(57)【要約】      （修正有）【課題】各種バンキングサービスとユーザの対話における疑わしいユーザ行動の識別のためのシステム及び方法を提供する。【解決手段】ユーザと各種のバンキングサービスとの対話中の疑わしいユーザ行動を識別するために、２つのコンピュータデバイスからのユーザと２つ以上のバンキングサービスとの対話に関する情報を受信する。２つのコンピュータデバイスは、２つ以上のバンキングサービスの各々に対するユーザアカウントを通じて対話するためにユーザによって使用され、２つのコンピューティングデバイスのそれぞれの識別子を受信し、受信した情報及び識別子に基づいてユーザ行動のモデルを決定し、ユーザ行動のモデルに基づいて詐欺の確率を計算し、疑わしいユーザ行動のパターンを決定及び形成し、バンキングサービスと対話における現在のユーザ活動パターンに基づいて疑わしいかを決定する。【選択図】図３
2018018511.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザと各種のバンキングサービスとの対話中の疑わしいユーザ行動を識別するコンピュータに実装される方法であって、工程Ａ〜Ｆを含み、
前記工程Ａでは、少なくとも２つのコンピュータデバイスからの前記ユーザと２つ以上のバンキングサービスとの対話に関する情報を受信し、前記少なくとも２つのコンピュータデバイスは、前記２つ以上のバンキングサービスの各々に対する少なくとも１つのユーザアカウントを通じて対話するためにユーザによって使用され、
前記工程Ｂでは、前記少なくとも２つのコンピューティングデバイスのそれぞれの識別子を受信し、
前記工程Ｃでは、少なくとも受信された前記情報及び前記識別子に基づいてユーザ行動のモデルを決定し、
前記工程Ｄでは、少なくとも前記ユーザ行動のモデルに基づいて詐欺の確率を計算し、
前記工程Ｅでは、疑わしいユーザ行動のパターンを決定及び形成し、
前記工程Ｆでは、少なくとも１つのバンキングサービスと対話における現在のユーザ活動が少なくとも前記パターンに基づいて疑わしいかを決定する、
方法。
【請求項２】
前記２つ以上のバンキングサービスは、銀行ウェブサイト上のオンラインバンキング、インターネット取引、モバイルバンキングアプリケーション、現金自動預払機、ＰＯＳ端末サービス、及びコールセンターのうちの少なくとも２つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ユーザと２つ以上のバンキングサービスとの対話に関する情報は、前記２つ以上のバンキングサービスのうちの１つとの対話におけるユーザ活動に関する情報と、前記ユーザ活動及びそれぞれの前記少なくとも２つのコンピューティングデバイスの設定の関連パラメータとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記工程Ｃは、
前記ユーザと２つ以上のバンキングサービスとの対話中の前記少なくとも２つのコンピュータデバイスを介して実行される複数のユーザ活動間のリンクを検出する工程と、
前記リンクの検出に応じて、前記少なくとも２つのコンピューティングデバイスの各々と前記２つ以上のバンキングサービスの各々との間の前記少なくとも１つのユーザアカウントを介して行われる少なくとも１つの対話のルールを特定する工程と、
を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記複数のユーザ活動と、前記少なくとも２つのコンピューティングデバイスと、前記２つ以上のバンキングサービスと、前記少なくとも１つのユーザアカウントと、の間のリンクを示す少なくとも１つのグラフを構築する工程と、
前記少なくとも１つのグラフを更新するために新たなユーザ活動に関する情報の取得を継続する工程と、
前記少なくとも１つのグラフを格納する工程と、
をさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記工程Ｄは、
各ユーザ活動、各コンピューティングデバイス、前記少なくとも１つのユーザアカウント、前記少なくとも１つの対話のルール、について前記詐欺の確率を計算する工程と、
算出された前記詐欺の確率を前記少なくとも１つのグラフに格納する工程と、
を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
詐欺行為に関する情報を取得する工程と、
前記詐欺行為に関連する前記少なくとも１つのグラフ内の一連のリンクを識別する工程と、
各ユーザ活動、各コンピューティングデバイス、前記少なくとも１つのユーザアカウント、または前記少なくとも１つの対話のルールについての前記詐欺の確率の計算に応じて前記疑わしいユーザ行動のパターンを識別する工程と、
をさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
ユーザと各種のバンキングサービスとの対話中の疑わしいユーザ行動を識別するシステムであって、少なくとも１つのプロセッサを含み、
前記少なくとも１つのプロセッサは、
少なくとも２つのコンピュータデバイスからの前記ユーザと２つ以上のバンキングサービスとの対話に関する情報を受信し、前記少なくとも２つのコンピュータデバイスは、前記２つ以上のバンキングサービスの各々に対する少なくとも１つのユーザアカウントを通じて対話するためにユーザによって使用され、
前記少なくとも２つのコンピューティングデバイスのそれぞれの識別子を受信し、
少なくとも受信された前記情報及び前記識別子に基づいてユーザ行動のモデルを決定し、
少なくとも前記ユーザ行動のモデルに基づいて詐欺の確率を計算し、
疑わしいユーザ行動のパターンを決定及び形成し、
少なくとも１つのバンキングサービスと対話における現在のユーザ活動が少なくとも前記パターンに基づいて疑わしいかを決定するように構成されているシステム。
【請求項９】
前記２つ以上のバンキングサービスは、銀行ウェブサイト上のオンラインバンキング、インターネット取引、モバイルバンキングアプリケーション、現金自動預払機、ＰＯＳ端末サービス、及びコールセンターのうちの少なくとも２つを含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記ユーザと２つ以上のバンキングサービスとの対話に関する情報は、前記２つ以上のバンキングサービスのうちの１つとの対話におけるユーザ活動に関する情報と、前記ユーザ活動及びそれぞれの前記少なくとも２つのコンピューティングデバイスの設定の関連パラメータとを含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記情報及び前記識別子に基づいて前記ユーザ行動のモデルを決定するように、
前記ユーザと２つ以上のバンキングサービスとの対話中の前記少なくとも２つのコンピュータデバイスを介して実行される複数のユーザ活動間のリンクを検出し、
前記リンクの検出に応じて、前記少なくとも２つのコンピューティングデバイスの各々と前記２つ以上のバンキングサービスの各々との間の前記少なくとも１つのユーザアカウントを介して行われる少なくとも１つの対話のルールを特定するようにさらに構成されている、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記複数のユーザ活動と、前記少なくとも２つのコンピューティングデバイスと、前記２つ以上のバンキングサービスと、前記少なくとも１つのユーザアカウントと、の間のリンクを示す少なくとも１つのグラフを構築し、
前記少なくとも１つのグラフを更新するために新たなユーザ活動に関する情報の取得を継続し、
前記少なくとも１つのグラフを格納するようにさらに構成されている、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
少なくとも前記ユーザ行動のモデルに基づいて前記詐欺の確率を計算するように、
各ユーザ活動、各コンピューティングデバイス、前記少なくとも１つのユーザアカウント、前記少なくとも１つの対話のルール、について前記詐欺の確率を計算し、
算出された前記詐欺の確率を前記少なくとも１つのグラフに格納するようにさらに構成されている、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
詐欺行為に関する情報を取得し、
前記詐欺行為に関連する前記少なくとも１つのグラフ内の一連のリンクを識別し、
各ユーザ活動、各コンピューティングデバイス、前記少なくとも１つのユーザアカウント、または前記少なくとも１つの対話のルールについての前記詐欺の確率の計算に応じて前記疑わしいユーザ行動のパターンを識別するようにさらに構成されている、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
ユーザと各種のバンキングサービスとの対話中の疑わしいユーザ行動を識別するためのコンピュータ実行可能命令を格納する非一過性の記録媒体であって、命令Ａ〜Ｆを含み、
前記命令Ａは、少なくとも２つのコンピュータデバイスからの前記ユーザと２つ以上のバンキングサービスとの対話に関する情報を受信させ、前記少なくとも２つのコンピュータデバイスは、前記２つ以上のバンキングサービスの各々に対する少なくとも１つのユーザアカウントを通じて対話するためにユーザによって使用され、
前記命令Ｂは、前記少なくとも２つのコンピューティングデバイスのそれぞれの識別子を受信させ、
前記命令Ｃは、少なくとも受信された前記情報及び前記識別子に基づいてユーザ行動のモデルを決定させ、
前記命令Ｄは、少なくとも前記ユーザ行動のモデルに基づいて詐欺の確率を計算させ、
前記命令Ｅは、疑わしいユーザ行動のパターンを決定及び形成させ、
前記命令Ｆは、少なくとも１つのバンキングサービスと対話における現在のユーザ活動が少なくとも前記パターンに基づいて疑わしいかを決定させる、
記録媒体。
【請求項１６】
前記２つ以上のバンキングサービスは、銀行ウェブサイト上のオンラインバンキング、インターネット取引、モバイルバンキングアプリケーション、現金自動預払機、ＰＯＳ端末サービス、及びコールセンターのうちの少なくとも２つを含み、前記ユーザと２つ以上のバンキングサービスとの対話に関する情報は、前記２つ以上のバンキングサービスのうちの１つとの対話におけるユーザ活動に関する情報と、前記ユーザ活動及びそれぞれの前記少なくとも２つのコンピューティングデバイスの設定の関連パラメータとを含む、請求項１５に記載の記録媒体。
【請求項１７】
前記命令Ｃは、
前記ユーザと２つ以上のバンキングサービスとの対話中の前記少なくとも２つのコンピュータデバイスを介して実行される複数のユーザ活動間のリンクを検出させる命令と、
前記リンクの検出に応じて、前記少なくとも２つのコンピューティングデバイスの各々と前記２つ以上のバンキングサービスの各々との間の前記少なくとも１つのユーザアカウントを介して行われる少なくとも１つの対話のルールを特定させる命令と、
を含む、請求項１６に記載の記録媒体。
【請求項１８】
前記複数のユーザ活動と、前記少なくとも２つのコンピューティングデバイスと、前記２つ以上のバンキングサービスと、前記少なくとも１つのユーザアカウントと、の間のリンクを示す少なくとも１つのグラフを構築させる命令と、
前記少なくとも１つのグラフを更新するために新たなユーザ活動に関する情報の取得を継続させる命令と、
前記少なくとも１つのグラフを格納する命令と、
をさらに含む、請求項１７に記載の記録媒体。
【請求項１９】
前記命令Ｄは、
各ユーザ活動、各コンピューティングデバイス、前記少なくとも１つのユーザアカウント、前記少なくとも１つの対話のルール、について前記詐欺の確率を計算させる命令と、
算出された前記詐欺の確率を前記少なくとも１つのグラフに格納させる命令と、
を含む、請求項１８に記載の記録媒体。  
【請求項２０】
詐欺行為に関する情報を取得させる命令と、
前記詐欺行為に関連する前記少なくとも１つのグラフ内の一連のリンクを識別させる命令と、
各ユーザ活動、各コンピューティングデバイス、前記少なくとも１つのユーザアカウント、または前記少なくとも１つの対話のルールについての前記詐欺の確率の計算に応じて前記疑わしいユーザ行動のパターンを識別させる命令と、
をさらに含む、請求項１９に記載の記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して、サイバーセキュリティの分野に関し、より詳細には、各種バンキングサービスとユーザの対話における疑わしいユーザ行動の識別のためのシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、バンキングサービスの領域が大幅に拡大している。ユーザ（銀行の顧客）には、銀行とのやりとりの新しい方法や、支払いや資金の送金と関連する新しい方法が提供され得る。多数の支払いシステム、プラスチックカード、及びバンキングサービス（リモートバンキングサービスとしばしば称されるバンキングサービス）は、ユーザによる様々な取引の実行を可能とする。さらに、非接触支払い、オンラインバンキング、モバイルバンキング等の新しい技術は、プラスチックカードや銀行口座情報の関与しない金銭操作を容易にし得る。
【０００３】
また、第三者によるアクセスに対しユーザの資金を保護するための様々なメカニズムが提供され得る。例えば、プラスチックカードにＰＩＮコードを使用することが可能である。このＰＩＮは、購入時の支払い、または現金自動預払機を使用してカードで操作を行うときに端末に入力する必要がある。カードを紛失した場合、第三者はカードのＰＩＮコードを知らないので、カードを使用することができない。ユーザが銀行のコールセンターのオペレータと対話しているときには、秘密の質問または秘密の言葉がユーザを識別するために通常使用される。ユーザがオンラインバンキングを使用する場合、二重認証などの方法が頻繁に使用される。銀行サイトにおいて、ブラウザにログイン及びパスワード（第三者がアクセス可能になる可能性がある）を入力した後、銀行は、例えば、特別なフィールドで入力される追加の認証コードを含むメッセージをユーザの携帯電話に送信することができる。
【０００４】
しかし、既存の保護方法では、犯罪者に対して、ユーザの資金のセキュリティが完全ではない可能性がある。ユーザと２つ以上のバンキングサービスとの対話における脆弱な側面を利用する多くの複雑な攻撃があり、そのような脆弱な側面は、犯罪者によってユーザの資金にアクセスするために使用される。そのような攻撃は、しばしば詐欺として知られている。したがって、例えば、フィッシング詐欺サイトの使用により、オンラインバンキングへのアクセスのためのログイン及びパスワード、ならびに秘密の単語（コンピュータセキュリティに精通していないユーザはしばしば同じパスワードまたは同じ検証ワードを使用する）を得ることが可能である。その後、犯罪者は銀行のコールセンターに電話をかけ、認証を受けて、ユーザの口座にリンクされた第２のカードの発行をするとともに別の住所への配送を命じることが可能である。そして、犯罪者はユーザのお金を望むままに処分することができる。そのような攻撃は、ユーザが単一のバンキングサービスと対話している間の活動だけを分析することによっては発見されない可能性があることに注意すべきである。
【０００５】
既存のシステム及び方法は、ユーザ資金のセキュリティを高め、ハッカーの攻撃から保護することを目的としている。しかし、既知の方法は、ユーザと２つ以上のバンキングサービスとの対話を利用する攻撃に効果的に対抗できないことがある。そのような攻撃を識別するためには、ユーザの各種のバンキングサービスとの対話を分析することによって、ユーザの行動（活動）を評価する必要がある。ユーザの行動がハッカーのパターンやシナリオで説明される動作に類似している場合、疑わしい動作が識別される可能性があり、これはハッカーの活動がユーザの名前で実行されていることを示唆する。
【０００６】
本発明により提案されるシステム及び方法は、ユーザが各種のバンキングサービスと対話する際の疑わしいユーザの行動に基づいて、ハッキングを識別することを可能にする。
【発明の概要】
【０００７】
各種のバンキングサービスとの対話中の疑わしいユーザの行動を識別するシステム及び方法が開示される。一実施形態によれば、ユーザと各種のバンキングサービスとの対話中の疑わしいユーザ行動を識別する方法は、工程Ａ〜Ｆを含み、前記工程Ａでは、少なくとも２つのコンピュータデバイスからの前記ユーザと２つ以上のバンキングサービスとの対話に関する情報を受信し、前記少なくとも２つのコンピュータデバイスは、前記２つ以上のバンキングサービスの各々に対する少なくとも１つのユーザアカウントを通じて対話するためにユーザによって使用され、前記工程Ｂでは、前記少なくとも２つのコンピューティングデバイスのそれぞれの識別子を受信し、前記工程Ｃでは、少なくとも受信された前記情報及び前記識別子に基づいてユーザ行動のモデルを決定し、前記工程Ｄでは、少なくとも前記ユーザ行動のモデルに基づいて詐欺の確率を計算し、前記工程Ｅでは、疑わしいユーザ行動のパターンを決定及び形成し、前記工程Ｆでは、少なくとも１つのバンキングサービスと対話における現在のユーザ活動が少なくとも前記パターンに基づいて疑わしいかを決定する。
【０００８】
別の実施形態によれば、前記２つ以上のバンキングサービスは、銀行ウェブサイト上のオンラインバンキング、インターネット取引、モバイルバンキングアプリケーション、現金自動預払機、ＰＯＳ端末サービス、及びコールセンターのうちの少なくとも２つを含み、また、前記ユーザと２つ以上のバンキングサービスとの対話に関する情報は、前記２つ以上のバンキングサービスのうちの１つとの対話におけるユーザ活動に関する情報と、前記ユーザ活動及びそれぞれの前記少なくとも２つのコンピューティングデバイスの設定の関連パラメータと、を含む。
【０００９】
さらに別の実施形態によれば、少なくとも受信された情報及び識別子に基づいてユーザ行動のモデルを決定する工程（工程Ｃ）は、前記ユーザと２つ以上のバンキングサービスとの対話中の前記少なくとも２つのコンピュータデバイスを介して実行される複数のユーザ活動間のリンクを検出する工程と、前記リンクの検出に応じて、前記少なくとも２つのコンピューティングデバイスの各々と前記２つ以上のバンキングサービスの各々との間の前記少なくとも１つのユーザアカウントを介して行われる少なくとも１つの対話のルールを特定する工程と、を含む。
【００１０】
また、別の実施形態によれば、上記方法は、前記複数のユーザ活動と、前記少なくとも２つのコンピューティングデバイスと、前記２つ以上のバンキングサービスと、前記少なくとも１つのユーザアカウントと、の間のリンクを示す少なくとも１つのグラフを構築する工程と、前記少なくとも１つのグラフを更新するために新たなユーザ活動に関する情報の取得を継続する工程と、前記少なくとも１つのグラフを格納する工程と、をさらに含む。
【００１１】
また、別の実施形態によれば、少なくともユーザ行動のモデルに基づいて詐欺の確率を計算する工程（工程Ｄ）は、各ユーザ活動、各コンピューティングデバイス、前記少なくとも１つのユーザアカウント、前記少なくとも１つの対話のルール、について詐欺の確率を計算する工程と、算出された前記詐欺の確率を前記少なくとも１つのグラフに格納する工程と、を含む。
【００１２】
また、別の実施形態によれば、上記方法は、詐欺行為に関する情報を取得する工程と、前記詐欺行為に関連する前記少なくとも１つのグラフ内の一連のリンクを識別する工程と、各ユーザ活動、各コンピューティングデバイス、前記少なくとも１つのユーザアカウント、または前記少なくとも１つの対話のルールについての詐欺の確率の計算に応じて前記疑わしいユーザ行動のパターンを識別する工程と、をさらに含む。
【００１３】
また、別の実施形態によれば、ユーザと各種のバンキングサービスとの対話中の疑わしいユーザ行動を識別するシステムは、少なくとも１つのプロセッサを含み、前記少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも２つのコンピュータデバイスからのユーザと２つ以上のバンキングサービスとの対話に関する情報を受信し、前記少なくとも２つのコンピュータデバイスは、前記２つ以上のバンキングサービスの各々に対する少なくとも１つのユーザアカウントを通じて対話するためにユーザによって使用され、前記少なくとも２つのコンピューティングデバイスのそれぞれの識別子を受信し、少なくとも受信された前記情報及び前記識別子に基づいてユーザ行動のモデルを決定し、少なくとも前記ユーザ行動のモデルに基づいて詐欺の確率を計算し、疑わしいユーザ行動のパターンを決定及び形成し、少なくとも１つのバンキングサービスと対話における現在のユーザ活動が少なくとも前記パターンに基づいて疑わしいかを決定するように構成されている。
【００１４】
さらに、別の実施形態によれば、ユーザと各種のバンキングサービスとの対話中の疑わしいユーザ行動を識別するためのコンピュータ実行可能命令を格納する非一過性の記録媒体であって、命令Ａ〜Ｆを含み、前記命令Ａは、少なくとも２つのコンピュータデバイスからのユーザと２つ以上のバンキングサービスとの対話に関する情報を受信させ、前記少なくとも２つのコンピュータデバイスは、前記２つ以上のバンキングサービスの各々に対する少なくとも１つのユーザアカウントを通じて対話するためにユーザによって使用され、前記命令Ｂは、前記少なくとも２つのコンピューティングデバイスのそれぞれの識別子を受信させ、前記命令Ｃは、少なくとも受信された前記情報及び前記識別子に基づいてユーザ行動のモデルを決定させ、前記命令Ｄは、少なくとも前記ユーザ行動のモデルに基づいて詐欺の確率を計算させ、前記命令Ｅは、疑わしいユーザ行動のパターンを決定及び形成させ、前記命令Ｆは、少なくとも１つのバンキングサービスと対話における現在のユーザ活動が少なくとも前記パターンに基づいて疑わしいかを決定させる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
添付図面は、詳細な説明と共に、本明細書に組み込まれ、その一部を構成し、本開示における１つ又は複数の実施態様を示し、それらの原理及び実装の説明に寄与する。
【図１】図１は、本発明の一実施形態による、ユーザとバンキングサービスとの対話の例示的な構造を示す。
【図２】図２は、本発明の一実施形態による、ユーザと各種のバンキングサービスとの対話中の疑わしいユーザ行動を識別するための例示的なシステムを示す。
【図３】図３は、本発明の一実施形態による、ユーザと各種のバンキングサービスとの対話中の疑わしいユーザ行動を識別する例示的な方法を示す。
【図４】図４は、本発明を実現できるコンピュータシステムの一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
例示する実施形態は以下、ユーザと各種のバンキングサービスとの対話中の疑わしいユーザ行動を識別するシステム、方法、コンピュータプログラム製品として説明される。当業者であれば、以下の記載はあくまでも例示であり、あらゆる制限をも意図するものではないことは当然に意味すること理解するところである。本発明が利益となる分野の当業者であれば、別例をも容易に示唆されることであろう。添付の図面ではその詳細を示すための参照符号が付されている。図面と以下の記載において、同一の又はそれに相当するものについては、同一の参照符号を用いるものとする。
【００１７】
図１は、本発明の一実施形態による、ユーザとバンキングサービスとの対話の例示的な構造を示す。  ユーザの銀行１０５との対話は、各種リモートバンキングサービスの使用により生じ得る。例えば、下記のようなサービスである。
・銀行ウェブサイトにおけるオンラインバンキング１１０
・インターネット取引（オンライン取引）１１５
・モバイルバンキングアプリケーション１２０
・現金自動預払機（ＡＴＭ）１３０
・販売時点端末（ＰＯＳ端末）１４０
・各種リモートバンキングサービスに関連するコールセンタ１５０
【００１８】
銀行のユーザアカウントは、ユーザを識別するエンティティであることに留意すべきである。ユーザのアカウントには、個人データ（パスポートデータ、電子メール、携帯電話番号、オンラインバンキングの認証データ）が含まれている場合がある。ユーザのアカウントは、通貨的処理（支払い、送金、購入）及び非通貨的処理（個人データの変更、カードの再発行）の履歴にリンクされている場合がある。一実施形態においては、ユーザの口座及びそのリンクされた履歴は、銀行のＩＴシステム（例えば、銀行のデータベースサーバ上）にあるデータベースに格納されていてもよい。
【００１９】
同じ銀行口座に対して複数のバンキングサービスを利用して、全く同じ操作を行うことが可能であることに留意すべきである。例えば、個人データは、プライベートオフィスでオンラインバンキング１１０の使用によって、コールセンター１５０に電話し秘密の単語などを使用して認証することによって、または銀行の支店を訪問中に直接行うことによって、変更することが可能である。資金の別のカードまたは別の口座への送金は、現金自動預払機１３０またはオンラインバンキング１１０を使用して実行することができる。商品及びサービスに対する支払いは、現金自動預払機１３０、インターネット取引１１５、モバイルアプリケーション１２０、ＰＯＳ端末１４０、またはオンラインバンキング１１０によって行われてもよい。特定のバンキングサービスとの対話は、中継機を介して行われてもよい（例えば、ユーザのカードを発行しなかった銀行の現金自動預払機１３０を使用することが可能である。また商品の支払いは、ユーザが購入中の店舗に設置された銀行にリンク可能なＰＯＳ端末１４０を使用して行われてもよい）。また、同じ銀行に複数のカード（使用条件、制限、料金の異なるデビットカードとクレジットカードの両方）を使用することが可能であり、さらに同じ銀行で発行されたユーザの複数のカードは、異なる支払いシステム（ＶｉｓａやＭａｓｔｅｒＣａｒｄなど）を使用することも可能である。
【００２０】
上述の多数のバンキングサービス及びユーザによって実行される操作は、ユーザの銀行にある資金の違法使用のためにハッカーによって利用され得る多数のハッカーシナリオをもたらす可能性がある。
【００２１】
図２は、本発明の一実施形態による、ユーザと各種のバンキングサービスとの対話中の疑わしいユーザ行動を識別するための例示的なシステムの構造を示す。
【００２２】
データ収集モジュール２１０を使用して、ユーザと２つ以上のバンキングサービスとの対話に関する情報を収集することができる。収集の対象となるバンキングサービスは、下記のようなものがある。
・銀行ウェブサイト上のオンラインバンキング１１０
・インターネット取引１１５
・モバイルバンキングアプリケーション１２０
・現金自動預払機１３０
・ＰＯＳ端末１４０
・各種リモートバンキングサービスに関連するコールセンター１５０
【００２３】
本発明の一実施形態においては、データ収集モジュール２１０は、ユーザ活動に関する情報を特定して収集し、ユーザ活動の設定の関連パラメータと関連付けてもよい。一般的なケースのユーザ活動には、ユーザの行為の全体と、その行為の結果が含まれてもよく、ユーザの行為の結果としてイベントが発生し、当該行為は、ユーザと個々のバンキングサービスとの取引中にデバイスを使用して実行されてもよい。
【００２４】
本発明の実施態様に係るデバイスは、コンピューティングデバイス（例えば、コンピュータ上で動作するブラウザ、モバイルデバイス上で動作するバンキングアプリケーション、現金自動預払機のオペレーティングシステム、  ＰＯＳ端末）上に実装されたプログラム実行環境を含む。
【００２５】
設定の関連パラメータは、活動のパラメータ（例えば、活動の時間、活動のジオロケーション、活動を実行するために使用されるデバイスの属性）を含むことができる。  本発明の１つの例示的な態様では、設定の関連パラメータは、ユーザの行為のパラメータを含むことができる。  本発明の別の例示的な態様において、設定の関連パラメータは、イベントのパラメータを含むことができる。  本発明のさらに別の例示的な態様では、設定の関連パラメータは、ユーザ活動の間に使用されるデバイスのパラメータを含むことができる。
【００２６】
行為のパラメータは、以下のうちの少なくとも１つが含まれ得る。
・銀行のユーザの口座（またはその識別子）
・行為の時間
・銀行内の行為の識別子（一般的に、異なる銀行のシステムでは行動の識別子が異なる）
【００２７】
イベントのパラメータには、一般に次のものが含まれ得る。
・イベントの結果
・ユーザの取引相手
・ユーザの取引相手の銀行
【００２８】
デバイスのパラメータには、デバイスの基本的な特性と銀行への接続のタイプが含まれ得る。例えば、次のような内容である。
・ユーザがバンキングサービスとの対話に用いているデバイスのオペレーティングシステムのバージョン
・ブラウザのバージョン
・デバイスの場所
・支払いシステムのタイプ
・支払いのタイプ（ＰＩＮを使用した支払い、ペイパスを使用した支払い、銀行カード情報を使用した支払い、銀行口座情報を使用した支払い）
・その制御下で動作しているデバイスのオペレーティングシステムの識別子
・Ｇｏｏｇｌｅ  ＩＤまたはＡｐｐｌｅ  ＩＤの識別子
・デバイス（プログラム実行環境）が仮想マシンまたはエミュレータのフレームワークのどちらで動作しているか
【００２９】
設定の関連パラメータの数は限定されず、本発明のシステムの実現に依存してもよい。データ収集モジュール２１０によって収集され、設定のパラメータを定義する任意の情報は、本システムによって使用することが可能である。
【００３０】
データ収集モジュール２１０は、異なるコンピュータデバイス上で動作可能であり、そのコンピュータデバイスを介してユーザが各バンキングサービスと対話することができる。
【００３１】
ユーザは、バンキングサービスとの対話において、自分のアカウントまたはそれにリンクされた個々の属性（ログイン、アカウント番号、カード番号、電話番号、住所）を使用可能である。銀行とその情報システムの複雑さに応じて、銀行との対話に利用できる口座属性と利用者の活動は、一般的なケースでは類似しているが、個々のバンキングサービスによって特定の属性にアクセスする数と能力は異なる可能性がある（例えば、同じグループの銀行ではオンラインバンキング１１０にログインした後、別のグループの銀行ではコールセンター１５０に電話をした後、或いは第３のグループの銀行では銀行オフィスへの個人的な訪問の後にのみ、同じグループの銀行における追加のカードの発行が可能である）。
【００３２】
個々のバンキングサービスを使用すると、限定された属性セットを有する限定された一連の行為（活動）が可能となり得る（例えば、ＰＯＳ端末１４０を使用してユーザデータを変更することは不可能であり、コールセンター１５０を利用して口座情報による支払いを行うことは不可能である）。
【００３３】
本発明の一実施形態においては、データ収集モジュール２１０は、銀行ウェブサイト上のＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（ジャバスクリプト）を使用してデバイスパラメータを含むデータを取得することができる。このスクリプトは、例えば、ユーザがブラウザを用いて自分のプライベートオフィスで働いているときに、データを収集するために使用されてもよい。この場合、スクリプトは「ｍａｎ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｍｉｄｄｌｅ（中間者）」攻撃を検出する機能を実行することもできる。本発明の別の一実施態様においては、データ収集モジュール２１０は、モバイルソフトウェア開発キット（モバイルＳＤＫ）によって提供されるアプリケーションプログラミングインターフェイス（ＡＰＩ）を使用して、デバイスに関する情報を取得することができる。したがって、デバイスに関する情報は、ユーザのスマートフォン上のモバイルバンキングアプリケーションを使用することによって得ることができる。さらに別の例では、データ収集モジュール２１０は、ユーザがインターネット上で支払いをしているときに、ブラウザ拡張の助けを借りて情報を得ることができ、ブラウザ拡張とは、例えばセキュリティアプリケーション（アンチウィルスアプリケーション）のコンポーネントである。本発明の一実施形態においては、データ収集モジュール２１０は、現金自動支払機１３０を実行しているソフトウェアのコンポーネントであってもよく、データ収集モジュール２１０は、ユーザ行動に関するデータ（例えば、ユーザのＰＩＮコードを入力する際の応答時間、ＰＩＮコードを入力する速度）を収集し、現金自動預け払機１３０に内蔵されているカメラから画像を取得する。本発明の一実施形態においては、現金自動預け払機は、バイオメトリックシステム（例えば、指紋スキャナまたはカメラ）を備えていてもよく、バイオメトリックシステムからのデータ（例えば、ユーザの写真またはユーザの指紋の記述を含むデータ）がデータ収集モジュール２１０によって取得されてもよい。  
【００３４】
上記態様を使用して、データ収集モジュール２１０は、装置の「フィンガープリント」を算出することができる。フィンガープリントは、問題のデバイスを識別（他と区別）するために算出されたデバイス識別子を含むことができる。本発明の一実施形態においては、フィンガープリントは、デバイスパラメータの関数（例えば、デバイスパラメータから計算されたハッシュサム）を含むことができる。  本発明のいくつかの態様においては、フィンガープリントはデバイス識別子を含むことができ、デバイス識別子は、数字、文字列、数字／文字列の組合せ、または他の何らかのデータ構造を含むことができ、デバイス識別子を含むことができる。
【００３５】
収集された情報は、モデル構築モジュール２２０及び解析モジュール２３０に送信されてもよい。
【００３６】
モデル構築モジュール２２０は、リモートサーバ２８０上またはクラウドサービス内に実装することができる。モデル構築モジュール２２０は、少なくとも２つのバンキングサービスとのユーザの対話においてデータ収集モジュール２１０によって収集された情報を使用し、ユーザ活動間のリンクを検出することができる。例えば、当該活動のリンクは、ユーザの単一の銀行口座内のモデル構築モジュール２２０によって検出されてもよい。さらに、モデル構築モジュール２２０は、ユーザの異なる銀行口座の活動のリンクを検出することができる。そのようなリンクは、例えば、複数のユーザによる単一の装置の使用を含むことができる。そのようなリンクは、さらに別の例においては、支払目的であってもよい。例えば、ユーザＡとユーザＢが同じ電話番号に対して支払いを行っている場合などである。
【００３７】
検出されたリンクから、モデル構築モジュール２２０は、ユーザ行動モデルを作成することができる。  行動モデルは、個々のユーザとユーザのグループの両方を指定するために使用され得る。ユーザ行動モデルは、データ収集モジュール２１０によって提供されるように、活動を実行するために使用されたユーザのデバイス及びアカウントの識別子に少なくとも基づいて構築され得る。ユーザ行動モデルは、エンティティのグラフ及びそれらの間のリンクであり得る。エンティティは、グラフ頂点を含むことができ、本発明のいくつかの態様によれば、エンティティは、ユーザのデバイス及びアカウントを含むことができる。グラフのリンクは、一連の対話のルールを含んでよく、ユーザアカウントを介したデバイスとの間の対話のルールの１つは、ユーザ行為のセットを記述するスクリプトである。本発明の一実施形態においては、対話のルールは、設定の関連パラメータに基づく条件の助けによって決定されてもよい。
【００３８】
データ収集モジュール２１０によって情報が収集され、モデル構築モジュール２２０に送信される各活動（イベント及びその結果）は、少なくとも１つのエンティティにリンクされてもよいことに留意すべきである。
【００３９】
エンティティ間のリンクは、異なる頂点間のジョイントまたは連続使用を反映することができる（例えば、ユーザは異なる頻度で異なるデバイスを使用している可能性がある）。エンティティ間のリンクには、一対多と多対多の関係があり得る。
【００４０】
本発明の一実施形態においては、ユーザ行動モデルは、一連のルール、ニューラルネット（またはニューラルネットのグループ）、１つ以上のツリーまたはフォレスト、またはエンティティ（特定のインスタンスでは、頂点）によって記述された別のコンポジション、及びそれらの間のリンク（特定のインスタンスでは、関数）を含み得る。
【００４１】
エンティティ（リンク）間の対話のルールは、テキスト、統計情報（パラメータ付き統計モデル）、決定ツリー、またはニューラルネットの形式で指定可能である。
【００４２】
その処理過程で、モデル構築モジュール２２０は、データ収集モジュール２１０から得られた情報を蓄積することができる。この場合のグラフは、ユーザ活動に関する蓄積された情報に基づいて構築されてもよい。ユーザ行動モデルに反映されるユーザの各行為は、エンティティ間のグラフ内のパス（１つの頂点から別の頂点への遷移）として表すことができる。パスは２つの頂点に限定されない場合がある。
【００４３】
本発明の一実施形態においては、例えば、ユーザの新たな活動の取得ごとに、グラフが部分的に再構築されうる。本発明の別の実施形態においては、グラフの全体を再構築することができる。  本発明のさらに別の実施形態においては、グラフは、特定数の活動（例えば、１００００）を累積した後、モデル構築モジュール２２０によって全体的にまたは部分的に再構築されてもよい。バンキングＩＴシステムは負荷の高いシステムであることに留意すべきである。すべての銀行ユーザからの活動の数はかなり多い（毎秒数千の活動に達する）可能性がある。したがって、各ステップでのグラフの再構築は、かなりの数のコンピューティングリソースを使用する可能性があるため、銀行ＩＴシステムの速度低下を引き起こす可能性がある。
【００４４】
本発明の一実施形態においては、モデルを保存するためにグラフデータベース２９０（従来技術）を使用することが可能である。
【００４５】
一般的なケースでは、データ収集モジュール２１０から得られたユーザの第１の活動から、モデル構築モジュール２２０によってモデルの構築が即時開始されてもよい。本発明の一実施形態は、モデルは、ある間隔（数週間または数ヶ月）の後に開始することもできる。このモデルは、少なくとも２つの異なるバンキングサービスを所有する口座を介したユーザの対話の少なくとも２つの活動を含む一連の活動が行われた場合に構築されると考え得る。構築されたモデルは、解析モジュール２３０での利用が可能となる。
【００４６】
本発明の一実施形態においては、すでにグラフに存在する可能性のある活動が発生した場合、この活動の確率が増加され得る。すなわち、発生したイベントがリンクされているエンティティを共同使用する確率も増加され得る。
【００４７】
本発明の一実施形態においては、構築後のグラフにハッカーの活動を示すパスが含まれていない場合がある。本発明の別の実施形態では、グラフには、様々な銀行で検出される可能性のあるハッカー活動を示すパス（たとえば、デバイスの使用とユーザのカードによる支払いが互いに地理的に離れた場所で発生する活動等）が含まれ得る。したがって、特定の銀行用に蓄積されたデータ（既存の行動パターンなど）を後に使用して銀行モデルを補うことができ、他の銀行のモデルで後に使用することも可能である。
【００４８】
本発明の一実施形態においては、モデル構築モジュール２２０は、ユーザの過去の活動毎、ユーザの各アカウント及び各デバイスについて、詐欺の確率（一般的には０から１）を算出することができる。例えば、詐欺行為が、銀行からのユーザのアカウントに関する情報によって繰り返し識別される場合、そのユーザのアカウントは、詐欺の確率が高い（例えば、０．６を超える）可能性がある。同じ携帯電話番号の支払いなど、異なるカードによる異なるデバイスからの設定の同一（一致）の関連パラメータで活動が発生していて、この携帯電話番号の支払い活動に対する銀行からの詐欺に関する確証情報がある場合、そのような活動（この携帯電話番号の次の支払い）もまた詐欺の確率が高い。本発明の一実施形態では、モデル構築モジュール２２０は、デバイスとバンキングサービスとの間の対話の各ルールについて、詐欺の確率を算出し得る。例えば、特定のインスタンスに仮想マシン（デバイスを記述する設定の関連パラメータ）を使用すると、ユーザとバンキングサービスと対話中の詐欺の確率が高くなる可能性がある。いわゆる「オッドデバイス（ｏｄｄ  ｄｅｖｉｃｅｓ）」の使用も、しばしば詐欺の確立を高める可能性がある。このようなデバイスの例としては、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｅｘｐｌｏｒｅｒ  ６とＷｉｎｄｏｗｓ  １０の共同使用がある。本発明の一実施形態では、計算された詐欺の確率はすべてグラフに格納されてよい。  
【００４９】
大抵の場合、モデル構築モジュール２２０は、確認された詐欺に関する情報を得ることもできる（例えば、顧客が詐欺の事例を銀行に報告し、そして銀行１０５が現在のシステムに通知している場合などに取得可能である）。本発明の一実施形態では、銀行１０５は、モデル構築モジュール２２０が、エンティティ及び詐欺に関連するリンクをグラフ内で発見するために用いられる、エンティティの識別子を提供することができる。モデル構築モジュール２２０は、詐欺行為に関連する一連のリンクを作成することができる。本発明の一実施形態では、モデル構築モジュール２２０は、設定の関連パラメータを使用することによって、どのエンティティが対象とする詐欺インスタンスに接続されたかを判定することができる。例えば、詐欺がユーザのオンラインセッション中に発生した場合、相手方（例えば、別のユーザ）が特定され、また相手方に（他のユーザ）に関連するエンティティの集合が特定され得る。銀行カードを使用して詐欺が発生した場合、例えば、ＰＯＳ端末とそれを使用するユーザのグループとの間で一連のリンクを特定することができる。
【００５０】
本発明の一実施形態では、詐欺行為がモデルに追加された場合、エンティティ間のリンクに「Ｉｆ」ルールを追加することができます。本発明の一実施形態では、これらの規則は、設定の関連パラメータに基づいている場合がある。例えば、詐欺な活動（グラフ中の詐欺行為を反映するパスに含まれるエンティティ）によって侵害された端末から支払いが発生した場合、その取引（活動）は疑わしい可能性がある、すなわち詐欺である可能性があると判断される。デバイスが侵害された場合、そのデバイスを使用しているすべての人がリスクゾーンに存在し得る（詐欺の犠牲になる可能性がある）。侵害されたデバイスは、詐欺の確率が閾値より高いリンクをモデルが含む可能性があるエンティティとされ得ることに留意されたい。
【００５１】
解析モジュール２３０は、リモートサーバ２８０上またはクラウドサービス内に実装することができる。解析モジュール２３０は、データ収集モジュール２１０によって提供される情報に基づいたモデルによって、バンキングサービスとの対話中のユーザの次の活動における詐欺行為の確率をチェックすることが可能である。本発明の一実施形態においては、発生した活動をモデルのグラフのパスと比較することによってチェックを行うことが可能である。活動の発生時に、活動はツリー内の解析モジュール２３０によって検出され、その後、後続の活動の発生時に、解析モジュールはツリーのパスに沿って移動可能である。ツリーパスが低い確率（活動が稀である）または詐欺である（活動がツリー内の既知の不正経路に対応する）場合、解析モジュール２３０はインシデントを形成することができる。インシデントの形成後、本発明の一実施形態では、本発明のシステムと銀行との１つ以上の通信チャネルを介して銀行に通知することができる。本発明の別の実施形態では、詐欺に対抗するための少なくとも１つのアクション（例えば、ユーザーのアカウントをブロックするなど）が実行されてもよい。本発明のさらに別の実施形態では、インシデントは、ブロッキングモジュール２５０に送信されてもよい。
【００５２】
本発明の一実施形態では、解析モジュール２３０は疑わしい（恐らく詐欺である）行動のパターンを形成することがある。不審な行動のパターンには、少なくとも２つの異なるバンキングサービスとユーザの対話の過去の一連の活動を含むスクリプトが含まれ得る。この過去の一連の活動には少なくとも１つの疑わしい活動が含まれ得る。  解析モジュール２３０の動作のコンテキストにおける疑わしい活動は、閾値よりも高い詐欺の確率が算出されたユーザのアカウントまたはデバイスに対応する活動を含み得る。
【００５３】
先行技術から知られている、または（統計、ディープラーニング、その他の）学習に基づいたエキスパートデータ、ヒューリスティックス、ならびにモデルが、パターンの識別に使用され得ることに留意すべきである。
【００５４】
パターンの識別は、詐欺の確率の決定のためのモデル内のエンティティ間の対話のルールを変更する可能性があることにも留意すべきである。  本発明の一実施形態では、解析モジュール２３０は、モデルを変更するために、発見された疑わしい行動のパターンをモデル構築モジュール２２０に送信することができる。
【００５５】
さらに、パターンは、疑わしい活動に関する銀行によるシステムの明示的な通知なしで、解析モジュール２３０によって形成されてもよい。本発明の一実施形態では、グラフ内のユーザのアカウント（またはユーザのアカウントグループ）は、詐欺の確率（例えば、０〜１）を有する可能性がある。ユーザーのアカウントで詐欺行為が識別されたケースが少ないほど、詐欺の確率は低くなる。この場合、ユーザの異常行動に基づいて、その行動が詐欺である確率が決定されてもよい。異常行動には、その詐欺の確率が詐欺の確率（例えば、０．０５未満）に近い少なくとも１つの活動が含まれてもよい。仮想マシンに実装されたデバイスから発生するトランザクションの場合（設定のパラメータに基づいて決定される）、仮想マシンでのトランザクションの実行は正常である場合（ユーザは常に保護された支払いシステムを使用する）があるが、別のケースでは、異常である可能性がある（１０００回のトランザクションで初めてユーザが仮想マシンを使用した結果、トランザクションのセキュリティが高まったことを示している可能性、あるいは、トランザクションが侵害された可能性があることを示している）。
【００５６】
本発明の一実施形態では、ユーザと少なくとも２つのバンキングサービスとの対話における詐欺の少なくとも２つの確率が、異常なユーザ行動を識別するために使用され得る。
【００５７】
ユーザと少なくとも２つの異なるバンキングサービスとの対話中の異常行動を識別する際、解析モジュール２３０は、疑わしい活動のパターンの候補として当該行動が検討され得る。解析モジュール２３０は、銀行に通知することが可能である。銀行においてそれぞれの疑わしい行為を確認後、銀行によって確認された詐欺行為が形成され（あるいは、銀行によって確認された詐欺行為がない場合もある）、パターンが解析モジュール２３０によってモデルのリンクを再構築するためのモデル構築モジュール２２０へ送信され得る。本発明の一実施形態では、異常動作が識別された場合、当該情報が、解析モジュール２３０によってブロッキングモジュール２５０に送信され得る。
【００５８】
クラスタリングモジュール２４０は、別個の手段として、または解析モジュール２３０の一部として機能し得る。これは、大多数とは異なる典型的な活動のクラスタを識別する。典型的な活動は、リンク及び設定パラメータの同様のシーケンスを有する可能性のある、ユーザとバンキングサービスとの対話中の一連のイベントを含み得る。各クラスタは、ユーザと少なくとも２つのバンキングサービスとの対話の活動を含み得る。本発明の一実施形態では、クラスタリングモジュールは、銀行から受け取った設定のパラメータからクラスタを識別する（例えば、銀行のセキュリティシステムは、攻撃が銀行のＩＴシステム上で開始されていると判断した場合に行われ得る）。クラスタを選別した後、それはパターンによって特定され、詐欺の決定のために解析モジュールに送信されてもよい。能動的学習法を用いてクラスタを選択可能である。本発明の一実施形態では、クラスタを選択した後、詐欺行為の識別のためにアナリスト（セキュリティ専門家）に送信されてもよい。本発明の別の実施態様では、識別されたクラスタは分析のために銀行に送信されてもよい。
【００５９】
解析モジュール２３０からインシデントを受信した後、ブロッキングモジュール２５０は、現在の活動が発生したバンキングサービスとは異なるバンキングサービスと対話する場合には、ユーザの次のアクティビティをブロックすることができる。例えば、オンラインバンキングにおいて詐欺行為が発見された場合、システムがオンラインバンキング、そしてモバイルバンキングに影響を及ぼす詐欺行為を発見したことが銀行システムに通知されてもよく、それは例えばパターンに基づいて行われ得る。ハッカーがモバイルアプリケーションを使用しようとすると、システムはこのイベントをブロックすることが可能である（例えば、ハッカーが正しいデータを入力したとしても、モバイルアプリケーションの入力操作はエラーで終了する）。
【００６０】
図３は、本発明の一実施形態による、ユーザと各種のバンキングサービスとの対話中の疑わしいユーザ行動を識別する例示的な方法を示す。
【００６１】
工程３１０において、ユーザがバンキングサービスと対話しているコンピュータデバイス上で動作するデータ収集モジュール２１０は、ユーザが自分のアカウントを介して少なくとも２つの異なるバンキングサービスと対話した結果として、当該デバイスにおける過去の活動の情報を収集し得る。バンキングサービスとしては、次のサービスが挙げられる。
・銀行ウェブサイトにおけるオンラインバンキング１１０
・インターネット取引１１５
・モバイルバンキングアプリケーション１２０
・現金自動預払機１３０
・ＰＯＳ端末１４０
・コールセンター１５０
【００６２】
工程３２０において、データ収集モジュール２１０は、ユーザのアカウントを介して行われるバンキングサービスとの対話において使用されている各デバイスの識別子を決定し、計算することが可能である。
【００６３】
工程３３０において、リモートサーバ上またはクラウドサービス上で動作するモデル構築モジュール２２０は、ユーザとバンキングサービスの対話においてデバイス上で実行された過去の活動に関して収集された情報及び計算されたデバイスの識別子に基づいて、ユーザ行動のモデルを作成することが可能である。モデルには、ユーザアカウントを介したデバイスとバンキングサービスとの間の対話の一連のルールを含み得る。本発明の一実施形態では、ユーザアカウントを介したデバイスとバンキングサービスとの間の対話のルールは、一連のユーザの行為を記述するスクリプトを含み得る。
【００６４】
工程３４０において、モデル構築モジュール２２０は、ユーザの過去の各活動、ユーザの各口座、及び各デバイスに対する詐欺の確率を計算することができる。本発明の一実施形態では、詐欺の確率は、デバイスとバンキングサービスとの間の対話の各ルールについて算出されてもよい。
【００６５】
工程３５０において、リモートサーバまたはクラウドサービス上で動作する解析モジュール２３０は、パターンを決定し、形成し得る。当該パターンは、ユーザと少なくとも１つのバンキングサービスとの対話中の過去の一連の活動を含む。当該過去の一連の活動は、少なくとも１つの過去の疑わしい活動を含む。疑わしい活動とは、閾値を超える詐欺の確率が算出されたユーザアカウントまたはデバイスに対応するものである。
【００６６】
工程３６０において、解析モジュール２３０は、現在のユーザ活動が疑わしいユーザ活動の少なくとも１つの定式化されたパターンに対応していた場合、当該ユーザのアカウントを介して行われたユーザと少なくとも１つのバンキングサービスとの対話の結果として生じる現在のユーザ活動を、疑わしいと識別する。
【００６７】
図４は、本態様に係るシステムと方法を実装可能な汎用コンピュータ・システムを示している。図示の通り、コンピュータ・システム２０（パーソナル・コンピュータやサーバ等）は、ＣＰＵ２１と、システムメモリ２２と、ＣＰＵ２１と関連付けられたメモリを含む様々なシステムコンポーネントを接続するシステムバス２３とを含む。システムバス２３は、他のいかなるバスアーキテクチャとも通信可能なバスメモリ、バスメモリコントローラ、周辺バス、及びローカルバスを含んでよく、このことは当業者には理解されるだろう。システムメモリは、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）２４及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）２５を含んでいてよい。基本的な入出力システム（ＢＩＯＳ）２６は、ＲＯＭ２４の使用によってオペレーティングシステムをロードする際等、パーソナル・コンピュータ２０の要素間の情報の伝達を担う基本的な手順を含む。
【００６８】
コンピュータシステム２０は、データの読み書きのためのハードディスク２７、リムーバブル磁気ディスク２９の読み書きのための磁気ディスクドライブ２８、及びＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、その他の光学メディア等の光学ディスク３１の読み書きのための光学式ドライブ３０を含んでもよい。ハードディスク２７、磁気ディスクドライブ２８、及び光学式のドライブ３０は、それぞれハードディスクインターフェイス３２、磁気ディスクインターフェイス３３、及び光学式のドライブインターフェイス３４を介してシステムバス２３と接続される。ドライブ及び対応するコンピュータ情報メディアは、コンピュータ命令、データ構造体、プログラムモジュール、及びコンピュータシステム２０の他のデータのストレージのための有効性に依存しないモジュールである。
【００６９】
例示的な態様は、コントローラ５５を介してシステムバス２３に接続されたハードディスク２７、リムーバブル磁気ディスク２９、及びリムーバブル光ディスク３１を使用するシステムを含む。当業者には、  コンピュータ（ソリッド・ステート・ドライブ、フラッシュ・メモリ・カード、デジタル・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）など）によって読取り可能な形式でデータを記憶することができるいかなるタイプの媒体５６も利用可能である。
【００７０】
コンピュータシステム２０は、オペレーティングシステム３５が格納されるファイルシステム３６と、追加のプログラムアプリケーション３７と、他のプログラムモジュール３８と、プログラムデータ３９とを有する。コンピュータシステム２０のユーザは、キーボード４０、マウス４２、その他マイクロフォン、ジョイスティック、ゲームコントローラ、スキャナなどの当業者に知られている任意の他の入力装置を使用してコマンド及び情報を入力することができる。このような入力装置は、シリアルポート４６を介してシステムバスに接続されているコンピュータシステム２０に接続されるが、当業者であれば、パラレルポート、ゲームポート、またはユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）等の限定されない他の方法で接続され得ることを理解するだろう。モニタ４７または他のタイプの表示装置もまた、ビデオアダプタ４８などのインタフェースを介してシステムバス２３に接続することができる。モニタ４７に加えて、パーソナルコンピュータは、ラウドスピーカ、プリンタなどの他の周辺出力装置（図示せず）を備えていてもよい。
【００７１】
コンピュータシステム２０は、１以上のリモートコンピュータ４９へのネットワーク接続を使用して、ネットワーク環境で動作することができる。リモートコンピュータ（または複数のコンピュータ）４９は、コンピュータシステム２０の性質を説明する上で前述の要素のほとんどまたはすべてを含むローカルコンピュータワークステーションまたはサーバであってもよい。ルータ、ネットワークステーション、ピアデバイスまたは他のネットワークノードなどの他のデバイスも、コンピュータネットワークに存在することができるが、これらに限定されるものではない。
【００７２】
ネットワーク接続は、ローカルエリアコンピュータネットワーク（ＬＡＮ）５０及びワイドエリアコンピュータネットワーク（ＷＡＮ）を形成することができる。  このようなネットワークは、企業のコンピュータネットワーク及び社内ネットワークで使用され、一般にインターネットにアクセスします。  ＬＡＮまたはＷＡＮネットワークでは、パーソナルコンピュータ２０は、ネットワークアダプタまたはネットワークインターフェース５１を介してローカルエリアネットワーク５０に接続される。ネットワークが使用される場合、コンピュータシステム２０は、モデム５４、またはインターネットなどの広域コンピュータネットワークとの通信を可能にする当業者に周知の他のモジュールを使用することができる。モデム５４は、内部または外部の装置であってもよく、シリアルポート４６によってシステムバス２３に接続されてもよい。前記ネットワーク接続は、通信モジュールを使用して１つのコンピュータによって別のコンピュータへの接続を確立する多くの周知の方法の非限定的な例であることは、当業者には理解されるであろう。
【００７３】
様々な態様において、本明細書に記載のシステム及び方法は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組み合わせで実施されてもよい。ソフトウェアで実施される場合、当該方法は、非一時的なコンピュータ可読媒体上に１つまたは複数の命令またはコードとして格納されてもよい。コンピュータ可読媒体は、データ記憶装置を含む。限定的でない例として、そのようなコンピュータ可読媒体は、必要なプログラムコードを命令またはデータ構造の形で運び、格納し、汎用コンピュータのプロセッサによってアクセスすることができるＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリ、または他のタイプの電気的、磁気的または光学的記憶媒体などを備えうる。
【００７４】
様々な実施形態で、本発明のシステム及び方法が、モジュールとして実装され得る。ここで用語「モジュール」は、実世界の機器、コンポーネント、又はハードウェアを用いて実装されたコンポーネント配置であり、例えばＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）等の、又は例えばモジュールの機能を実行するマイクロプロセッサシステムや指示セットによる等、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせとして実装され得る。これらは、実行中にマイクロプロセッサシステムを特定の機器に変換する。モジュールは、ハードウェア単体により促進される何らかの機能とハードウェア及びソフトウェアの組み合わせによって促進される他の機能という２つの組み合わせとして実施されてもよい。モジュールの少なくとも一部又は全部は、汎用コンピュータのプロセッサにおいて実行できる（図４において詳述したもの等）。したがって、各モジュールは様々な適当な構成で実現することができて、ここに例示した特定の実装に限られるものではない。
【００７５】
なお、実施形態の通常の機能のうちの全てをここで開示しているわけではない。本発明の何れの実施形態を開発する場合においてでも、開発者の具体的な目標を達成するためには多くの実施に係る特別な決定が必要であり、これらの具体的な目標は実施形態及び開発者ごとに異なることに留意されたし。そのような開発努力は、複雑で時間を要するものであるが、本発明の利益を享受し得る当業者にとってはエンジニアリングの日常であると理解されたい。
【００７６】
更に、本明細書で使用される用語又は表現は、あくまでも説明のためであり、限定するものではない。つまり、関連技術の熟練の知識と組み合わせて、本明細書の用語又は表現は、ここに示される教示及び指針に照らして当業者によって解釈されるべきであると留意されたし。明示的な記載がない限り、明細書又は特許請求の範囲内における任意の用語に対して、珍しい又は特別な意味であるとみなされることを意図していない。
【００７７】
本明細書で開示された様々な態様は、例示のために本明細書に言及した既知のモジュールの、現在及び将来の既知の均等物を包含する。更に、態様及び用途を示し、説明してきたが、本明細書に開示された発明の概念から逸脱することなく、上述したよりも多くの改変が可能であることが、この開示の利益を有する当業者には明らかであろう。
【図１】
2018018511.tif 000003
【図２】
2018018511.tif 000004
【図３】
2018018511.tif 000005
【図４】
2018018511.tif 000006
【外国語明細書】
2018018511000001.pdf