１によって表されている人物又はエンティティによって使用される携帯電話番号がＰ１１である、ことを通知する身元情報ペアであり、且つ、「名前Ｎ１２−番号Ｐ１２」は、名前Ｎ１２によって表されている人物又はエンティティによって使用されている携帯電話番号がＰ１２である、ことを通知する別の身元情報ペアである。
【００１５】
このステップにおいては、アドレスブックのデータを様々な方式を通じて収集することができる。例えば、ユーザの携帯電話機上のアドレスブックのデータは、ユーザの携帯電話機上において稼働するクライアントソフトウェアを通じて収集することができる。
【００１６】
ステップ１０２：情報比較結果を取得するべく、認識対象の身元情報ペアをアドレスブックのビッグデータと比較する。認識対象の身元情報は、認識対象のユーザの名前及び携帯電話番号を具備する。
【００１７】
このステップにおける情報比較結果は、例えば、アドレスブックのビッグデータが、認識対象の身元情報ペアと同一である身元情報ペアを含んでいるかどうか、或いは、認識対象の身元情報ペアと同一であるアドレスブックのビッグデータ内の身元情報ペアの数、などであってよい。
【００１８】
ステップ１０３：情報比較結果がリスク条件を充足している場合に、ユーザが、リスクを有するユーザであると判定する。
【００１９】
例えば、リスク条件は、様々な条件として設定することができる。例えば、リスク条件は、アドレスブックのビッグデータが、認識対象の身元情報ペアと同一の身元情報ペアを有していない場合に、認識対象のユーザが、リスクを有するユーザである、と設定することが可能であり、或いは、この代わりに、アドレスブックのビッグデータが、認識対象の身元情報ペアと同一の身元情報ペアを具備しているが、認識対象の身元情報ペアと同一の身元情報ペアの数が小さい場合に、認識対象のユーザが、リスクを有するユーザである、と設定することもできる。
【００２０】
この例における身元認識方法は、アドレスブックのビッグデータを収集することにより、身元情報データベースを確立し、且つ、ビッグデータに従って、名前及び携帯電話番号の身元情報ペアが本物であるかどうかを判定することにより、ユーザの身元が不正なものであるかどうかを判定することが可能であり、且つ、身元詐欺の検出を実現することができる。
【００２１】
又、一例においては、身元認識は、図３に示されている方法に従って実行することもできる。図３に示されている方法は、アドレスブックのビッグデータに従って情報重み表を構築している。情報重み表は、ユーザの身元に関する後続の検証のために使用することができる。図３に示されているように、プロセスは、以下のステップを具備することができる。
【００２２】
ステップ３０１：アドレスブックのビッグデータを収集する。Ｓ３０２：それぞれの身元情報ペアに対応する情報重みを取得するべく、アドレスブックのビッグデータ内の身元情報ペアに対して統計分析を実行し、且つ、情報重み表を生成する。
【００２３】
このステップにおける情報重みは、身元情報ペアの信頼性の程度を通知するべく、使用することができる。例えば、「名前Ｎ１１−番号Ｐ１１」という身元情報ペアが、多くのユーザのアドレスブック内において出現している場合には、この身元情報ペアの情報が、本物であり、且つ、多くのユーザによって認められている可能性が非常に高いが、さもなければ、これは、この身元情報ペアが、低い信頼性の程度しか有しておらず、従って、情報が変造されている場合があることを通知している。
【００２４】
情報重みは、様々な方法に従って算出することができる。様々な身元情報ペア用の重みの間の差は、アドレスブック内の身元情報ペアの間の異なる統計又は関係を反映し得る。
【００２５】
例えば、身元情報ペアを具備するアドレスブックの数をカウントすることが可能であり、且つ、身元情報ペアの情報重みとして使用することができる。「名前Ｎ１１−番号Ｐ１１」という身元情報ペアが、ユーザの五つのアドレスブック内において出現していると仮定すれば、対応する情報重みは、５であってよい。「名前Ｎ１２−番号Ｐ１２」という身元情報ペアが、八つのアドレスブック内において出現していると仮定すれば、対応する情報重みは、８であってよい。
【００２６】
別の例においては、それぞれの身元情報ペアのページランク値をページランク方法に従って算出することが可能であり、且つ、このページランク値が、身元情報ペアの情報重みとして使用されている。この場合には、ページランク方法によって使用されるウェブグラフモデルが構築されている際に、それぞれの身元情報ペアを（ページランクにおけるページノードに等価である）ページノードとして使用することが可能であり、且つ、ページノードのアウトバウンドリンクは、身元情報ペアが属しているユーザのアドレスブック内の別の身元情報ペアをポイントしている。例えば、「名前Ｎ１１−番号Ｐ１１」というノードが属しているユーザは、「Ｎ１１」という名前を有するユーザであり、ユーザのアドレスブックは、「名前Ｎ１２−番号Ｐ１２」という身元情報ペアを更に具備しており、且つ、その結果、「名前Ｎ１１−番号Ｐ１１」というノードのアウトバウンドリンクは、「名前Ｎ１２−番号Ｐ１２」というノードをポイントしている。ページノードのインバウンドリンクは、ページノードに対応する身元情報ペアを具備するアドレスブック内のユーザの身元情報ペアから到来している。同様に、上述の例においては、「名前Ｎ１２−番号Ｐ１２」というノードのインバウンドリンクは、「名前Ｎ１１−番号Ｐ１１」というノードからである一方で、「名前Ｎ１１−番号Ｐ１１」というノードが属するユーザのアドレスブックは、「名前Ｎ１２−番号Ｐ１２」というペアを具備する。
【００２７】
ウェブグラフモデルが生成された後に、ページランク方法を使用してそれぞれの身元情報ペアのページランク値を算出することが可能であり、且つ、このページランク値が、身元情報ペアの情報重みとして使用される。
【００２８】
ここで、ページランク方法を使用する計算は、以下のような二つの仮定に基づいたものであってよい。
【００２９】
量の仮定：ウェブグラフモデルにおいては、ページノードが受け取るその他のウェブページからのインバウンドリンクが多いほど、そのページの重要性が高い。本出願の一例においては、身元情報ペアが相対的に多くのアドレスブック内に含まれている場合には、それは、身元情報ペアが、相対的に信頼性が高いことを通知している。
【００３０】
品質の仮定：異なるページは、異なる品質を有する。高品質ページは、リンクを介して、相対的に大きな重みをその他のページに転送する。従って、相対的に高い品質を有するページが別のページをポイントしている際には、そのページの重要性も高い。本出願の一例においては、身元情報ペアを有するアドレスブックが属しているユーザの影響が考慮されている。身元情報ペアが周知の著名人のアドレスブック内において出現している際には、その身元情報ペア内の情報の信頼性の程度は、身元情報ペアが未知の一般人のアドレスブック内において出現している際の信頼性の程度とは、異なり得る。
【００３１】
このステップの計算の後に、以下の表１に示されている情報重み表を取得することができる。本出願の解決策においては、生成される情報重み表は、主に、身元情報ペア及び対応する情報重みを含んでいることに留意されたい。身元情報ペア及びその情報重みは、表以外のデータ構造内において保存することもできる。
【００３２】
【表１】
2019530930.tif 000003
【００３３】
これに加えて、アドレスブック内において記録されている身元情報ペア内には、非標準のレコードが存在していてもよい。例えば、ユーザの実名が、例えば、中国語で
【数１】
2019530930.tif 000004
であるなどのように、「Wang, Xiaoyue」であるとしよう。但し、ユーザの名前及び携帯電話番号を記録する際に、ユーザの友人が、うっかり、「王小月」［英語の訳語：Wang, Xiaoyue］を入力したとしよう。即ち、「小」［英語の訳語：Xiao］のタイプミスである。このケースにおいては、元々同一である身元情報ペアを記録する際に異なるアドレスブック内において発生する矛盾を補正するべく、矛盾補正処理を実行することができる。一例においては、この状況は、以下のような方式によって処理することができる。即ち、アドレスブックのビッグデータ内の身元情報ペア用の情報重みの統計的計算を実行する前に、情報重み表内において身元情報ペアを記録する際に、
【数２】
2019530930.tif 000005
及び「王小月［英語の訳語：Wang, Xiaoyue］−番号Ｈ」のペアの両方を「wangxiaoyue−番号Ｈ」という同一のペアとして記録する、即ち、中国語名「王小月」［英語の訳語：Wang, Xiaoyue］及び
【数３】
2019530930.tif 000006
［英語の訳語：Wang, Xiaoyue］を同一の身元情報として取り扱うのであり、従って、「wangxiaoyue−番号Ｈ」という身元情報ペアに対応する情報重みを２とすることができる（即ち、「wangxiaoyue−番号Ｈ」が、アドレスブックのデータ内において２回にわたって出現する）。認識対象の身元情報ペアが、後から、情報重み表と比較された際に、まず、認識対象の身元情報ペア内の番号に従って、マッチングする番号「Ｈ」が見出され、且つ、次いで、ピンイン（pinyin）においてマッチングする名前が存在しているかどうかをチェックするべく、名前がピンインに変換される。この結果、情報重みの計算を更に正確ものにすることができる。但し、矛盾補正処理は、実際のビジネス状況又は実験に従って、その他のタイプのエラーに適用することもできる。
【００３４】
これに加えて、その他の実装方式を使用することもできる。例えば、名前のピンインが同一であり、名前の中国文字が異なっており、且つ、番号が同一である、上述の例のケースにおいては、矛盾を補正するべく、ピンイン文字ストリングを情報重み表内において記録することができる。その他の実施形態においては、タイプミスが発生しない際には、名前を記録するべく、中国文字を情報重み表内において使用することができる。身元情報ペアを認識するべく、まず、ペア内の番号に従って、マッチングする番号Ｈが情報重み表内において見出される。その後に、まずは、中国文字においてマッチングする名前が見出され得るかどうかが判定され、且つ、中国文字においてマッチングする名前が存在していない場合には、ピンインにおいてマッチングする名前が存在しているかどうかをチェックするべく、名前がピンインに変換される。ペア内の名前及び番号の両方がマッチングした際に、マッチングする身元情報ペアが見出され、且つ、対応する情報重みを取得することができる。
【００３５】
又、別の例においては、マッチングする身元情報ペアを探す際に、特定の範囲内の誤りを許容するマッチング方式を使用することもできる。例えば、情報重み表内において記録されているのが、「xiaoyue−番号Ｈ」であり（即ち、姓が存在していない）、且つ、認識対象の身元情報ペアが
【数４】
2019530930.tif 000007
であるとしよう。マッチングの際に、これら二つの身元情報ペアの番号が、いずれもＨであり、且つ、マッチングし得ることが見出される。更には、名前フィールド内において、「xiaoyue」は、
【数５】
2019530930.tif 000008
［英語の訳語：Wang, Xiaoyue］のピンイン、即ち、「wangxiaoyue」、と非常に類似している。例えば、所定のアルゴリズムに従って、名前の間の類似性が算出され、且つ、これが７０％超に到達しているとしよう。その結果、「xiaoyue」は、
【数６】
2019530930.tif 000009
［英語の訳語；Wang, Xiaoyue］にマッチングしていると判定することができる。このケースにおいては、類似性閾値を設定することができる。二つの名前の間の類似性が閾値を上回っている際には、それらが同一ではないにも拘らず、二つの名前を互いにマッチングしているものと見なすのである。その一方で、「xiaoyue」及び「Wang, Jiahui（王家惠）」の場合には、二つの名前は、大幅に異なっており、且つ、それらの間の類似性は、閾値未満であり、且つ、従って、これらは、マッチングしていないものと判定する。
【００３６】
生成された情報重み表に基づいた身元情報認識のために、情報重み表は、以下のステップにおいて使用されることになる。情報比較結果を取得するべく、認識対象の身元情報ペアを予め生成された情報重み表と比較することができる。認識対象の身元情報ペアは、認識対象のユーザの名前及び携帯電話番号を具備する。情報比較結果がリスク条件を充足している場合に、ユーザは、リスクを有するユーザであると判定される。
【００３７】
ステップ３０３：認識対象のユーザの身元情報ペアを取得する。
【００３８】
例えば、ユーザが別の人物の身元を装う詐欺犯であるかどうかを認識するべく、登録しているユーザのなんらかの身元情報を取得することができる。身元情報は、ＩＤ番号、名前、携帯電話番号、住所、及びその他の連絡先情報を具備していてもよく、この場合に、この例においては、名前及び携帯電話番号を身元情報ペアと呼称し得る。
【００３９】
ステップ３０４：ユーザのＩＤ番号及び携帯電話番号を使用する権限を検証する。
【００４０】
このステップにおいては、実名に基づいて、パブリックセキュリティネットワークを通じて、ＩＤ番号及び名前を検証することができる。或いは、この代わりに、ユーザの顔と、ＩＤと関連するパブリックセキュリティネットワーク上の写真と、の間において、顔面比較を実行することもできる。これに加えて、検証は、その他の形態において実行することもできる。更には、ユーザが、現在、携帯電話番号を使用する権限を所有していることを保証するべく、ユーザの携帯電話番号を検証することもできる。
【００４１】
このステップにおいて検証に合格した場合には、方法は、ステップ３０５に進み、さもなければ、方法は、ステップ３０９に進む。
【００４２】
ステップ３０５：認識対象のユーザの身元情報ペアが情報重み表内において出現するかどうかをクエリする。
【００４３】
身元情報ペアが情報重み表内において出現している場合には、方法は、ステップ３０６に進み、そうではなく、情報重み表が認識対象のユーザの身元情報ペアを含んでいない場合には、方法は、ステップ３０９に進む。
【００４４】
ステップ３０６：情報重み表から対応する情報重みを取得する。
【００４５】
例えば、ステップ３０３において見出された身元情報ペアに対応する情報重みは、予め生成された情報重み表から取得することができる。
【００４６】
ステップ３０７：情報重みが重み閾値以上であるかどうかを判定する。
【００４７】
重み閾値がｔ０であると仮定すれば、重み閾値は、情報重み表を生成するべく収集された量のビッグデータによるすべての潜在的な顧客のカバレージ、この身元認識方法を使用するビジネスエンティティによる身元詐欺リスクの管理の程度、及びこれらに類似したものなどの、ファクタに従って設定することができる。例えば、ビジネスエンティティがユーザの身元を厳格に管理していると仮定すれば、重み閾値は、高い情報信憑性及び信頼性を保証するべく、大きな値において設定することができる。別の例において、収集された量のビッグデータがすべての潜在的な顧客の低いカバレージしか有していない場合には、重み閾値は、情報信憑性及び信頼性を改善するべく、大きな値において設定することができる。
【００４８】
このステップにおける判定結果が、「はい」である場合には、方法は、ステップ３０８に進み、さもなければ、方法は、ステップ３０９に進む。
【００４９】
ステップ３０８：認識対象のユーザが、検証に合格しており、且つ、正当なユーザであると判定する。
【００５０】
ステップ３０９：認識対象のユーザが、リスクを有するユーザであると判定する。
【００５１】
ユーザが、リスクを有するユーザであると判定された後に、相応して、ユーザの詐欺行為が見出すことができる。
【００５２】
この例における身元認識方法は、アドレスブックのビッグデータに従って情報重み表を生成し、事前にそれぞれの身元情報の信頼性を判定し、且つ、重み閾値に基づいて、名前及び携帯電話番号の身元情報ペアが本物であるかどうかを判定することにより、ユーザの身元が不正なものであるかどうかを判定することが可能であり、且つ、身元詐欺の検出を実現することができる。
【００５３】
上述の方法を実装するべく、本出願の実施形態は、図４に示されているように、身元認識装置を提供している。装置は、データ収集モジュール４１と、情報比較モジュール４２と、リスク判定モジュール４３と、を具備することができる。
【００５４】
データ収集モジュール４１は、アドレスブックのビッグデータを収集するように構成されており、アドレスブックのビッグデータは、複数のユーザのアドレスブックを具備し、それぞれのアドレスブックは、複数の身元情報ペアを含み、且つ、それぞれの身元情報ペアは、名前及び携帯電話番号を具備する。
【００５５】
情報比較モジュール４２は、情報比較結果を取得するべく、認識対象の身元情報ペアをアドレスブックのビッグデータと比較するように構成されており、認識対象の身元情報ペアは、認識対象のユーザの名前及び携帯電話番号を具備する。
【００５６】
リスク判定モジュール４３は、情報比較結果がリスク条件を充足している場合に、認識対象のユーザが、リスクを有するユーザであると判定するように構成されている。
【００５７】
一例においては、図５に示されているように、装置内の情報比較モジュール１２は、
それぞれの身元情報ペアに対応する情報重みを取得するべく、アドレスブックのビッグデータ内の身元情報ペアに対して統計分析を実行するように構成された重み統計取得ユニット４２１であって、情報重みは、身元情報ペアの信頼性の程度を通知するべく使用される、重み統計取得ユニットと、
統計分析結果に基づいて認識対象の身元情報ペアに対応する情報重みを取得するように構成された重み取得ユニット４２２と、
を具備することができる。
【００５８】
一例においては、リスク判定モジュール４３は、例えば、統計分析結果が、認識対象の身元情報ペアに対応する情報重みを有していない場合に、或いは、認識対象の身元情報ペアに対応する情報重みが、予め設定された重み閾値未満である場合に、認識対象のユーザが、リスクを有するユーザであると判定するように構成されている。
【００５９】
一例においては、重み統計取得ユニット４２１は、例えば、身元情報ペアを具備するアドレスブックの数を身元情報ペアの情報重みとして使用するように、或いは、この代わりに、ページランク方法を使用してそれぞれの身元情報ペアのページランク値を算出し、且つ、このページランク値を身元情報ペアの情報重みとして使用するように、構成されている。
【００６０】
一例においては、重み統計取得ユニット４２１は、アドレスブックのビッグデータ内の身元情報ペアを分析する前に、矛盾補正処理を異なるアドレスブック内の身元情報ペアに対して実行するように更に構成されている。
【００６１】
この例における身元認識装置は、アドレスブックのビッグデータに従って情報重み表を生成し、事前にそれぞれの身元情報ペアの信頼性を判定し、且つ、重み閾値に基づいて、名前及び携帯電話番号の身元情報ペアが本物であるかどうかを判定することにより、ユーザの身元が不正なものであるかどうかを判定することが可能であり、且つ、身元詐欺の検出を実現することができる。
【００６２】
以上、本発明の好適な実施形態についてのみ、説明したが、これらは、本発明を限定するべく使用されるものではない。本発明の精神及び原理内において実施されるすべての変更、等価な置換、又は改善は、本発明の保護範囲によって包含されるものとする。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
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