(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの行動履歴を取得する取得部と、
前記取得部によって取得されたユーザの行動履歴に基づいて前記ユーザの特徴を学習する学習部と、
前記ユーザの行動に関する入力情報と、前記学習部によって学習された学習結果である前記ユーザの特徴を示すモデルを形成する要素の重みであって前記入力情報に対応する前記要素の重みのうち要素の重みの変動しにくさを示す要素の信頼性が所定の閾値以上である要素の重みと、のそれぞれの積算結果に基づいてユーザの認証を行う認証部と
を備えたことを特徴とする認証装置。
【請求項２】
前記認証部は、
前記ユーザの行動予定に基づいて補正した前記要素の重みと、前記入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう
ことを特徴とする請求項１に記載の認証装置。
【請求項３】
前記認証部は、
前記ユーザの行動予定のうち予め設定された所定の行動に基づいて補正した前記要素の重みと、前記入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の認証装置。
【請求項４】
前記認証部は、
前記ユーザの行動予定として当該ユーザのスケジュールに入力された情報に基づいて補正した前記要素の重みと、前記入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の認証装置。
【請求項５】
前記認証部は、
前記ユーザの行動履歴に基づいて補正した前記要素の重みと、前記入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の認証装置。
【請求項６】
前記認証部は、
前記ユーザの行動履歴として他のユーザとのコミュニケーションを支援するサービス上の行動履歴に基づいて補正した前記要素の重みと、前記入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の認証装置。
【請求項７】
前記認証部は、
前記ユーザの行動履歴に基づく前記ユーザの状況に基づいて補正した前記要素の重みと、前記入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の認証装置。
【請求項８】
前記認証部は、
前記学習結果と、前記ユーザの行動履歴に基づいて補正した入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の認証装置。
【請求項９】
認証装置が実行する認証方法であって、
ユーザの行動履歴を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得されたユーザの行動履歴に基づいて前記ユーザの特徴を学習する学習工程と、
前記ユーザの行動に関する入力情報と、前記学習工程によって学習された学習結果である前記ユーザの特徴を示すモデルを形成する要素の重みであって前記入力情報に対応する前記要素の重みのうち要素の重みの変動しにくさを示す要素の信頼性が所定の閾値以上である要素の重みと、のそれぞれの積算結果に基づいてユーザの認証を行なう認証工程と
を含んだことを特徴とする認証方法。
【請求項１０】
ユーザの行動履歴を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得されたユーザの行動履歴に基づいて前記ユーザの特徴を学習する学習手順と、
前記ユーザの行動に関する入力情報と、前記学習手順によって学習された学習結果である前記ユーザの特徴を示すモデルを形成する要素の重みであって前記入力情報に対応する前記要素の重みのうち要素の重みの変動しにくさを示す要素の信頼性が所定の閾値以上である要素の重みと、のそれぞれの積算結果に基づいてユーザの認証を行なう認証手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする認証プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、認証装置、認証方法および認証プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ユーザを認証する技術が知られている。このようなユーザ認証に関する技術として、複数の情報を用いてユーザの認証を行なう技術が知られている。例えば、このような技術では、購買履歴や建物への入退場、知人との合流、画像の撮影等といった様々な行動履歴情報を組み合わせて生成した認証情報と、利用者からの入力とを比較してユーザの認証を行なう。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−５９８３７号公報
【特許文献２】特開２００９−２３０６５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の従来技術では、ユーザを高い精度で認証することができるとは限らなかった。例えば、上記の従来技術では、予め生成された認証情報と利用者からの入力とを比較してユーザの認証を行なうので、ユーザの行動の変化を認証において動的に反映することが困難である。このようなことから、上記の従来技術では、ユーザを高い精度で認証することができるとは限らなかった。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザを高い精度で認証することができる認証装置、認証方法および認証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】
【０００６】
本願に係る認証装置は、ユーザの行動履歴を取得する取得部と、前記取得部によって取得されたユーザの行動履歴に基づいて前記ユーザの特徴を学習する学習部と、前記学習部によって学習された学習結果と、前記ユーザの行動に関する入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう認証部とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、ユーザを高い精度で認証することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る認証システムによる認証処理の一例を示す説明図である。
【図２】図２は、実施形態に係る認証装置の構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る行動情報記憶部の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る特徴情報記憶部の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る認証装置による認証処理手順を示すフローチャートである。
【図６】図６は、ユーザの特徴の一例を示す図である。
【図７】図７は、認証装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願に係る認証装置、認証方法および認証プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る認証装置、認証方法および認証プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１０】
〔１．実施形態〕
〔１−１．実施形態に係る認証処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る認証処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る認証システム１による認証処理の一例を示す説明図である。図１の例では、端末装置１０を有するユーザＵ１の認証を行なう認証処理が行われる。
【００１１】
図１に示すように、認証システム１には、端末装置１０と、認証装置１００とが含まれる。端末装置１０、認証装置１００は、それぞれネットワークと有線または無線により通信可能に接続される。
【００１２】
端末装置１０は、スマートフォンや、ＰＣ（Personal  Computer）や、タブレット型端末や、携帯電話機、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等の情報処理装置である。認証装置１００は、ユーザの認証を行なうサーバ装置である。
【００１３】
具体的には、認証装置１００は、まず、ユーザＵ１の行動履歴を取得する（ステップＳ１）。例えば、認証装置１００は、ユーザＵ１の行動履歴として、ユーザＵ１が行った行動の内容とかかる行動を行なった日時に関する情報を取得する。一例としては、認証装置１００は、ユーザＵ１が日時「2015/12/10  11:00」に「渋谷に滞在」したことを示す情報を取得する。他の例では、認証装置１００は、ユーザＵ１が日時「2015/12/10  11:04」に「Ａサイトにアクセス」したことを示す情報を取得する。他の例では、認証装置１００は、ユーザＵ１が日時「2015/12/10  11:10」に「Ｘアプリを使用」したことを示す情報を取得する。そして、認証装置１００は、取得したユーザＵ１が行った行動の内容とかかる行動を行なった日時に関する情報を、ユーザＵ１に割り当てられたユーザＩＤに対応付けて図２に示す行動情報記憶部１２１に格納する。
【００１４】
続いて、認証装置１００は、ユーザＵ１の特徴を学習する（ステップＳ２）。具体的には、認証装置１００は、取得されたユーザＵ１の行動履歴に基づいてユーザＵ１の特徴を学習する。例えば、認証装置１００は、ユーザＵ１の行動履歴と他のユーザの行動履歴とを学習データとして用いてユーザＵ１の特徴を示すモデルを生成する。一例としては、認証装置１００は、ユーザＵ１の特徴を示すモデルとして以下の式（１）によりユーザＵ１の特徴を示す要素ｘ１〜ｘｎの重みｗ１〜ｗｎを算出する。
【００１５】
【数１】
0006509137.tif 000002
【００１６】
ここで、要素ｘ１〜ｘｎは、例えば、ユーザが滞在する場所や、閲覧するＷｅｂページのサイト、使用するアプリケーション、使用するデバイスなどといった各種の特徴を示す。重みｗ１〜ｗｎは、要素ｘ１〜ｘｎが示す特徴の加重を示す。例えば、認証装置１００は、ユーザＵ１の特徴を示すモデルの「ｙ」の値に強く影響を与える要素の重みほど高い値を算出する。一例としては、認証装置１００は、ユーザＵ１と他のユーザの行動履歴を用いて、ユーザＵ１が他のユーザと比較して相対的に多く滞在する場所や、閲覧するＷｅｂページのサイト、使用するアプリケーション、使用するデバイスに対応する要素ｘ１〜ｘｎの重みｗ１〜ｗｎほど高い値を算出する。
【００１７】
その後、認証装置１００は、入力情報を受信する（ステップＳ３）。具体的には、認証装置１００は、ユーザＵ１が端末装置１０を操作してユーザの認証に関するリクエストを認証装置１００に送信した場合に、ユーザＵ１の行動に関する入力情報を端末装置１０から受信する。例えば、認証装置１００は、入力情報として、ユーザＵ１が現在滞在している場所や、直近に閲覧したＷｅｂページのサイト、直近に使用したアプリケーション、認証を要求する際に使用しているデバイスなどに関する情報を、端末装置１０から受信する。
【００１８】
続いて、認証装置１００は、学習された学習結果と、ユーザＵ１の行動に関する入力情報とに基づいてユーザＵ１の認証を行なう（ステップＳ４）。具体的には、認証装置１００は、学習結果としてユーザＵ１の特徴を示すモデルを形成する要素ｘ１〜ｘｎの重みｗ１〜ｗｎと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。例えば、認証装置１００は、ユーザＵ１の特徴を示すモデルを形成する要素ｘ１〜ｘｎのうち入力情報が示す行動に対応する要素に入力情報を代入することで算出される「ｙ」の値が所定の閾値以上である場合に、ユーザＵ１であると認証する。その後、認証装置１００は、認証結果を端末装置１０に送信する（ステップＳ５）。
【００１９】
このように、実施形態に係る認証装置１００は、ユーザの行動履歴を取得する。また、認証装置１００は、取得されたユーザの行動履歴に基づいてユーザの特徴を学習する。また、認証装置１００は、学習された学習結果と、ユーザの行動に関する入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。
【００２０】
これにより、認証装置１００は、ユーザの行動履歴から特徴を学習した結果に基づいてユーザの認証を行なうことができるので、ユーザを高い精度で認証することができる。例えば、認証装置１００は、ユーザの過去の行動に基づく特徴とユーザの今の状況を示す入力情報とを用いてユーザの認証を行なうことができるので、認証精度を高めることができる。
【００２１】
また、実施形態に係る認証装置１００は、学習結果としてユーザの特徴を示すモデルを形成する要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。これにより、認証装置１００は、ユーザの特徴を示す要素と入力情報が示す要素を用いてユーザの認証を行なうことができるので、ユーザを高い精度で認証することができる。
【００２２】
なお、図１では、認証システム１に、１台の端末装置１０と、１台の認証装置１００とが含まれる例を示したが、認証システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の認証装置１００が含まれてもよい。
【００２３】
また、図１では、説明を簡単にするため、ユーザが滞在する場所、閲覧するＷｅｂページのサイト、使用するアプリケーション、使用するデバイスをモデルの要素の例として示したが、実際には上述した要素に限らず、ユーザの特徴を示す各種の要素によってモデルが形成される。
【００２４】
〔１−２．実施形態に係る認証装置の構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る認証装置１００の構成について説明する。図２は、実施形態に係る認証装置１００の構成例を示す図である。図２に示すように、認証装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、認証装置１００は、認証装置１００を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、各種情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）を有してもよい。
【００２５】
（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。具体的には、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続され、ネットワークを介して、端末装置１０との間で情報の送受信を行なう。例えば、通信部１１０は、ユーザの行動履歴や、ユーザを認証する際に用いる入力情報、認証結果の送受信を行なう。
【００２６】
（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、行動情報記憶部１２１と、特徴情報記憶部１２２とを有する。
【００２７】
（行動情報記憶部１２１について）
行動情報記憶部１２１は、ユーザの行動履歴に関する情報を記憶する。具体的には、行動情報記憶部１２１は、ユーザ毎に、ユーザが行った行動に関する情報を記憶する。ここで、図３に、実施形態に係る行動情報記憶部１２１の一例を示す。図３に示すように、行動情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「日時」および「行動」といった項目を有する。
【００２８】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、「ユーザＩＤ」には、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、「ユーザＩＤ」には、ユーザごとに個別に割り当てられるユニークな英数字等の文字列などが記憶される。「日時」は、ユーザが行動を行なった時間を示す。例えば、「日時」には、ユーザが行動を行なった年、月、日、時刻などが記憶される。
【００２９】
「行動」は、ユーザが行った行動の内容を示す。例えば、「行動」には、ユーザが滞在した場所や、閲覧したサイト、起動したアプリケーションに関する情報などが記憶される。なお、図３に示す行動に関する情報は一例に過ぎず、行動情報記憶部１２１は、実際には、その他の各種の行動に関する情報も多数記憶する。
【００３０】
すなわち、図３では、ユーザＩＤ「Ｕ１」によって識別されるユーザは、日時「2015/12/10  11:00」に「渋谷に滞在」した例を示している。ユーザＩＤ「Ｕ２」によって識別されるユーザは、日時「2015/12/10  11:00」に「Ｂサイトにアクセス」した例を示している。
【００３１】
（特徴情報記憶部１２２について）
特徴情報記憶部１２２は、ユーザの特徴に関する情報を記憶する。具体的には、特徴情報記憶部１２２は、ユーザ毎に、ユーザの特徴を示すモデルを形成する要素に関する情報を記憶する。ここで、図４に、実施形態に係る特徴情報記憶部１２２の一例を示す。図４に示すように、特徴情報記憶部１２２は、「ユーザＩＤ」および「特徴」といった項目を有する。
【００３２】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。例えば、「ユーザＩＤ」には、ユーザごとに個別に割り当てられるユニークな英数字等の文字列などが記憶される。「特徴」は、ユーザの特徴を示す情報を示す。例えば、「特徴」は、「位置情報」、「閲覧情報」、「アプリ情報」、「デバイス情報」といった項目を有する。一例としては、「位置情報」は、ユーザが滞在する場所を要素とした重みが記憶される。ここで、「重み」は、一態様としては、ユーザが滞在する頻度が高い場所ほど高い値が記憶される。「閲覧情報」は、ユーザが閲覧するサイトを要素とした重みが記憶される。ここで、「重み」は、一態様としては、ユーザが閲覧する頻度が高いサイトほど高い値が記憶される。「アプリ情報」は、ユーザが使用するアプリケーションを要素とした重みが記憶される。ここで、「重み」は、一態様としては、ユーザが使用する頻度が高いアプリケーションほど高い値が記憶される。「デバイス情報」は、ユーザが使用するデバイスを要素とした重みが記憶される。ここで、「重み」は、一態様としては、ユーザが使用する頻度が高いデバイスほど高い値が記憶される。
【００３３】
すなわち、図４では、ユーザＩＤ「Ｕ１」によって識別されるユーザは、「品川」より「渋谷」に滞在する頻度が高いという特徴を有する例を示している。また、ユーザＩＤ「Ｕ１」によって識別されるユーザは、「Ｂサイト」より「Ａサイト」を閲覧する頻度が高いという特徴を有する例を示している。また、ユーザＩＤ「Ｕ１」によって識別されるユーザは、「Ｙアプリ」より「Ｘアプリ」を使用する頻度が高いという特徴を有する例を示している。また、ユーザＩＤ「Ｕ１」によって識別されるユーザは、「Ｗパソコン」より「Ｖフォン」を使用する頻度が高いという特徴を有する例を示している。
【００３４】
（制御部１３０について）
制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、認証装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（認証プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。
【００３５】
制御部１３０は、図２に示すように、取得部１３１と、学習部１３２と、認証部１３３とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する認証処理を行なう構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図２に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【００３６】
（取得部１３１について）
取得部１３１は、ユーザの行動履歴を取得する。具体的には、取得部１３１は、ユーザの行動に関する情報を、ユーザが有する端末装置１０から取得する。また、取得部１３１は、端末装置１０からユーザの行動に関する情報を取得した場合に、取得したユーザの行動に関する情報を行動情報記憶部１２１に格納する。例えば、取得部１３１は、ユーザが行った行動の内容とかかる行動を行なった日時に関する情報を、かかるユーザに割り当てられたユーザＩＤに対応付けて行動情報記憶部１２１に格納する。
【００３７】
一例としては、取得部１３１は、ユーザの行動に関する情報として、ユーザが滞在した場所の滞在時間、滞在頻度、滞在日時などを取得する。他の例では、取得部１３１は、ユーザの行動に関する情報として、ユーザがＷｅｂページのサイトにアクセスした時刻、滞在時間、デバイスに関する情報などを取得する。他の例では、取得部１３１は、ユーザの行動に関する情報として、端末装置１０が備える各種のセンサ（例えば、ＧＰＳセンサや、ジャイロセンサ、加速度センサ、照度センサ、近接センサなど）の反応回数、頻度、測定値、異常度などを取得する。他の例では、取得部１３１は、ユーザの行動に関する情報として、ユーザが利用したサービスの使用状況、頻度などを取得する。他の例では、取得部１３１は、ユーザの行動に関する情報として、ユーザが使用したアプリケーションの使用頻度、キャッシュ情報、スマートフォンにおける操作ログなどを取得する。他の例では、取得部１３１は、ユーザの行動に関する情報として、セキュリティ認証に伴う行動に関する情報を取得する。例えば、取得部１３１は、セキュリティ認証に伴う行動として、ＩＤやパスワードの成否や、間違えやすいパスワード、指紋や声紋などの生体情報、ユーザを確認する質問とかかる質問に対するユーザの回答などを取得する。
【００３８】
（学習部１３２について）
学習部１３２は、取得部１３１によって取得されたユーザの行動履歴に基づいてユーザの特徴を学習する。具体的には、学習部１３２は、ユーザの行動履歴に基づいてユーザの特徴を示すモデルを生成する。ユーザの行動履歴には、ユーザの本人性が現れるからである。より具体的には、学習部１３２は、行動情報記憶部１２１に記憶されたユーザの行動履歴を学習データとして用いてユーザの特徴を示すモデルをユーザ毎に生成する。例えば、学習部１３２は、行動情報記憶部１２１に記憶されたユーザの行動履歴を参照し、ユーザの特徴を示す上記（１）のようなモデルを形成する要素ｘ１〜ｘｎの重みｗ１〜ｗｎを算出する。一例としては、学習部１３２は、ユーザの特徴を示すモデルの「ｙ」の値に強く影響を与える要素の重みほど高い値を算出する。一態様としては、学習部１３２は、モデルが特徴を示すユーザの行動履歴と他のユーザの行動履歴とを用いて、他のユーザと比較して相対的に多く滞在する場所や、閲覧するＷｅｂページのサイト、使用するアプリケーション、使用するデバイスに対応する要素ｘ１〜ｘｎの重みｗ１〜ｗｎほど高い値を算出する。言い換えると、学習部１３２は、ユーザにとって独自の要素ｘ１〜ｘｎの重みｗ１〜ｗｎほど高い値を算出する。そして、学習部１３２は、算出した重みｗ１〜ｗｎを要素ｘ１〜ｘｎと対応付けて特徴情報記憶部１２２に格納する。これにより、学習部１３２は、ユーザの特徴を示すモデルを生成する。
【００３９】
（認証部１３３について）
認証部１３３は、学習部１３２によって学習された学習結果と、ユーザの行動に関する入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。具体的には、認証部１３３は、学習結果としてユーザの特徴を示すモデルを形成する要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。例えば、認証部１３３は、ユーザの行動予定に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。言い換えると、認証装置１００は、ユーザの状況に応じて要素の重みを動的に変更してユーザの認証を行なう。ここで、要素の重みは、同一のユーザであっても行動履歴が順次蓄積されるため毎回同じにはならず、変動しやすい要素もあれば変動しにくい要素もある。このため、認証部１３３は、要素の信頼性に応じて要素ごとに重みを調整する。例えば、認証部１３３は、変動しやすい要素ほど信頼性が低いとして要素の重みを低く調整する。一方、認証部１３３は、変動しにくい要素ほど信頼性が高いとして要素の重みを高く調整する。変動しやすい変動しやすい要素や変動しにくい要素は、一例としては、いくつかの期間ごとに学習データを区切って重みごとに平均や分散を算出することで判断される。なお、ユーザの行動予定は、例えば、ユーザのスケジューラやメールの内容などから取得される。
【００４０】
一例としては、認証部１３３は、ユーザの行動予定のうち予め設定された所定の行動に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。ここで、予め設定された所定の行動は、旅行、イベントへの参加、記念日の行事、災害や天気の変動時の行動などといった短期的に影響を及ぼすものと、引っ越し、端末装置１０の機種変更、出産、転職、転校、異動、入退院などといった長期的に影響を及ぼすものが挙げられる。一態様としては、認証部１３３は、ユーザの行動予定としてユーザのスケジュールに入力された情報に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。例えば、認証部１３３は、ユーザのスケジュールに旅行や出張の予定に関する情報が入力されている場合に、ユーザの滞在場所に対応する要素の重みを「０」に補正する。言い換えると、認証部１３３は、ユーザの将来の予定を反映して、ユーザの特徴を示すモデルを形成する要素をフレキシブルに脱着する。すなわち、認証部１３３は、将来の異常として推測される要素を除外してユーザの認証を行なう。認証対象のユーザにとって非常にまれな滞在場所などはノイズとして例外的に扱い認証精度を高めるためである。
【００４１】
〔１−３．実施形態に係る認証処理手順〕
次に、図５を用いて、実施形態に係る認証装置１００による認証処理の手順について説明する。図５は、実施形態に係る認証装置１００による認証処理手順を示すフローチャートである。
【００４２】
図５に示すように、認証装置１００は、ユーザの行動履歴を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、認証装置１００は、ユーザの行動に関する情報を、ユーザが有する端末装置１０から取得する。ここで、認証装置１００は、ユーザの行動履歴を取得していない場合には（ステップＳ１０１；Ｎｏ）、ユーザの行動履歴を取得するまで待機する。
【００４３】
続いて、認証装置１００は、端末装置１０からユーザの行動に関する情報を取得した場合に（ステップＳ１０１；Ｙｅｓ）、取得したユーザの行動に関する情報を行動情報記憶部１２１に格納する（ステップＳ１０２）。例えば、認証装置１００は、ユーザが行った行動の内容とかかる行動を行なった日時に関する情報を、かかるユーザに割り当てられたユーザＩＤに対応付けて行動情報記憶部１２１に格納する。
【００４４】
その後、認証装置１００は、取得部１３１によって取得されたユーザの行動履歴に基づいてユーザの特徴を学習する（ステップＳ１０３）。例えば、認証装置１００は、ユーザの行動履歴に基づいてユーザの特徴を示すモデルを生成する。
【００４５】
そして、認証装置１００は、学習した学習結果を特徴情報記憶部１２２に格納する（ステップＳ１０４）。例えば、認証装置１００は、学習結果として、ユーザの特徴を示すモデルを形成する要素の重みを特徴情報記憶部１２２に格納する。
【００４６】
続いて、認証装置１００は、学習部１３２によって学習された学習結果と、ユーザの行動に関する入力情報とに基づいてユーザの認証を実行する（ステップＳ１０５）。例えば、認証装置１００は、学習結果としてユーザの特徴を示すモデルを形成する要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。
【００４７】
〔１−４．実施形態の効果〕
上述してきたように、実施形態に係る認証装置１００は、取得部１３１と、学習部１３２と、認証部１３３とを有する。取得部１３１は、ユーザの行動履歴を取得する。学習部１３２は、取得部１３１によって取得されたユーザの行動履歴に基づいてユーザの特徴を学習する。認証部１３３は、学習部１３２によって学習された学習結果と、ユーザの行動に関する入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。
【００４８】
これにより、認証装置１００は、ユーザの行動履歴から特徴を学習した結果に基づいてユーザの認証を行なうことができるので、ユーザを高い精度で認証することができる。例えば、認証装置１００は、ユーザの過去の行動に基づく特徴とユーザの今の状況を示す入力情報とを用いてユーザの認証を行なうことができるので、認証精度を高めることができる。
【００４９】
また、実施形態に係る認証装置１００において、認証部１３３は、学習結果としてユーザの特徴を示すモデルを形成する要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。これにより、認証装置１００は、ユーザの特徴を示す要素と入力情報が示す要素を用いてユーザの認証を行なうことができるので、ユーザを高い精度で認証することができる。
【００５０】
また、実施形態に係る認証装置１００において、認証部１３３は、ユーザの行動予定に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。これにより、認証装置１００は、ユーザの行動予定を即時的にモデルに反映することができるので、ユーザをより高い精度で認証することができる。
【００５１】
また、実施形態に係る認証装置１００において、認証部１３３は、ユーザの行動予定のうち予め設定された所定の行動に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。これにより、認証装置１００は、ユーザに影響を与える今後の予定を考慮して認証を行なうことができるので、ユーザをより高い精度で認証することができる。例えば、認証装置１００は、ユーザが普段とは異なる行動を行なう予定がある場合にかかる行動を考慮して認証を行なうことができるので、認証精度を高めることができる。
【００５２】
また、実施形態に係る認証装置１００において、認証部１３３は、ユーザの行動予定としてユーザのスケジュールに入力された情報に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。これにより、認証装置１００は、ユーザの今後のスケジュールを考慮してユーザの認証を行なうことができるので、ユーザをより高い精度で認証することができる。例えば、認証装置１００は、スケジュールに出張することが入力されている場合に場所に関する要素の重みを「０」にすることで認証精度を高めることができる。
【００５３】
〔２．変形例〕
上述した実施形態に係る認証装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、上記の認証装置１００の他の実施形態について説明する。
【００５４】
〔２−１．行動履歴に基づいてモデルを形成する要素の重みを補正〕
上記の実施形態では、認証装置１００が学習部１３２によって学習された学習結果と、ユーザの行動に関する入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう例を挙げて説明した。ここで、認証装置１００は、ユーザの行動履歴に基づいて補正した要素の重みを用いてユーザの認証を行なってもよい。
【００５５】
具体的には、認証装置１００の認証部１３３は、ユーザの行動履歴に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。例えば、認証装置１００は、ユーザの行動履歴として他のユーザとのコミュニケーションを支援するサービス上の行動履歴に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。言い換えると、認証装置１００は、ＳＮＳ（Social  Networking  Service）上でのユーザの行動履歴に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。一例としては、認証装置１００は、ＳＮＳにユーザがメッセージを投稿した投稿履歴に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。他の例では、認証装置１００は、ユーザが今まで興味を持たなかった分野に興味を持つＳＮＳ上で繋がりのある他のユーザとの交流に関する行動に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。
【００５６】
このように、変形例に係る認証装置１００は、ユーザの行動履歴に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。これにより、認証装置１００は、ユーザの行動履歴を反映した要素の重みを用いてユーザを認証することができるので、ユーザの認証精度をより高めることができる。
【００５７】
また、変形例に係る認証装置１００は、ユーザの行動履歴として他のユーザとのコミュニケーションを支援するサービス上の行動履歴に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。これにより、認証装置１００は、ＳＮＳ上のユーザの行動を反映した要素の重みを用いてユーザを認証することができるので、ユーザの認証精度をより高めることができる。
【００５８】
〔２−２．ライフステージに基づいてモデルを形成する要素の重みを補正〕
上記の実施形態では、認証装置１００が学習部１３２によって学習された学習結果と、ユーザの行動に関する入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう例を挙げて説明した。ここで、認証装置１００は、ユーザのライフステージに基づいて補正した要素の重みを用いてユーザの認証を行なってもよい。
【００５９】
具体的には、認証装置１００の認証部１３３は、ユーザの行動履歴に基づくユーザの状況に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。例えば、認証装置１００は、まず、ユーザの検索履歴やＷｅｂページの閲覧履歴、商品の購入履歴などといった各種の履歴からユーザの状況を判定する。一例としては、認証装置１００は、ユーザが旅行を行なう場合に、旅行する場所について調査する状況、ホテルや航空券の予約を行なう状況、旅行に必要な持ち物を購入する状況など、どのステージに属している状況であるかをユーザの行動履歴から判定する。その後、認証装置１００は、判定したユーザの状況に基づいて、モデルを形成する要素の重みを補正する。そして、認証装置１００は、補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。
【００６０】
このように、変形例に係る認証装置１００は、ユーザの行動履歴に基づくユーザの状況に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。これにより、認証装置１００は、ユーザのライフステージに応じて補正した要素の重みを用いてユーザの認証を行なうことができるので、ユーザの認証精度をより高めることができる。
【００６１】
〔２−３．入力情報を補正〕
上記の実施形態では、認証装置１００が学習部１３２によって学習された学習結果と、ユーザの行動に関する入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう例を挙げて説明した。ここで、認証装置１００は、モデルを形成する要素の重みに限らず、入力情報を補正してもよい。
【００６２】
具体的には、認証装置１００の認証部１３３は、学習結果と、ユーザの行動履歴に基づいて補正した入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。例えば、認証装置１００は、ユーザの行動履歴として、ユーザが過去に滞在した場所や閲覧したＷｅｂページのサイト、使用したアプリケーション、使用したデバイスに基づいて、入力情報を補正する。一例としては、認証装置１００は、普段訪れることが少ない場所にユーザが滞在している場合には、入力情報のうち場所に対応する情報を差し引くことで入力情報を補正する。
【００６３】
このように、変形例に係る認証装置１００は、学習結果と、ユーザの行動履歴に基づいて補正した入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。これにより、認証装置１００は、ユーザの行動履歴を反映した入力情報を用いてユーザを認証することができるので、ユーザの認証精度をより高めることができる。
【００６４】
〔２−４．ユーザの特徴を可視化〕
上記の実施形態では、認証装置１００が学習部１３２によって学習された学習結果と、ユーザの行動に関する入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう例を挙げて説明した。ここで、認証装置１００は、学習結果を、ユーザの認証に限らず、ユーザの特徴を可視化する情報として活用してもよい。この点について図６を用いて説明する。図６は、ユーザの特徴の一例を示す図である。例えば、認証装置１００は、ユーザの特徴を示すモデルを形成する要素を「位置情報系」、「閲覧情報系」、「センサ情報系」、「時間系」、「スマホログ系」などといったカテゴリに分類する。続いて、認証装置１００は、ユーザの特徴を示すモデルを形成する要素の重みをカテゴリ別に合算する。そして、認証装置１００は、図６に示すように、カテゴリ別の要素の重みの合算値をグラフ化して表示する。図６の例では、「閲覧情報系」、「センサ情報系」、「スマホログ系」より「位置情報系」と「時間系」に特徴があるユーザであることを示す。これにより、認証装置１００は、ユーザの特徴をカテゴリ別に表示することができるので、どのようなカテゴリにユーザの特徴があるのかを相対的にわかりやすく把握させることができる。このため、認証装置１００は、例えば、ユーザの特徴を示す情報をマーケティングや広告配信に活用することができる。
【００６５】
〔２−５．端末装置に適用〕
上記の実施形態では、認証装置１００がサーバである例を挙げて説明した。ここで、認証装置１００は、サーバに限らず、ユーザが有する端末装置１０に適用されてもよい。この場合、端末装置１０は、ユーザの行動履歴を取得する取得部と、取得部によって取得されたユーザの行動履歴に基づいてユーザの特徴を学習する学習部と、学習部によって学習された学習結果と、ユーザの行動に関する入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう認証部とを有する。例えば、端末装置１０は、ユーザの行動履歴として、ユーザの操作ログやセンサが検出するログをかかる端末装置１０が有する記憶部から取得する。続いて、端末装置１０は、取得されたユーザの行動履歴に基づいて、ユーザの特徴を示すモデルを形成する要素の重みを算出し、算出した要素の重みを学習結果として記憶部に格納する。そして、端末装置１０は、学習結果と、ユーザの行動に関する入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。なお、端末装置１０は、ユーザの行動履歴を、他の装置が有する記憶部から取得してもよい。また、端末装置１０は、他の装置によって算出されたユーザの特徴を示すモデルを形成する要素の重みと、入力情報とを用いてユーザの認証を行なってもよい。
【００６６】
〔２−６．機械学習で所定の行動を検知〕
上記の実施形態では、認証装置１００がユーザの行動予定のうち予め設定された所定の行動に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう例を挙げて説明した。ここで、認証装置１００は、予め人為的に設定された所定の行動に限らず、機械学習によって検知される所定の行動に基づいて要素の重みを補正してもよい。例えば、認証装置１００は、ユーザの行動履歴を学習データとして用いて、ユーザにとって発生頻度が相対的に低い行動を機械学習により検知する。そして、認証装置１００は、発生頻度が相対的に低い行動を所定の行動として用いて要素の重みを補正する。これにより、認証装置１００は、ユーザにとって珍しい行動を異常な行動としてユーザの認証において除外することができるので、ユーザの認証精度をより高めることができる。
【００６７】
〔２−７．変形例の効果〕
上述してきたように、変形例に係る認証装置１００において、認証部１３３は、ユーザの行動履歴に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。これにより、変形例に係る認証装置１００は、ユーザの行動履歴を反映した要素の重みを用いてユーザを認証することができるので、ユーザの認証精度をより高めることができる。
【００６８】
また、変形例に係る認証装置１００において、認証部１３３は、ユーザの行動履歴として他のユーザとのコミュニケーションを支援するサービス上の行動履歴に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。これにより、変形例に係る認証装置１００は、ＳＮＳ上のユーザの行動を反映した要素の重みを用いてユーザを認証することができるので、ユーザの認証精度をより高めることができる。
【００６９】
また、変形例に係る認証装置１００において、認証部１３３は、ユーザの行動履歴に基づくユーザの状況に基づいて補正した要素の重みと、入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。これにより、変形例に係る認証装置１００は、ユーザのライフステージに応じて補正した要素の重みを用いてユーザの認証を行なうことができるので、ユーザの認証精度をより高めることができる。
【００７０】
また、変形例に係る認証装置１００において、認証部１３３は、学習結果と、ユーザの行動履歴に基づいて補正した入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。これにより、変形例に係る認証装置１００は、ユーザの行動履歴を反映した入力情報を用いてユーザを認証することができるので、ユーザの認証精度をより高めることができる。
【００７１】
〔３．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行なうこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行なうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００７２】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【００７３】
例えば、図２に示した行動情報記憶部１２１や特徴情報記憶部１２２は、認証装置１００が保持せずに、ストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、認証装置１００は、ストレージサーバにアクセスすることで、ユーザの行動履歴やユーザの特徴を示すモデルを形成する要素の重みに関する情報を取得する。
【００７４】
また、認証装置１００は、認証処理は行わず、学習処理のみを行なう学習装置であってもよい。この場合、学習装置は、認証部１３３を有しない。そして、認証部１３３を有する認証装置が学習装置によって学習された学習結果と入力情報とに基づいてユーザの認証を行なう。
【００７５】
また、上述してきた実施形態に係る認証装置１００は、例えば図７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、認証装置１００を例に挙げて説明する。図７は、認証装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【００７６】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行なう。ＲＡＭ１２００は、各種の情報を一時的に記憶する。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【００７７】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、ネットワークＮを介して他の機器へ送信する。
【００７８】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを、入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【００７９】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto  Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【００８０】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る認証装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【００８１】
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の概要の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【００８２】
また、上述した認証装置１００は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application  Programming  Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
【００８３】
また、特許請求の範囲に記載した「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、受信部は、受信手段や受信回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【００８４】
１  認証システム
１０  端末装置
１００  認証装置
１２１  行動情報記憶部
１２２  特徴情報記憶部
１３１  取得部
１３２  学習部
１３３  認証部
【図１】
0006509137.tif 000003
【図２】
0006509137.tif 000004
【図３】
0006509137.tif 000005
【図４】
0006509137.tif 000006
【図５】
0006509137.tif 000007
【図６】
0006509137.tif 000008
【図７】
0006509137.tif 000009