(57)【要約】【課題】ネットワークに接続された端末のユーザが、当該端末の使用を許可されているユーザであるか否かを判別する。【解決手段】キー操作データ生成部２３１は、クライアントＰＣ２０（端末）に入力装置２１０の１つとして備えられたキーボード２１２に対するユーザの操作に基づいて、当該ユーザ固有のキーボード操作パターンを示すキー操作データを生成する。記憶部２２０は、前記ユーザがクライアントＰＣ２０の使用が許可されている特定ユーザであるか否かを判別する際に用いられる判別情報を予め記憶している。判別部２３３は、前記判別情報を記憶部２２０から読み出し、当該判別情報と前記キー操作データとから、前記ユーザが前記特定ユーザであるか否かを判別する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを介して接続された端末とサーバとを備える監視システムであって、
前記端末は、
少なくともキーボードを含む入力装置と、
ユーザのキーボード操作に基づいて当該ユーザ固有のキーボード操作パターンを示すキー操作データを生成するキー操作データ生成手段と、
前記ユーザが前記端末の使用が許可されている特定ユーザであるか否かを判別する際に用いられる判別情報を予め記憶する記憶手段と、
前記判別情報を前記記憶手段から読み出し、当該判別情報と前記キー操作データとから、前記ユーザが前記特定ユーザであるか否かを判別する判別手段と、を備える監視システム。
【請求項２】
前記サーバまたは前記端末は、
前記特定ユーザのキーボードの操作履歴を取得する操作履歴取得手段と、
前記操作履歴に基づいて前記判別情報を生成する判別情報生成手段と、をさらに備える請求項１に記載の監視システム。
【請求項３】
前記キー操作データ生成手段は、ユーザのキーボード操作について、文字入力ではなく操作の用に供するキー入力であるショートカットキー入力を２つ以上の複数のレベルに分類し、少なくとも当該複数のレベル毎の入力頻度に基づいて前記キー操作データを生成する請求項１または２に記載の監視システム。
【請求項４】
前記判別情報生成手段は、予め定められたデータ数以上の前記キー操作データを用いて前記判別情報を生成する請求項２に記載の監視システム。
【請求項５】
前記端末は、前記記憶手段に記憶されている前記判別情報を更新する判別情報更新手段をさらに備え、
前記判別情報更新手段は、前記判別情報生成手段が前記判別情報を生成する毎に、前記記憶手段に記憶されている前記判別情報を、前記判別情報生成手段が生成した前記判別情報に更新する請求項４に記載の監視システム。
【請求項６】
前記判別情報生成手段は、ロジスティック回帰またはサポートベクターマシンを用いて前記判別情報を生成する請求項２に記載の監視システム。
【請求項７】
前記端末は、
前記入力装置として前記キーボードに加えてマウスを有し、
ユーザのマウス操作に基づいて当該ユーザ固有のマウス操作パターンを示すマウス操作データを生成するマウス操作データ生成手段をさらに備え、
前記操作履歴取得手段は、前記特定ユーザのキーボードの操作履歴に加えて、当該特定ユーザのマウスの操作履歴をも取得する請求項２に記載の監視システム。
【請求項８】
前記端末は、前記判別手段が前記ユーザを前記特定ユーザではないと判別した場合に、前記端末をロックして当該端末の操作を制限する端末ロック手段をさらに備える請求項１〜７のいずれか１項に記載の監視システム。
【請求項９】
前記判別手段は、前記端末へのログイン操作の後に、当該端末のユーザが当該ログイン操作によって認証された一の前記特定ユーザである認証ユーザと同一人物であるか否かを判別する請求項１〜８のいずれか１項に記載の監視システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワークを介して接続された端末とサーバとを備える監視システムに関し、特に前記端末のユーザを監視し、当該ユーザのキーボード操作に基づいて、当該ユーザが当該端末の使用を許可されているユーザであるか否かを判別する監視システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ネットワークに接続された端末のユーザが、当該端末の使用を許可されているユーザであるか否かを判別する技術として、顔認証や指紋認証などの、ユーザの生体情報を利用する生体認証の技術がある。例えば特許文献１には、コンピュータシステムの利用を許可された正規ユーザが端末にログインした後に当該端末を他者が不正利用することを、顔認証を利用することで抑止するユーザ監視システムが開示されている。
【０００３】
生体認証には、ユーザの顔を撮影するためのカメラや、ユーザの指紋を読み取るための指紋センサ等の特別なハードウェアが必要となり、システムの複雑化およびコストアップに繋がるという欠点がある。
【０００４】
前記端末におけるユーザの操作履歴を収集し、各ユーザ固有の操作パターンに基づいてユーザを判別すれば、前記の生体認証の欠点を解消することができる。例えば、特許文献２には、端末で各ユーザが使用したアプリケーションの使用履歴に基づいてユーザ毎の操作情報を生成し、当該端末を使用しているユーザが、ログインしたユーザ本人か否かを判別するログインユーザ認証装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２６５２１８号公報
【特許文献２】特開２００５−３２７１３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献２に開示されている技術では、各ユーザを識別する精度に欠けるという問題点がある。すなわち、各ユーザによる前記端末の使用目的が似通っている場合には、ユーザ毎に生成される前記操作情報も似通ったものになり、各ユーザの識別が困難になる。また、個別のユーザに関しても、当該ユーザによる前記端末の使用状況は日々変化しうるので、当該ユーザ固有の前記操作情報を生成すること自体が困難であるという問題点もある。
【０００７】
本発明は、このような従来の問題点を解決するためになされたものであり、端末のユーザが当該端末の使用を許可されているユーザであるか否かを判別可能な監視システムを、低コストで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】
本発明の請求項１に係る監視システムは、ネットワークを介して接続された端末とサーバとを備える監視システムであって、前記端末は、少なくともキーボードを含む入力装置と、ユーザのキーボード操作に基づいて当該ユーザ固有のキーボード操作パターンを示すキー操作データを生成するキー操作データ生成手段と、前記ユーザが前記端末の使用が許可されている特定ユーザであるか否かを判別する際に用いられる判別情報を予め記憶する記憶手段と、前記判別情報を前記記憶手段から読み出し、当該判別情報と前記キー操作データとから、前記ユーザが前記特定ユーザであるか否かを判別する判別手段と、を備える。
【０００９】
請求項１に係る発明によれば、前記キー操作データ生成手段は、ユーザのキーボード操作に基づいて当該ユーザ固有のキーボード操作パターンを示すキー操作データを生成し、前記判別手段は、前記ユーザが前記端末の使用が許可されている特定ユーザであるか否かを判別する際に用いられる前記判別情報と前記キー操作データとから、前記ユーザが前記特定ユーザであるか否かを判別する。
【００１０】
すなわち請求項１に係る発明によれば、ユーザ毎に特徴があり、かつ、長期においてパターンの変化が少ないキーボード操作に基づいて、前記端末のユーザが前記特定ユーザであるか否かが判別される。そのため、前記端末のユーザが前記特定ユーザであるか否かを確実に判別することができる。さらに、生体認証とは異なり、カメラや指紋センサ等の特別なハードウェアを必要としないので、前記のユーザ判別を可能とする監視システムを低コストで提供することができる。
【００１１】
本発明の請求項２に係る監視システムは、請求項１に係る監視システムにおいて、前記サーバまたは前記端末は、前記特定ユーザのキーボードの操作履歴を取得する操作履歴取得手段と、前記操作履歴に基づいて前記判別情報を生成する判別情報生成手段と、をさらに備える。
【００１２】
請求項２に係る発明によれば、前記操作履歴取得手段が前記特定ユーザのキーボードの操作履歴を取得し、前記判別情報生成手段が前記操作履歴に基づいて前記判別情報を生成する。そのため、前記判別情報を機械学習によって生成することが可能となるので、当該判別情報の精度が向上する。したがって、前記のユーザ判別の精度も向上する。
【００１３】
本発明の請求項３に係る監視システムは、請求項１または２に係る監視システムにおいて、前記キー操作データ生成手段は、ユーザのキーボード操作について、文字入力ではなく操作の用に供するキー入力であるショートカットキー入力を２つ以上の複数のレベルに分類し、少なくとも当該複数のレベル毎の入力頻度に基づいて前記キー操作データを生成する。
【００１４】
請求項３に係る発明によれば、ユーザ毎の差異がより明確になる前記キー操作データを生成することができる。なぜならば、キーボード打鍵速度等の文字入力におけるキーボード操作パターンよりも、ショートカットキー入力におけるキーボード操作パターンの方がユーザ毎の差異が大きいので、文字入力におけるキーボード操作パターンのみに基づいて前記キー操作データを生成する場合よりも、ユーザ毎の差異がより明確に当該キー操作データに反映されるからである。
【００１５】
本発明の請求項４に係る監視システムは、請求項２に係る監視システムにおいて、前記判別情報生成手段は、予め定められたデータ数以上の前記キー操作データを用いて前記判別情報を生成する。
【００１６】
請求項４に係る発明によれば、前記判別情報生成手段が、予め定められたデータ数以上のキー操作データを用いて前記判別情報を生成することで、前記判別情報の精度が向上する。
【００１７】
本発明の請求項５に係る監視システムは、請求項４に係る監視システムにおいて、前記端末は、前記記憶手段に記憶されている前記判別情報を更新する判別情報更新手段をさらに備え、前記判別情報更新手段は、前記判別情報生成手段が前記判別情報を生成する毎に、前記記憶手段に記憶されている前記判別情報を、前記判別情報生成手段が生成した前記判別情報に更新する。
【００１８】
請求項５に係る発明によれば、前記判別情報生成手段が前記判別情報を生成する毎に、前記記憶手段に記憶されている前記判別情報が更新されるので、期間の経過に伴い前記特定ユーザのキーボード操作のパターンが漸次変化した場合にも、当該変化に応じた前記判別情報を生成することができる。
【００１９】
本発明の請求項６に係る監視システムは、請求項２に係る監視システムにおいて、前記判別情報生成手段は、ロジスティック回帰またはサポートベクターマシンを用いて前記判別情報を生成する。
【００２０】
請求項６に係る発明によれば、前記判別情報生成手段が、ロジスティック回帰またはサポートベクターマシンを用いて前記判別情報を生成するので、精度の高い判別情報を生成することができる。
【００２１】
本発明の請求項７に係る監視システムは、請求項２に係る監視システムにおいて、前記端末は、前記入力装置として前記キーボードに加えてマウスを有し、ユーザのマウス操作に基づいて当該ユーザ固有のマウス操作パターンを示すマウス操作データを生成するマウス操作データ生成手段をさらに備え、前記操作履歴取得手段は、前記特定ユーザのキーボードの操作履歴に加えて、当該特定ユーザのマウスの操作履歴をも取得する。
【００２２】
請求項７に係る発明によれば、前記操作履歴取得手段は、前記特定ユーザのキーボードの操作履歴に加えて、当該特定ユーザのマウスの操作履歴をも取得し、前記判別情報生成手段は、当該特定ユーザのキーボードおよびマウスの操作履歴に基づいて前記判別情報を生成するので、より精度の高い前記判別情報を生成することができる。
【００２３】
本発明の請求項８に係る監視システムは、請求項１〜７のいずれか１項に係る監視システムにおいて、前記端末は、前記判別手段が前記ユーザを前記特定ユーザではないと判別した場合に、前記端末をロックして当該端末の操作を制限する端末ロック手段をさらに備える。
【００２４】
請求項８に係る発明によれば、前記端末ロック手段は、前記判別手段が前記ユーザを前記特定ユーザではないと判別した場合に、前記端末をロックして当該端末の操作を制限するので、前記特定ユーザ以外の者による当該端末の不正利用を阻止することができる。
【００２５】
本発明の請求項９に係る監視システムは、請求項１〜８のいずれか１項に係る監視システムにおいて、前記判別手段は、前記端末へのログイン操作の後に、当該端末のユーザが当該ログイン操作によって認証された一の前記特定ユーザである認証ユーザと同一人物であるか否かを判別する。
【００２６】
請求項９に係る発明によれば、一の前記特定ユーザがログインした後に、当該一の特定ユーザ（認証ユーザ）以外の者が前記端末を不正使用する、あるいは、前記特定ユーザ以外の者が不正ログインして前記端末を不正使用する等のなりすまし行為を判別することができる。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、ネットワークに接続された端末のユーザが、当該端末の使用が許可されているユーザであるか否かを確実に判別することができる監視システムを、低コストで提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の一実施形態に係る監視システムの概略図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る監視システムにおいて、操作履歴データとして取得されるデータの一覧を示す図である。
【図３】ショートカットキー入力のレベル分けの一例を示す図である。
【図４】キー操作データとマウス操作データとからなり、特定ユーザ毎に取得された操作履歴データを例示する図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る監視システムにおけるロジスティック回帰式（判別情報）の生成を説明するためのフローチャートである。
【図６】本発明の一実施形態に係る監視システムにおけるログイン後の処理を説明するためのフローチャートである。
【図７】本発明の変形実施形態に係る監視システムの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下、本発明の実施の形態について、以下に説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る監視システム１を示す概略図である。監視システム１は、ネットワーク１０を介して接続されたクライアントＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）２０（端末）とサーバ３０とを備える。クライアントＰＣ２０には、マウス２１１とキーボード２１２とからなる入力装置２１０が接続されている。
【００３０】
クライアントＰＣ２０は、例えば計時部２４０、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｍｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等を備えて構成される。ＲＡＭおよびＨＤＤは、記憶部２２０（記憶手段）として機能する。記憶部２２０に予め記憶され、クライアントＰＣ２０のユーザがクライアントＰＣ２０の使用を許可されている特定ユーザであるか否かを判別するための監視プログラムを実行することで、ＣＰＵは、キー操作データ生成部２３１（キー操作データ生成手段）、マウス操作データ生成部２３２（マウス操作データ生成手段）、判別部２３３（判別手段）、端末ロック部２３４（端末ロック手段）、および判別情報更新部２３５（判別情報更新手段）を具備するように機能する。
【００３１】
計時部２４０は、一定周期でクロック信号を発生させるクロック発信器を備え、このクロック信号を前記ＣＰＵに出力する。
【００３２】
記憶部２２０は、クライアントＰＣ２０においてユーザが利用するためのアプリケーションプログラムや、前記監視プログラム、および前記ユーザが前記特定ユーザであるか否かを判別する際に用いられ当該特定ユーザ毎に存在するロジスティック回帰式（判別情報）等を予め記憶している。なお、前記ロジスティック回帰式については、後に詳しく説明する。
【００３３】
キー操作データ生成部２３１は、ユーザのキーボード操作に基づいて当該ユーザ固有のキーボード操作パターンを示すキー操作データを生成する。キー操作データ生成部２３１による前記キー操作データの生成、および当該キー操作データのデータ構成については後に詳しく説明する。
【００３４】
マウス操作データ生成部２３２は、ユーザのマウス操作に基づいて当該ユーザ固有のマウス操作パターンを示すマウス操作データを生成する。マウス操作データ生成部２３２によるマウス操作データの生成、および当該マウス操作データのデータ構成については、後に詳しく説明する。
【００３５】
前記キー操作データと前記マウス操作データとは、サーバ３０に送信され、当該キー操作データと当該マウス操作データとからなる操作履歴データとして操作履歴取得部３１１に取得される。
【００３６】
判別部２３３は、前記ロジスティック回帰式を記憶部２２０から読み出し、当該ロジスティック回帰式と前記操作履歴データとから、クライアントＰＣ２０のユーザが前記特定ユーザであるか否かを判別する。すなわち判別部２３３は、クライアントＰＣ２０へのログイン操作によって認証された一の前記特定ユーザである認証ユーザに対応する前記ロジスティック回帰式と、現在使用中のユーザの操作に基づいて生成された前記操作履歴データとから、当該ユーザが前記認証ユーザと同一人物であるか否かを判別する。このユーザの判別については、後に詳しく説明する。
【００３７】
端末ロック部２３４は、判別部２３３が前記ユーザを前記特定ユーザではないと判別した場合に、クライアントＰＣ２０をパスワードロック等の方法でロックし、クライアントＰＣ２０の操作を制限する。判別情報更新部２３５については、後に説明する。
【００３８】
サーバ３０は、クライアントＰＣ２０と同様に、例えばＣＰＵ、ＲＡＭ、ＨＤＤ等を備えて構成される。サーバ３０が備えるＣＰＵは、ＨＤＤに予め格納されＲＡＭに読み出された監視プログラムを実行することで、操作履歴取得部３１１（操作履歴取得手段）、判別情報生成部３１２（判別情報生成手段）を具備するように機能する。
【００３９】
操作履歴取得部３１１は、前記特定ユーザ毎の操作履歴データを取得する。操作履歴取得部３１１が取得した操作履歴データは、サーバ３０が備えるＲＡＭもしくはＨＤＤに格納される。判別情報生成部３１２は、前記操作履歴データに基づいて、前記特定ユーザ毎にロジスティック回帰式を生成する。
【００４０】
ここで、操作履歴データのデータ構成、および操作履歴データの生成について、図２〜４に基づいて説明する。図２は、監視システム１において、操作履歴取得部３１１が操作履歴データとして取得するデータの一覧を示す図である。前述の通り操作履歴データは、キー操作データとマウス操作データとから構成される。
【００４１】
まず、前記キー操作データのデータ構成、および当該キー操作データの生成について以下に説明する。キー操作データ生成部２３１は、ログイン操作後のユーザのキーボード入力が連続して行われた場合に、この連続入力時のキータッチ数をカウントする。そしてキー操作データ生成部２３１は、当該連続入力時のキータッチ数が所定の回数、例えば１００回以上の場合に、前記キー操作データを生成する。例えば、連続入力時のキータッチ数が１５０回の場合は、この１５０回のキータッチに基づいて、１つの前記キー操作データをキー操作データ生成部２３１は生成する。
【００４２】
連続入力時のキータッチ数が前記の所定の回数（１００回）未満の場合、キー操作データ生成部２３１は、当該キータッチ数のカウントをやり直す。キータッチが連続して１００回行われずに中断した場合、例えば連続９０回で中断した場合、キー操作データ生成部２３１は、次のキータッチを、９１回目ではなく１回目としてカウントする。
【００４３】
キー操作データ生成部２３１は、前記キーボード入力が連続入力であるか否かを以下のようにして判別する。キー操作データ生成部２３１は、計時部２４０が出力する前記クロック信号に基づいてキータッチ間の経過時間をモニタリングし、当該経過時間が所定の時間、例えば５秒以内である場合に連続入力であると判別する。また、キータッチ間にマウス操作が行われた場合には、当該キータッチと当該マウス操作との間の経過時間が前記所定の時間（５秒）以内のときに、キー操作データ生成部２３１は、当該マウス操作を挟んだ前記キーボード入力を連続入力であると判別する。すなわちキー操作データ生成部２３１は、キータッチ間の無操作時間が５秒以内の場合に、キーボード入力を連続入力であると判別する。
【００４４】
前記キー操作データは、キータッチ速度（キータッチ数／秒、変数ｘ１）データとキー操作頻度（変数ｘ２〜ｘ５）データとから構成される。キータッチ速度データは、前記連続入力におけるキータッチ数（前記所定回数である１００回以上となる）を、当該連続入力の所要時間で除した数値である。キー操作頻度データは、複数のレベルに分類されたショートカットキー入力について、ショートカットキー入力全体に占める当該レベル毎の割合を示すデータである。なお、ショートカットキー入力とは、文字入力ではなく操作の用に供するキー入力のことである。
【００４５】
キー操作データ生成部２３１は、ショートカットキー入力を基本キー操作と応用キー操作との２つのレベルに分類し、応用キー操作については、応用操作１〜３（レベル１〜３）の３つのレベルにさらに分類してユーザのキーボード操作履歴を収集することで、前記キー操作頻度データを生成する。すなわち、前記キー操作頻度データは、基本キー操作頻度データ（変数ｘ２）と、応用操作１〜３の操作頻度データ（変数ｘ３〜ｘ５）からなる応用キー操作頻度データと、の合計４つのレベル毎の操作頻度データで構成される。
【００４６】
図３は、個別のショートカットキー入力を、前記４つのレベルに分類した一例を示す図である。一般的な使用率の高いショートカットキー入力から順に、基本キー操作、応用キー操作レベル１〜３と分類されている。このようにショートカットキー入力を分類することで、ユーザ毎のキーボード操作の差異を明確に前記キー操作頻度データに反映させることができる。なぜならば、一般的な使用率とは無関係にランダムに個別のショートカットキー入力を選択して各レベルに振り分けて分類すると、ユーザ毎の操作頻度の差異が当該各レベル間で平均化されてしまうからである。なお、図３に示すショートカットキー入力と４つのレベルとの対応は、記憶部２２０に予め記憶されている。
【００４７】
上記のように、キー操作データ生成部２３１が、前記キータッチ速度データと前記キー操作頻度データとから構成される前記キー操作データを生成するので、ユーザ毎の差異が明確な前記キー操作データが生成される。なぜならば、キーボード打鍵速度等の文字入力におけるキーボード操作パターンにはユーザ間の差異が少ないが、ショートカットキー入力におけるキーボード操作パターンはユーザ間の差異が大きいからである。
【００４８】
次に、再び図２を参照して、前記マウス操作データのデータ構成、および当該マウス操作データの生成について以下に説明する。マウス操作データ生成部２３２は、キー操作データ生成部２３１が前記キー操作データを生成する際に、前記ユーザが前記所定回数（１００回）以上のキータッチ数の連続入力を行った期間の当該ユーザのマウス操作に基づいて、マウス操作データを生成する。当該マウス操作データは、マウス２１１の移動速度（ｍｍ／秒）データ（変数ｘ６）と、ホイール回転速度（回転数／秒）データ（変数ｘ７）と、右クリック使用率（％）データ（変数ｘ８）と、から構成される。
【００４９】
ログイン操作後に、ユーザが前記の所定のキータッチ数（１００回）以上の連続入力を行い、キー操作データ生成部２３１が、変数ｘ１〜ｘ５からなる前記キー操作データを生成し、マウス操作データ生成部２３２が、変数ｘ６〜ｘ８からなる前記マウス操作データを生成する毎に、クライアントＰＣ２０は、当該キー操作データと当該マウス操作データとを前記操作履歴データとしてサーバ３０に送信し、操作履歴取得部３１１が、当該操作履歴データを取得する。当該操作履歴データは、前記キー操作データと前記マウス操作データとからなるので、変数ｘ１〜ｘ８からなるデータとなる。
【００５０】
図４は、操作履歴取得部３１１が取得した操作履歴データの一例を示す図である。図４では、４台のクライアントＰＣ２０から４人の特定ユーザＡ〜Ｄの各操作履歴データがサーバ３０に送信され、操作履歴取得部３１１は、この４人分の操作履歴データを取得した例を示している。
【００５１】
一の特定ユーザについて、操作履歴取得部３１１が所定数、例えば１００個の前記操作履歴データを取得すると、判別情報生成部３１２は、当該所定数（１００個）の操作履歴データに基づいて、すなわち機械学習における教師データとして得られた変数ｘ１〜ｘ８の１００通りの組合せに基づいて、当該一の特定ユーザに対応するロジスティック回帰式を生成する。当該ロジスティック回帰式は、下記の式１および式２で示される。
ｑ＝１／（１＋ｅｘｐ（−ｚ））…式１
ｚ＝ａ０＋ａ１ｘ１＋ａ２ｘ２＋ａ３ｘ３＋ａ４ｘ４＋ａ５ｘ５＋ａ６ｘ６＋ａ７ｘ７＋ａ８ｘ８…式２
【００５２】
式１のｑは０から１の間の値であり、前記一の特定ユーザである場合には１に近い値、前記一の特定ユーザでない場合には０に近い値となる。式２のａ０〜ａ８は、前記特定ユーザ毎に異なる定数である。判別情報生成部３１２は、変数ｘ１〜ｘ８の１００個の組合せについて、個々の組合せに係るｘ１〜ｘ８の変数を入力することで得られる１００個の出力値ｑの値を平均したときに、当該平均値が機械学習における教師の答えである１に最も近くなるように、例えば最尤法を用いて定数ａ０〜ａ８を一意に決定する。
【００５３】
なお、定数ａ０〜ａ８の決定に際して、判別情報生成部３１２が、変数ｘ２〜ｘ５からなる前記キー操作頻度データの４つのレベルに応じた重み付けを行うようにすることもできる。例えば、レベルが上位の変数についての定数が大きくなるように、基本キー操作頻度データ（変数ｘ２）の定数ａ２の値を、応用操作１〜３の操作頻度データ（変数ｘ３〜ｘ５）の定数ａ３〜ａ５よりも大きくし、定数ａ３〜ａ５については、応用操作のレベルに応じて、定数ａ３〜ａ５の順に小さくなるようにすることができる。このようにすれば、前記ロジスティック回帰式の精度がより向上する。
【００５４】
判別情報生成部３１２が、前記所定数（１００個）以上の前記キー操作データを用いて前記ロジスティック回帰式を生成することで、当該ロジスティック回帰式の精度が向上する。
【００５５】
前記ロジスティック回帰式を判別情報生成部３１２が生成すると、サーバ３０は、当該ロジスティック回帰式を各クライアントＰＣ２０に送信する。
【００５６】
再び図１を参照して、判別情報更新部２３５は、クライアントＰＣ２０が前記ロジスティック回帰式を受信すると、記憶部２２０に記憶されているロジスティック回帰式を、クライアントＰＣ２０が受信した前記ロジスティック回帰式に更新する。
【００５７】
すなわち、判別情報生成部３１２が前記ロジスティック回帰式を生成する毎に、記憶部２２０に記憶されている前記ロジスティック回帰式が更新されるので、期間の経過に伴い前記特定ユーザのキーボード操作およびマウス操作のパターンが漸次変化した場合にも、当該変化に応じた前記ロジスティック回帰式を生成することができる。
【００５８】
図５は、前記特定ユーザによるクライアントＰＣ２０の操作に基づいて、クライアントＰＣ２０のユーザが当該特定ユーザであるか否かを判別するための前記ロジスティック回帰式を、判別情報生成部３１２が前記特定ユーザ毎に生成する際の、監視システム１における処理を示すフローチャートである。
【００５９】
前記認証ユーザ、すなわち一の前記特定ユーザが、クライアントＰＣ２０にログインした時点では、操作履歴データ数ｍ＝０であるものとする（ステップＳ１）。キー操作データ生成部２３１は、計時部２４０が発信する前記クロック信号に基づいて、当該ログイン時点を時刻０として時刻のカウントを開始する（ステップＳ２、このときキータッチ数ｎ＝０である）。
【００６０】
ログイン操作後に、前記認証ユーザが最初のキータッチを行うと（ステップＳ３でＹＥＳ）、キー操作データ生成部２３１は、キータッチ数ｎを１とし（ステップＳ４）、当該最初のキータッチの時刻を時刻ｔ１として取得する（ステップＳ５）。前記認証ユーザが次のキータッチを行うと（ステップＳ６でＹＥＳ）、キー操作データ生成部２３１は、キータッチ数ｎを１つインクリメントし（ステップＳ７）、当該次のキータッチの時刻を時刻ｔ２として取得する（ステップＳ８）。この２回のキータッチ間の経過時間が前記所定の時間である５秒以内の場合、すなわち時刻ｔ１から時刻ｔ２までの経過時間が５秒以内である場合（ステップＳ９でＮＯ）、キー操作データ生成部２３１は、時刻ｔ１を時刻ｔ２に置き換える、すなわち時刻ｔ１を時刻ｔ２にリセットする（ステップＳ１０）。ステップＳ１０の後にステップＳ６に戻り、キー操作データ生成部２３１は、さらなるキータッチの有無を監視する。
【００６１】
キータッチ間の経過時間が５秒以内でキータッチが連続する場合、ステップＳ６〜ステップＳ１０が繰り返され、キー操作データ生成部２３１は、キータッチ数ｎのインクリメントを継続する。すなわちキー操作データ生成部２３１は、キータッチ間の経過時間が５秒以内でキータッチが連続する場合、前記認証ユーザによるキーボード入力が連続入力であると判別する。
【００６２】
一方、前記キータッチ間の経過時間が５秒を超える場合、すなわち時刻ｔ１から時刻ｔ２までの経過時間が５秒を超える場合（ステップＳ９でＹＥＳ）、ステップＳ１１に進み、前記連続入力におけるキータッチ数が前記の所定のキータッチ数（１００回）以上であれば（ステップＳ１１でＹＥＳ）、キー操作データ生成部２３１が前記キー操作データを生成し、マウス操作データ生成部２３２が前記マウス操作データを生成する。すなわち、当該キー操作データと当該マウス操作データとからなる操作履歴データが生成される（ステップＳ１２）。続いてクライアントＰＣ２０は、当該操作履歴データをサーバ３０に送信する（ステップＳ１３）。すなわち、キータッチ数が１００回以上の連続入力が行われる毎に操作履歴データが生成され、サーバ３０は、当該操作履歴データを逐次受信することになる。
【００６３】
前記連続入力におけるキータッチ数が１００回未満であれば（ステップＳ１１でＮＯ）、ステップＳ２に戻る。すなわち、キー操作データ生成部２３１は、前記のキータッチ数をｎ＝０にリセットする。
【００６４】
操作履歴取得部３１１は、前記操作履歴データをサーバ３０が受信する毎に、当該操作履歴データを逐次取得し、操作履歴データ数ｍを１つインクリメントする（ステップＳ１４）。当該操作履歴データの取得数が、一の特定ユーザについて前記所定数（１００個）未満の場合（ステップＳ１５でＮＯ）、ステップＳ２〜ステップＳ１５までが繰り返される。
【００６５】
一方、当該操作履歴データの取得数が、一の特定ユーザについて前記所定数（１００個）以上となると（ステップＳ１５でＹＥＳ）、判別情報生成部３１２は、当該所定数以上の当該操作履歴データに基づいて、当該一の特定ユーザに対応する前記ロジスティック回帰式を生成する（ステップＳ１６）。
【００６６】
サーバ３０は、判別情報生成部３１２が生成した前記ロジスティック回帰式を、クライアントＰＣ２０に送信する（ステップＳ１７）。続いて判別情報更新部２３５は、記憶部２２０に記憶されているロジスティック回帰式を、クライアントＰＣ２０が受信した前記ロジスティック回帰式に更新する（ステップＳ１８）。
【００６７】
このようにして判別情報生成部３１２が、前記特定ユーザ毎に前記ロジスティック回帰式を生成した後は、当該ロジスティック回帰式を用いて、ログイン操作後のクライアントＰＣ２０のユーザが、前記認証ユーザであるか否かを判別部２３３が判別することができるようになる。
【００６８】
判別部２３３が行うユーザの判別について以下に説明する。クライアントＰＣ２０に送信されたロジスティック回帰式は、記憶部２２０に格納される。判別部２３３は、ログイン時に認証された前記認証ユーザに対応する前記ロジスティック回帰式を記憶部２２０から読み出し、変数ｘ１〜ｘ８からなる現在使用中のユーザの操作履歴データを当該ロジスティック回帰式に代入する。
【００６９】
式１のおけるｑは０から１の間の値を取り、現在使用中のユーザが前記認証ユーザである確率の推定値であるから、ｑ＞０．５であれば、現在使用中のユーザは前記認証ユーザであると判別部２３３は判別し、ｑ≦０．５であれば現在使用中のユーザは前記認証ユーザとは異なると判別部２３３は判別する。ロジスティック回帰を用いた機械学習は高精度であるため、判別部２３３による前記の判別も高精度となる。
【００７０】
例えば、ログイン操作によって認証された前記認証ユーザが、クライアントＰＣ２０を離れた隙に、当該認証ユーザ以外の者がクライアントＰＣ２０を不正使用する、あるいは、クライアントＰＣ２０の使用を許可されている特定ユーザとは異なる者が不正ログインしてクライアントＰＣ２０を不正使用するような、いわゆるなりすまし行為が行われた場合を想定する。
【００７１】
このようななりすまし行為を行ってクライアントＰＣ２０を使用する者（以下なりすまし行為者という）によるクライアントＰＣ２０の操作パターンは、前記認証ユーザの操作パターンとは当然に異なる。したがって、なりすまし行為者のキー操作およびマウス操作に基づいて作成された前記操作履歴データを、前記認証ユーザに対応するロジスティック回帰式に代入した場合、ｑ≦０．５となる。すなわち、当該なりすまし行為者は、前記認証ユーザとは異なると判別部２３３が判別することになる。
【００７２】
このとき、端末ロック部２３４は、クライアントＰＣ２０をロックするので、前記なりすまし行為者は、前記の不正利用を続けることができなくなる。そのため、ネットワーク１０上の図略のデータベース等に保存されている営業秘密等のデータを、窃取や改竄等することを目的とした前記なりすまし行為者による前記不正使用を阻止することができる。したがって、ネットワーク１０のセキュリティを向上させることができる。
【００７３】
図６は、一の前記特定ユーザがクライアントＰＣ２０にログインした後の、クライアントＰＣ２０における処理を示すフローチャートである。一の前記特定ユーザがクライアントＰＣ２０にログインすると（ステップＳ１０１）、キー操作データ生成部２３１が前記キー操作データを生成し、マウス操作データ生成部２３２が前記マウス操作データを生成して、前記操作履歴データが作成される（ステップＳ１０２）。
【００７４】
判別部２３３は、前記一の特定ユーザ（認証ユーザ）に対応するロジスティック回帰式を記憶部２２０から読み出し、ステップＳ１０２で生成された操作履歴データを当該ロジスティック回帰式に代入し（ステップＳ１０３）、現在使用中のユーザが前記認証ユーザであるか否かを判別する（ステップＳ１０４）。ｑ＞０．５であれば、現在使用中のユーザは前記認証ユーザであると判別部２３３は判別し（ステップＳ１０４でＹＥＳ）、ｑ≦０．５であれば現在使用中のユーザは前記認証ユーザとは異なると判別部２３３は判別する（ステップＳ１０４でＮＯ）。ステップＳ１０４でＮＯの場合、端末ロック部２３４は、クライアントＰＣ２０をロックし、クライアントＰＣ２０の操作を制限する（ステップＳ１０５）。
【００７５】
ステップＳ１０４でＹＥＳの場合、ステップＳ１０２に戻る。すなわち、クライアントＰＣ２０を現在使用しているユーザが、前記の所定数（１００回）以上のキータッチ数の連続入力を行う毎に、ステップＳ１２からステップＳ１４が繰り返される。
【００７６】
以上説明した上記実施形態に係る監視システム１によれば、ユーザ毎に特徴があり、かつ、長期においてパターンの変化が少ないキーボード操作およびマウス操作に基づいてユーザの判別を行うので、クライアントＰＣ２０のユーザが前記特定ユーザであるか否かを確実に判別することができる。また、前記なりすまし行為者による不正使用を阻止できるので、ネットワーク１０のセキュリティを向上させることができる。さらに、生体認証とは異なり、カメラや指紋センサ等の特別なハードウェアを必要としないので、監視システム１は低コストで提供可能である。
【００７７】
以上、本発明の一実施形態に係る監視システム１について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば次のような変形実施形態を取ることもできる。
【００７８】
（１）上記実施形態では、サーバ３０が操作履歴取得部３１１と判別情報生成部３１２とを備える構成とされている。これに代えて、図７に示すように、例えばサーバ３０にネットワーク１０を介して解析用ＰＣ４０を接続し、解析用ＰＣ４０が判別情報生成部４１２を具備して機能するようにしても良い。また、クライアントＰＣ２０が例えば共用ＰＣである場合は、クライアントＰＣ２０が、操作履歴取得部３１１と判別情報生成部３１２とを、さらに具備して機能するようにすることもできる。
【００７９】
（２）上記実施形態では、判別情報生成部３１２は、前記判別情報としてロジスティック回帰式を生成しているが、ベクターサポートマシンを用いて判別情報生成部３１２が当該判別情報を生成するようにしても、精度の高い判別情報を生成することができる。
【符号の説明】
【００８０】
１  監視システム
１０  ネットワーク
２０  クライアントＰＣ（端末）
２１０  入力装置
２１１  マウス
２１２  キーボード
２２０  記憶部（記憶手段）
２３１  キー操作データ生成部（キー操作データ生成手段）
２３２  マウス操作データ生成部（マウス操作データ生成手段）
２３３  判別部（判別手段）
２３４  端末ロック部（端末ロック手段）
２３５  判別情報更新部（判別情報更新手段）
３０  サーバ
３１１  操作履歴取得部（操作履歴取得手段）
３１２  判別情報生成部（判別情報生成手段）
【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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【図６】
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【図７】
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