(57)【要約】【課題】同一ユーザに対して、特定のコンテキスト内のユーザという複数の分類を行い、これらを識別することができる識別装置、識別方法及び識別プログラムを提供すること。【解決手段】識別装置１は、個人を識別するための個人情報、及び当該個人の周辺環境を表す環境情報を取得する取得部１１と、個人情報及び環境情報に基づいて、個人及び当該個人の置かれている状況を示すコンテキストの組み合わせを識別し、当該組み合わせ毎に付与されたＩＤを出力する識別部１２と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
個人を識別するための個人情報、及び当該個人の周辺環境を表す環境情報を取得する取得部と、
前記個人情報及び前記環境情報に基づいて、前記個人及び当該個人の置かれている状況を示すコンテキストの組み合わせを識別し、当該組み合わせ毎に付与されたＩＤを出力する識別部と、を備える識別装置。
【請求項２】
前記識別部が前記組み合わせを識別するための分類器を、機械学習により生成する学習部を備える請求項１に記載の識別装置。
【請求項３】
識別された前記ＩＤの認証に成功すると、当該ＩＤ毎に規定されたアクセス制御を行う認証部を備える請求項１又は請求項２に記載の識別装置。
【請求項４】
個人を識別するための個人情報、及び当該個人の周辺環境を表す環境情報を取得する取得ステップと、
前記個人情報及び前記環境情報に基づいて、前記個人及び当該個人の置かれている状況を示すコンテキストの組み合わせを識別し、当該組み合わせ毎に付与されたＩＤを出力する識別ステップと、をコンピュータが実行する識別方法。
【請求項５】
個人を識別するための個人情報、及び当該個人の周辺環境を表す環境情報を取得する取得ステップと、
前記個人情報及び前記環境情報に基づいて、前記個人及び当該個人の置かれている状況を示すコンテキストの組み合わせを識別し、当該組み合わせ毎に付与されたＩＤを出力する識別ステップと、をコンピュータに実行させるための識別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人を識別する識別装置、識別方法及び識別プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザにサービスを提供する際には、個人を識別するＩＤ毎に認証が実施される。認証の手法は様々であり、近年では、コンテキストベースの認証によって、より確実に個人を認証する手法が採用されている。
【０００３】
機械学習は、コンテキストベースの認証システムにも適用されている。例えば、非特許文献１では、プログレッシブ認証と呼ばれる複数のコンテキスト（バイオメトリック、連続性、所持）を組み合わせて、ユーザ認証の信頼度を決定する手法が提案されている。ここでは、取得したコンテキストの特徴を結合するための機械学習スキームとしてサポートベクタマシン（ＳＶＭ）モデルが利用されている。また、非特許文献２では、コンテキストを自動的に分類してアクセス制御を行う、コンテキストベースの認証のためのフレームワークを示している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ｏ．  Ｒｉｖａ，  Ｃ．  Ｑｉｎ，  Ｋ．  Ｓｔｒａｕｓｓ，  ａｎｄ  Ｄ．  Ｌｙｍｂｅｒｏｐｏｕｌｏｓ，  “Ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅ  ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎ：  Ｄｅｃｉｄｉｎｇ  ｗｈｅｎ  ｔｏ  ａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｅ  ｏｎ  ｍｏｂｉｌｅ  ｐｈｏｎｅｓ，”  ｉｎ  ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ２１ｓｔ  ＵＳＥＮＩＸ  Ｓｅｃｕｒｉｔｙ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  （ＵＳＥＮＩＸ  Ｓｅｃｕｒｉｔｙ  １２）．  Ｂｅｌｌｅｖｕｅ，  ＷＡ：  ＵＳＥＮＩＸ，  ２０１２，  ｐｐ．  ３０１−３１６．
【非特許文献２】Ｍ．  Ｍｉｅｔｔｉｎｅｎ，  Ｓ．  Ｈｅｕｓｅｒ，  Ｗ．  Ｋｒｏｎｚ，  Ａ．  Ｒ．  Ｓａｄｅｇｈｉ，  ａｎｄ  Ｎ．  Ａｓｏｋａｎ，  “Ｃｏｎｘｓｅｎｓｅ：  Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  ｃｏｎｔｅｘｔ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｃｏｎｔｅｘｔ−ａｗａｒｅ  ａｃｃｅｓｓ  ｃｏｎｔｒｏｌ，”  ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ９ｔｈ  ＡＣＭ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ａｎｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  Ｓｅｃｕｒｉｔｙ，  ｓｅｒ．  ＡＳＩＡ  ＣＣＳ  ’１４．  Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ，  ＮＹ，  ＵＳＡ：  ＡＣＭ，  ２０１４，  ｐｐ．  ２９３−３０４．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の技術では、ユーザ個人を識別し認証することはできても、同一ユーザに対して、例えば職場と自宅とで異なるサービス又はアクセス権等を提供するような場合に、ユーザの置かれている複数の状況、すなわちコンテキストを自動的に区別して認証することは難しかった。
【０００６】
本発明は、同一ユーザに対して、特定のコンテキスト内のユーザという複数の分類を行い、これらを識別することができる識別装置、識別方法及び識別プログラ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】
【０００７】
本発明に係る識別装置は、個人を識別するための個人情報、及び当該個人の周辺環境を表す環境情報を取得する取得部と、前記個人情報及び前記環境情報に基づいて、前記個人及び当該個人の置かれている状況を示すコンテキストの組み合わせを識別し、当該組み合わせ毎に付与されたＩＤを出力する識別部と、を備える。
【０００８】
前記識別装置は、前記識別部が前記組み合わせを識別するための分類器を、機械学習により生成する学習部を備えてもよい。
【０００９】
前記識別装置は、識別された前記ＩＤの認証に成功すると、当該ＩＤ毎に規定されたアクセス制御を行う認証部を備えてもよい。
【００１０】
本発明に係る識別方法は、個人を識別するための個人情報、及び当該個人の周辺環境を表す環境情報を取得する取得ステップと、前記個人情報及び前記環境情報に基づいて、前記個人及び当該個人の置かれている状況を示すコンテキストの組み合わせを識別し、当該組み合わせ毎に付与されたＩＤを出力する識別ステップと、をコンピュータが実行する。
【００１１】
本発明に係る識別プログラムは、個人を識別するための個人情報、及び当該個人の周辺環境を表す環境情報を取得する取得ステップと、前記個人情報及び前記環境情報に基づいて、前記個人及び当該個人の置かれている状況を示すコンテキストの組み合わせを識別し、当該組み合わせ毎に付与されたＩＤを出力する識別ステップと、をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、同一ユーザに対して、特定のコンテキスト内のユーザという複数の分類を行い、これらを識別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施形態に係る識別装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係る識別装置による識別方法を例示する概略図である。
【図３】実施形態に係る分類器の入出力を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態の一例について説明する。
ユーザに対して、様々な状況（コンテキスト）で異なるサービスを提供するため、識別装置１は、特定のコンテキストにおける特定のユーザという組み合わせを一意に識別する。すなわち、識別装置１は、認証時に、コンテキスト内のユーザを一意のエンティティとして識別し、同一ユーザであっても異なるコンテキスト内では別のエンティティとして扱う。
【００１５】
図１は、本実施形態に係る識別装置１の機能構成を示すブロック図である。
識別装置１は、取得部１１と、識別部１２と、学習部１３と、認証部１４とを備える。
【００１６】
取得部１１は、ユーザ個人を識別するための個人情報、及びユーザの周辺環境を表す環境情報を取得する。
個人情報は、例えば、顔画像、声紋、指紋等を含む、個人の物理的な特徴を示す情報である。
環境情報は、例えば、時刻、気温、湿度、騒音レベル、位置情報、ネットワーク種別等を含む、個人が置かれている周辺環境の状況を示す情報である。
【００１７】
具体的には、取得部１１は、例えば、ウェアラブルデバイス等に設けられた各種センサから、ユーザのバイオメトリックデータを取得できる。また、取得部１１は、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＧＰＳ信号等を使用して、ユーザの位置情報を取得できる。また、識別装置１は、キーボードのタイピング速度を入力としてユーザの行動特性等を取得できる。
【００１８】
識別部１２は、前述の個人情報及び環境情報に基づいて、ユーザ及びユーザの置かれている状況を示すコンテキストの組み合わせを一意に識別し、組み合わせ毎に付与されたＩＤを出力する。すなわち、ＩＤは、同一ユーザに対して、コンテキスト毎に１又は複数設けられる。
特定のコンテキスト内のユーザを一意に識別するために、識別部１２は、取得した複数の情報を分類器Ａに入力することよって排他的にマルチクラスに分類し出力する。
【００１９】
学習部１３は、識別部１２がユーザ及びコンテキストの組み合わせを識別するための分類器Ａを、機械学習により生成する。
学習部１３は、位置、ネットワーク（Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、モバイルネットワーク又は有線等）、温度、湿度、騒音レベル等のセンシング情報に基づいて、コンテキスト内のユーザを学習する。この学習フェーズでは、トレーニングプロセスへのユーザのアクセスが保護され、ユーザは、既知の手段によって認証されてよい。
【００２０】
使用される分類器Ａは、重み付けされた決定木又はニューラルネットワークの重み等により、コンテキストに優先順位が付けられてよい。これにより、出力される分類に確度が関連付けられ、確度が所定のレベルに達していない場合には、識別装置１は、ユーザにエラーを通知できる。
また、コンテキストを含むユーザの検出に影響を及ぼす時間的に変化する情報に対しては、一時的又はストリーミングデータに適した学習メカニズムが使用される。このような学習メカニズムとして、例えば、大脳新皮質の動作原理をモデル化したＨｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ  Ｔｅｍｐｏｒａｌ  Ｍｅｍｏｒｙと呼ばれる人工知能の理論がある。
【００２１】
分類器Ａの出力は、観測されたコンテキスト内のユーザが、機械が学習し既にラベル付けされたコンテキスト及びユーザの組み合わせにどれだけ近い（確度が高い）か、あるいは、既知のものから乖離しているかを示す。
【００２２】
識別装置１は、ユーザ及びコンテキストの組み合わせが出力されると、アプリケーションに応じた別の情報と適宜組み合わされ、ハッシュ関数又はキー導出関数を介して一意の鍵又は識別子を生成してよい。
コンテキスト内のユーザに固有の識別子とは別に、この鍵は、例えば同じコンテキスト内に存在する複数のデバイス間の安全な暗号化されたネットワーク通信チャネルを設定するために使用される。なお、これらの鍵又は識別子は、既知の鍵共有プロトコル又はオフラインの方式により共有される。
【００２３】
認証部１４は、識別されたＩＤの認証に成功すると、このＩＤ毎に規定されたアクセス制御を行う。
なお、認証部１４は、識別部１２によりコンテキスト内のユーザが所定以上の高い確度で識別された場合に、認証に成功とみなしてもよい。あるいは、認証部１４は、別途の認証情報により認証処理を行ってもよい。
【００２４】
図２は、本実施形態に係る識別装置１による識別方法を例示する概略図である。
この例では、異なる複数のコンテキスト及び２人のユーザに関する情報が各種センサ群により取得された際に、コンテキストＢ内のアリス（Ａｌｉｃｅ）が検出されている様子を示している。
【００２５】
アリスは、これらのコンテキストの１つ（コンテキストＢ）との組み合わせが既知だが、ボブ（Ｂｏｂ）がこれらのコンテキストとの組み合わせで既知ではない場合、分類器Ａは、既知のラベルの中でボブを識別できない。
同様に、分類器Ａは、学習部１３により学習されるまで、未知のコンテキストの１つとアリスとを関連付けることもできない。
【００２６】
なお、コンテキストが定義されて分類器Ａに供給される前に、いくつかのセンサの出力は、信号処理及び／又は機械学習を含む事前処理がされてもよい。
【００２７】
図３は、本実施形態に係る分類器Ａの入出力を例示する図である。
分類器Ａは、例えば、ユーザ識別用のサブ分類器Ａ１、及びコンテキスト識別用のサブ分類器Ａ２を含む。
【００２８】
サブ分類器Ａ１は、個人情報及び環境情報を入力として、識別したユーザを出力する。ここで、環境情報は、例えば位置情報、周囲の画像又は人物の情報等であり、個人情報と組み合わせることによりユーザの特定精度が向上する。
【００２９】
サブ分類器Ａ２は、個人情報及び環境情報を入力として、識別したコンテキストを出力する。ここで、個人情報は、コンテキスト内に存在しているユーザの情報であり、特定のユーザが存在し得るコンテキストの特定精度が向上する。
【００３０】
分類器Ａは、これらのサブ分類器Ａ１及びＡ２の出力を組み合わせ、コンテキスト内のユーザとして、ＩＤを出力する。
【００３１】
本実施形態によれば、識別装置１は、個人情報及び環境情報に基づいて、ユーザとコンテキストとの組み合わせを一意に識別してＩＤを出力する。
したがって、識別装置１は、例えばパスワード又は生体情報等、あるいは、これらの複数の要素を用いてユーザを一意に識別する代わりに、同一ユーザに対して、特定のコンテキスト内のユーザという複数の分類を行い、これらを識別することができる。
この結果、識別装置１は、ユーザ及びコンテキストの組み合わせに対してＩＤを付与でき、ユーザ及びコンテキストに応じてパーソナライズされたサービスを効率的に提供できる。
【００３２】
識別装置１は、マルチクラスの分類を、機械学習を用いた分類器Ａで実現する。識別装置１は、モバイル端末上に実装可能な複数のセンサを用いてコンテキストを定義し、効率的なマルチクラス分類器Ａを生成できる。
【００３３】
識別装置１は、ユーザ及びコンテキストの組み合わせ毎にアクセス制御を行うので、コンテキストとは無関係に同一ユーザを一意のエンティティとして扱う場合に比べて、より細かいレベルでのアクセス制御を実現できる。この結果、識別装置１は、ユーザに対して、状況に応じてきめ細かくカスタマイズされたサービスを提供できる。
【００３４】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前述した実施形態に限るものではない。また、本実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本実施形態に記載されたものに限定されるものではない。
【００３５】
識別装置１は、コンテキストを定義する要素として、周辺環境に限らず、個人情報を用いてもよく、顔画像における表情の違いといったバリエーションも、コンテキストとして区別してもよい。例えば、特定の表情で認証された場合にのみアクセスできるファイルが設定されてもよい。
また、ユーザとコンテキストとの組み合わせが識別されるので、本実施形態の識別方法は、保険料の算定等、生活環境というコンテキストの違いが重要視される場面に有用である。
【００３６】
識別装置１による識別方法は、ソフトウェアにより実現される。ソフトウェアによって実現される場合には、このソフトウェアを構成するプログラムが、情報処理装置（コンピュータ）にインストールされる。また、これらのプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭのようなリムーバブルメディアに記録されてユーザに配布されてもよいし、ネットワークを介してユーザのコンピュータにダウンロードされることにより配布されてもよい。さらに、これらのプログラムは、ダウンロードされることなくネットワークを介したＷｅｂサービスとしてユーザのコンピュータに提供されてもよい。
【符号の説明】
【００３７】
１  識別装置
１１  取得部
１２  識別部
１３  学習部
１４  認証部
【図１】
2018136625.tif 000003
【図２】
2018136625.tif 000004
【図３】
2018136625.tif 000005