(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
人物のアイデンティティを判断するためのデバイスであって、
メモリと、
或る人物に関連する属性を特定する２つ以上の項目を含むアイデンティティ情報を受信すること、
前記アイデンティティ情報の２つ以上の項目について、
前記人物と別の人物との間、または
前記人物と或る属性との間
のうちの少なくとも一方の関係を判断すること、
前記アイデンティティ情報のソース、前記アイデンティティ情報の種類、前記アイデンティティ情報の値、前記アイデンティティ情報の或る値の出現数、前記アイデンティティ情報に関連するイベントに関するイベント情報、および１つ以上のスコアリング規則のうち１つ以上に基づいて、前記関係が前記人物の正確な表現である見込みを示しかつ前記関係に関連する信用性スコアを生成すること、
前記アイデンティティ情報および前記信用性スコアを、第２のアイデンティティ情報およびそれに関連する信用性スコアとして記憶することと、
第１のアイデンティティ情報を指定するアイデンティティクエリを受信すること、
前記第２のアイデンティティ情報およびそれに関連する前記信用性スコア、ならびに前記アイデンティティクエリが指定する前記第１のアイデンティティ情報を分析して、信頼度スコアを生成すること、ならびに
前記信頼度スコアに基づいて、前記アイデンティティクエリに対する応答結果を提供すること、
をする１つ以上のプロセッサと、
を含むデバイス。
【請求項２】
前記１つ以上のプロセッサはさらに、
前記人物に関連する追加のアイデンティティ情報を受信すること、および
前記追加のアイデンティティ情報に基づいて前記信用性スコアを変更すること、
をする、請求項１に記載のデバイス。
【請求項３】
前記追加のアイデンティティ情報は、ユーザにより下された前記属性および／または前記関係についての判定を特定し、
前記１つ以上のプロセッサは、前記信用性スコアを変更するとき、
前記判定に基づいて前記信用性スコアを変更する、
請求項２に記載のデバイス。
【請求項４】
前記１つ以上のプロセッサはさらに、
前記判定と矛盾する情報を受信すること、
前記判定と矛盾する前記情報の受信に基づいて前記判定を無効にすること、および
前記判定を無効にするのに基づいて前記信用性スコアを変更すること、
をする、請求項３に記載のデバイス。
【請求項５】
前記１つ以上のプロセッサはさらに、
前記第１のアイデンティティ情報と、前記人物に関連する前記第２のアイデンティティ情報との類似性を判断し、
前記１つ以上のプロセッサは、前記信用性スコアを生成するとき、
前記判断された類似性に基づいて前記信用性スコアを生成する、
請求項１に記載のデバイス。
【請求項６】
前記信頼度スコアに基づく前記応答結果は、
前記第１のアイデンティティ情報の項目と、前記第２のアイデンティティ情報の項目との一致の見込み、
前記人物が特定の挙動を示す見込み、または
特定のアイデンティティを有すると主張する前記人物が前記特定のアイデンティティを有する見込み、
のうちの少なくとも１つを示す、請求項１に記載のデバイス。
【請求項７】
人物のアイデンティティを判断するために、メモリおよび１つ以上のプロセッサを有するデバイスによって実行される方法であって、
或る人物に関連する属性を特定する２つ以上の項目を含むアイデンティティ情報を受信するステップと、
前記アイデンティティ情報の２つ以上の項目について、
前記人物と別の人物との間、または
前記人物と或る属性との間
のうちの少なくとも一方の関係を判断するステップと、
前記アイデンティティ情報のソース、前記アイデンティティ情報の種類、前記アイデンティティ情報の値、前記アイデンティティ情報の或る値の出現数、前記アイデンティティ情報に関連するイベントに関するイベント情報、および１つ以上のスコアリング規則のうち１つ以上に基づいて、前記関係に関連する信用性スコアを求めるステップであって、前記信用性スコアは、前記関係が前記人物の正確な表現である見込みを示すものである、前記求めるステップと、
前記アイデンティティ情報および前記信用性スコアを、第２のアイデンティティ情報およびそれに関連する信用性スコアとして指定するステップと、
第１のアイデンティティ情報を指定するアイデンティティクエリを受信するステップと、
前記第２のアイデンティティ情報およびそれに関連する前記信用性スコア、ならびに前記アイデンティティクエリが指定する前記第１のアイデンティティ情報を分析して、信頼度スコアを求めるステップと、
前記信頼度スコアを出力または記憶するステップと、
を含む方法。
【請求項８】
前記人物に関連する追加のアイデンティティ情報を受信するステップと、
前記追加のアイデンティティ情報に基づいて前記信用性スコアを変更するステップと、
をさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記信頼度スコアを出力または記憶するステップは、
前記信頼度スコアに基づく前記アイデンティティクエリに対する応答結果を提供するステップ、
をさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記方法は、
前記第１のアイデンティティ情報と、前記人物に関連する前記第２のアイデンティティ情報との類似性を判断するステップ、
をさらに含み、
前記信用性スコアを求めるステップは、
前記判断された類似性に基づいて前記信用性スコアを求めるステップ、
をさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記信頼度スコアは、
前記第１のアイデンティティ情報の項目と、前記第２のアイデンティティ情報の項目との一致の見込み、
前記人物が特定の挙動を示す見込み、または
特定のアイデンティティを有すると主張する前記人物が前記特定のアイデンティティを有する見込み、
のうちの少なくとも１つを示す、請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
コンピュータに請求項７乃至１１のいずれか一つの方法に従う操作を行わせるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、アイデンティティの判断に関する。
【背景技術】
【０００２】
人物のアイデンティティは、人物の氏名、住所、生年月日、容姿など、人物に関連する様々な属性により表現され得る。人物について既知の属性が多いほど、人物のアイデンティティの表現はより正確になる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
場合によっては、人物に関連する属性が時間の経過とともに変化することもある。例えば、人物の氏名、住所、容姿などが変化し得る。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
一部の実装では、デバイスが、或る人物に関連するアイデンティティ情報を受信してもよく、その人物と別の人物との間またはその人物と或る属性との間のうちの少なくとも一方の関係を判断してもよい。デバイスは、該関係がその人物の正確な表現である見込みを示し該関係に関連する信用性スコアを生成してもよい。デバイスは、アイデンティティ情報に関連するアイデンティティクエリを受信してもよく、アイデンティティ情報、信用性スコア、およびアイデンティティクエリに基づいて信頼度スコアを生成してもよい。デバイスは、信頼度スコアに基づく結果を、アイデンティティクエリの受信に基づいて提供してもよい。
【０００５】
一部の実装では、デバイスが、或るアイデンティティに関連するアイデンティティ情報を受信してもよく、そのアイデンティティと別のアイデンティティとの間またはそのアイデンティティと或る属性との間のうちの少なくとも一方の関係を判断してもよい。デバイスは、該関係がアイデンティティの正確な表現である見込みを示し該関係に関連する信用性スコアを求めてもよい。デバイスは、アイデンティティ情報および信用性スコアに基づいて信頼度スコアを求めてもよく、信頼度スコアを出力または記憶してもよい。
【０００６】
一部の実装では、デバイスが、或る人物に関連するアイデンティティ情報を受信してもよく、その人物と別の人物との間またはその人物と或る属性との間のうちの少なくとも一方の関係を判断してもよい。デバイスは、該関係に関連する信用性スコアを求めてもよい。信用性スコアは、該関係がその人物の正確な表現である見込みを示してもよい。デバイスは、アイデンティティ情報および信用性スコアに基づいて信頼度スコアを求めてもよく、信頼度スコアを出力または記憶してもよい。
【発明の効果】
【０００７】
本願明細書に記載される実装は、時間の経過に伴う人物の属性の変化を考慮に入れること、ならびに人物、他の人々、および／または人物の属性の間の確率的関係を求めることにより、人物のアイデンティティのより正確な表現を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１Ａ】本願明細書に記載される例示の実装の概要の図である。
【図１Ｂ】本願明細書に記載される例示の実装の概要の図である。
【図２】本願明細書に記載されるシステムおよび／または方法が実装され得る例示の環境の図である。
【図３】図２の１つ以上のデバイスの例示のコンポーネントの図である。
【図４】アイデンティティ情報の項目間の関係を判断し記憶する例示のプロセスのフローチャートである。
【図５Ａ】図４に示された例示のプロセスに関する例示の実装の図である。
【図５Ｂ】図４に示された例示のプロセスに関する例示の実装の図である。
【図５Ｃ】図４に示された例示のプロセスに関する例示の実装の図である。
【図５Ｄ】図４に示された例示のプロセスに関する例示の実装の図である。
【図６】アイデンティティクエリに基づいてアイデンティティ情報を分析して結果を生成および提供する例示のプロセスのフローチャートである。
【図７】図６に示された例示のプロセスに関する例示の実装の図である。
【図８Ａ】図６に示された例示のプロセスに関する別の例示の実装の図である。
【図８Ｂ】図６に示された例示のプロセスに関する別の例示の実装の図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下の例示の実装の詳細な説明は、添付の図面を参照する。異なる図面中の同じ参照番号は、同じ構成要素または類似の構成要素を特定し得る。
【００１０】
人物のアイデンティティは、人物の氏名、住所、生年月日、容姿など、人物に関連する様々な属性により表現され得る。時間が経過するにつれて人物の追加属性が発見されるのに伴い、その人物のアイデンティティの表現は変化し得る。例えば、人物のアイデンティティの表現は、その人物の追加属性が発見されるのに伴い、より正確になるかもしれない。一方、場合によっては、不正確な属性が人物に関連付けられ、結果としてその人物のアイデンティティの誤った表現が生じることもある。本願明細書に記載される実装は、時間の経過に伴う人物の属性の変化を考慮に入れること、ならびに人物、他の人々、および／または人物の属性の間の確率的関係を求めることにより、人物のアイデンティティのより正確な表現を提供することができる。
【００１１】
図１Ａおよび図１Ｂは、本願明細書に記載される例示の実装１００の概要の図である。図１Ａに示されているように、実装１００は、アイデンティティ情報をサーバなどのアイデンティティ記憶デバイスへ送信するコンピュータ、サーバ、および携帯電話などの複数のソースデバイスを含んでもよい。アイデンティティ情報は、様々な時点で生じる様々なイベントに関連してもよく、アイデンティティ情報は、或る人物および／またはその人物の属性を特定する情報を含んでもよい。例えば、イベントは、或る人物が航空機により入国することを含んでもよく、属性は、その人物の氏名、その人物の旅券番号、入国した国名、その人物の入国日、および航空機のフライト番号を含んでもよい。アイデンティティ記憶デバイスは、複数のイベント、人々、および／または属性についてアイデンティティ情報を受信することもできる。
【００１２】
図１Ａにさらに示されているように、アイデンティティ記憶デバイスは、アイデンティティ情報に含まれる様々な項目間（例えば人物と属性との間、人物と別の人物との間、属性と属性との間）の関係を判断してもよく、その関係について信用性スコアを求めてもよい。信用性スコアは、その関係がアイデンティティ情報の項目間の関係の正確な表現である見込みを示してもよい。例えば、信用性スコアは、或る人物が特定の日に出生した確率、或る人物が別の人物を知っている確率、特定のクレジットカード番号に特定の有効期限がある確率などを示してもよい。図のように、アイデンティティ記憶デバイスは、アイデンティティ情報、関係、および／または信用性スコアを記憶してもよい。
【００１３】
図１Ｂに示されているように、ユーザは、コンピュータなどのクライアントデバイスとやり取りして、クライアントデバイスに、アイデンティティ記憶デバイスへアイデンティティクエリを送信させてもよい。例えばユーザは、或る人物のアイデンティティを検証するよう要求してもよい。アイデンティティ記憶デバイスは、アイデンティティクエリを受信してもよく、記憶されているアイデンティティ情報、関係、および／または信用性スコアを、そのアイデンティティクエリに基づいて分析してもよい。例えば、アイデンティティ記憶デバイスは、アイデンティティクエリに含まれたアイデンティティ情報と、記憶されているアイデンティティ情報、関係、および／または信用性スコアとを比較して、その人物のアイデンティティを検証してもよい。さらに示されているように、アイデンティティ記憶デバイスは、分析の結果をクライアントデバイスへ送信してもよい。例えば、アイデンティティ記憶デバイスは、その人物が（例えばその人物のアイデンティティ検証のために）当人の主張する人物である確率の指標を提供してもよい。
【００１４】
このようにアイデンティティ情報を処理して分析することにより、アイデンティティ記憶デバイスは、ユーザのアイデンティティクエリのより正確な結果をユーザに提供することができる。アイデンティティ記憶デバイスは、時間が経過するにつれて追加のアイデンティティ情報を受信し、それに伴い、記憶されるアイデンティティ情報、アイデンティティ情報の項目間の関係、ならびにアイデンティティ情報および／または関係に関連する信用性スコアの精度を改善する。さらにアイデンティティ記憶デバイスは、アイデンティティ情報の種々の項目の信用性スコアおよび／またはアイデンティティ情報の種々の項目間の関係の信用性スコアを求め、ひいては、情報の精度を示す信頼度スコアをユーザに提供することでアイデンティティクエリ結果を改善する。
【００１５】
図２は、本願明細書に記載されるシステムおよび／または方法が実装され得る例示の環境２００の図である。図２に示されているように、環境２００は、アイデンティティ記憶デバイス２１０、１つ以上のソースデバイス２２０−１〜２２０−Ｎ（Ｎ≧１）（以下、集合的に「ソースデバイス群２２０」といい、個別的に「ソースデバイス２２０」という）、クライアントデバイス２３０、およびネットワーク２４０を含んでもよい。環境２００の各デバイスは、有線接続、無線接続、または有線接続および無線接続の組み合わせを介して相互接続することができる。
【００１６】
アイデンティティ記憶デバイス２１０は、アイデンティティ情報（例えば人物および／または人物の属性を特定する情報）および／またはアイデンティティ情報から生成される情報を受信、生成、記憶、処理、および／または提供することができる１つ以上のデバイスを含んでもよい。例えば、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、サーバ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、または同様のデバイスなどのコンピューティングデバイスを含んでもよい。一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、ソースデバイス群２２０からアイデンティティ情報を受信してもよく、（例えばアイデンティティ情報の項目間の関係を判断し、かつ／またはアイデンティティ情報の項目に関連する信用性スコアを生成するために）アイデンティティ情報を処理してもよい。さらに、または代わりに、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、アイデンティティクエリをクライアントデバイス２３０から受信してもよく、そのアイデンティティクエリに基づいてアイデンティティ情報および／または処理されたアイデンティティ情報をクライアントデバイス２３０に提供してもよい。
【００１７】
ソースデバイス２２０は、アイデンティティ情報を受信、生成、記憶、処理、および／または提供することができる１つ以上のデバイスを含んでもよい。例えば、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、サーバ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯電話、または同様のデバイスなどのコンピューティングデバイスを含んでもよい。一部の実装では、ソースデバイス２２０は、ユーザにより入力され、かつ／または別のデバイスから受信されるアイデンティティ情報を受信してもよく、そのアイデンティティ情報をアイデンティティ記憶デバイス２１０に提供してもよい。
【００１８】
クライアントデバイス２３０は、アイデンティティ情報および／またはアイデンティティ情報から生成された情報を受信、生成、記憶、処理、および／または提供することができる１つ以上のデバイスを含んでもよい。例えば、クライアントデバイス２３０は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯電話、または同様のデバイスなどのコンピューティングデバイスを含んでもよい。一部の実装では、クライアントデバイス２３０は、（例えばユーザにより入力される）アイデンティティクエリを受領してもよく、そのアイデンティティクエリをアイデンティティ記憶デバイス２１０へ送信してもよく、そのアイデンティティクエリへの応答（例えばアイデンティティ情報の分析の結果）をアイデンティティ記憶デバイス２１０から受信してもよい。
【００１９】
ネットワーク２４０は、１つ以上の有線ネットワークおよび／または無線ネットワークを含んでもよい。例えばネットワーク２４０は、セルラネットワーク、公衆陸上移動体ネットワーク（「ＰＬＭＮ：ｐｕｂｌｉｃ  ｌａｎｄ  ｍｏｂｉｌｅ  ｎｅｔｗｏｒｋ」）、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ：ｌｏｃａｌ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ」）、広域ネットワーク（「ＷＡＮ：ｗｉｄｅ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ」）、都市圏ネットワーク（「ＭＡＮ：ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｔａｎ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ」）、電話網（例えば公衆交換電話網（「ＰＳＴＮ：Ｐｕｂｌｉｃ  Ｓｗｉｔｃｈｅｄ  Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ」））、アドホックネットワーク、イントラネット、インターネット、光ファイバベースのネットワーク、または当該種類もしくは他の種類のネットワークの組み合わせを含んでもよい。
【００２０】
図２に示されているデバイスおよび／またはネットワークの数は、例として提示されるものである。実際には、図２に示されているものに比べ、追加のデバイスおよび／またはネットワーク、より少ないデバイスおよび／またはネットワーク、異なるデバイスおよび／またはネットワーク、または別様に配置されたデバイスおよび／またはネットワークがあってもよい。さらに、図２に示されている２つ以上のデバイスが単一のデバイス内に実装されてもよく、図２に示されている単一のデバイスが複数の分散型デバイスとして実装されてもよい。さらに、環境２００のデバイスのうちの１つ以上が、環境２００の別の１つ以上のデバイスにより実行されるものとして記載される１つ以上の機能を実行してもよい。
【００２１】
図３は、デバイス３００の例示のコンポーネントの図である。デバイス３００は、アイデンティティ記憶デバイス２１０、ソースデバイス２２０、および／またはクライアントデバイス２３０に対応し得る。さらに、または代わりに、アイデンティティ記憶デバイス２１０、ソースデバイス２２０、および／またはクライアントデバイス２３０のそれぞれが、１つ以上のデバイス３００および／またはデバイス３００のコンポーネント１つ以上を含んでもよい。図３に示されているように、デバイス３００は、バス３１０、プロセッサ３２０、メモリ３３０、入力コンポーネント３４０、出力コンポーネント３５０、および通信インターフェース３６０を含んでもよい。
【００２２】
バス３１０は、デバイス３００のコンポーネント間の通信を可能にする経路を含んでもよい。プロセッサ３２０は、命令を解釈および／または実行するプロセッサ、マイクロプロセッサ、および／または任意の処理コンポーネント（例えばフィールドプログラマブルゲートアレイ（「ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ」）、特定用途向け集積回路（「ＡＳＩＣ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ」）など）を含んでもよい。一部の実装では、プロセッサ３２０は、１つ以上のプロセッサコアを含んでもよい。メモリ３３０は、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ」）、読取り専用メモリ（「ＲＯＭ：ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ」）、および／またはプロセッサ３２０により使用される情報および／または命令を記憶する任意の種類のダイナミック記憶デバイスまたはスタティック記憶デバイス（例えばフラッシュメモリ、磁気メモリ、光メモリなど）を含んでもよい。
【００２３】
入力コンポーネント３４０は、ユーザがデバイス３００に情報を入力することを可能にする任意のコンポーネント（例えばキーボード、キーパッド、マウス、ボタン、スイッチなど）を含んでもよい。出力コンポーネント３５０は、デバイス３００からの情報を出力する任意のコンポーネント（例えばディスプレイ、スピーカ、１つ以上の発光ダイオード（「ＬＥＤ：ｌｉｇｈｔ−ｅｍｉｔｔｉｎｇ  ｄｉｏｄｅ」）など）を含んでもよい。
【００２４】
通信インターフェース３６０は、トランシーバおよび／または別々の受信機および送信機など、有線接続、無線接続、または有線接続および無線接続の組み合わせなどを介してデバイス３００が他のデバイスおよび／またはシステムと通信できるようにする、トランシーバのような任意のコンポーネントを含んでもよい。例えば、通信インターフェース３６０は、ネットワークを介して別のデバイスおよび／またはシステムと通信するためのコンポーネントを含んでもよい。さらに、または代わりに、通信インターフェース３６０は、入力ポートおよび出力ポート、入力システムおよび出力システム、および／またはそのほか、イーサネット（登録商標）インターフェース、光インターフェース、同軸インターフェース、赤外線インターフェース、無線周波数（「ＲＦ：ｒａｄｉｏ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ」）インターフェース、ユニバーサルシリアルバス（「ＵＳＢ：ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  ｓｅｒｉａｌ  ｂｕｓ」）インターフェースなど、別のデバイスへのデータ送信および／または別のデバイスからのデータ送信を促進する入力コンポーネントおよび出力コンポーネントを備える論理コンポーネントを含んでもよい。
【００２５】
デバイス３００は、本願明細書に記載される様々な動作を実行することができる。デバイス３００は、これらの動作を、メモリ３３０などのコンピュータ可読媒体に含まれるソフトウェア命令をプロセッサ３２０が実行するのに応答して実行してもよい。コンピュータ可読媒体は、一時的でないメモリデバイスと定義することもできる。メモリデバイスは、単一の物理記憶デバイス内のメモリ空間を含んでも、複数の物理記憶デバイスに分散したメモリ空間を含んでもよい。
【００２６】
ソフトウェア命令は、別のコンピュータ可読媒体から、または通信インターフェース３６０を介して別のデバイスから、メモリ３３０に読み込まれてもよい。メモリ３３０に記憶されたソフトウェア命令は、実行されると、プロセッサ３２０に、本願明細書に記載される１つ以上のプロセスを実行させてもよい。さらに、または代わりに、本願明細書に記載の１つ以上のプロセスを実行するために、ハードワイヤード回路が、ソフトウェア命令の代わりに、またはソフトウェア命令と組み合わせて使用されてもよい。したがって、本願明細書に記載される実装は、ハードウェア回路およびソフトウェアのいかなる特定の組み合わせにも限定されない。
【００２７】
図３に示されているコンポーネントの数は、例として提示されるものである。実際には、デバイス３００は、図３に示されたものに比べ、追加のコンポーネント、より少ないコンポーネント、異なるコンポーネント、または別様に配置されたコンポーネントを含んでもよい。
【００２８】
図４は、アイデンティティ情報の項目間の関係を判断し記憶する例示のプロセス４００のフローチャートである。一部の実装では、図４の１つ以上のプロセスブロックがアイデンティティ記憶デバイス２１０により実行されてもよい。一部の実装では、図４の１つ以上のプロセスブロックは、ソースデバイス２２０および／またはクライアントデバイス２３０など、別のデバイスによって、またはアイデンティティ記憶デバイス２１０とは独立した複数デバイスのグループもしくはアイデンティティ記憶デバイス２１０を含む複数デバイスのグループによって実行されてもよい。
【００２９】
図４に示されているように、プロセス４００は、或る人物の属性を特定するアイデンティティ情報を受信することを含んでもよい（ブロック４１０）。例えば、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、アイデンティティ情報をソースデバイス２２０から受信してもよい。アイデンティティ情報は、或る人物の属性を特定する情報を含んでもよい。本願明細書で用いる属性とは、人物に関連付けることができる任意の情報として広く解釈されるものとする。
【００３０】
例えば、属性は、或る人物の生物学的特性（例えば生物測定、身体特性など）を含んでもよい。生物学的特性の例には、身長、体重、利き手（例えば右利きまたは左利き）、指紋、皮膚色、歩容、ＤＮＡ特性、血液型、目の色、髪の色、音声特性などがある。
【００３１】
別の例として、属性は、或る人物の経歴特性を含んでもよい。経歴特性の例には、氏名、生年月日、国籍、住所（例えば自宅住所、勤務先住所）、固有の識別子（例えば社会保障番号、旅券番号など）、職位、雇用主名、或る人物がとった行動、および／またはその人物の示す挙動（例えばイベントへの出席、或る品物の購入、空路での移動など）などがある。
【００３２】
さらに、または代わりに、属性は、或る人物の保有物（例えばバッジ、ＩＤカード、記章、文書など）、或る人物が知っている情報（例えば暗証番号、パスワード、履歴情報および／または経歴情報など）、および／またはその人物の特性（例えば生物学的特性および／または挙動特性）を特定してもよい。
【００３３】
一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、属性と時間要素とを関連付けてもよい。例えば、或る人物の生物学的特性が時間の経過とともに変化することもあり（例えば或る人物の身長が伸びたり、体重が減少したり、髪を染めたりすることなどもある）、その人物の経歴特性が時間の経過とともに変化することなどもある（例えば或る人物が新住所に引っ越したり、氏名変更したりすることなどもある）。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、属性と、その属性が確認および／または記録された特定の時間および／または期間（例えば開始時間および／または終了時間により特定される）とを関連付けてもよい。このようにして、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、時間の経過とともに変化する人物のアイデンティティの表現を記憶してもよい。
【００３４】
アイデンティティ記憶デバイス２１０は、イベントに関連するアイデンティティ情報をソースデバイス２２０から受信してもよい。イベントは、特定の時間に（および／または特定の期間にわたって）生じてもよく、或る人物の１つ以上の属性など、アイデンティティ情報の項目１つ以上に関連してもよい。例えばイベントは、或る人物が航空機で入国して入管で手続きをすること（ｃｈｅｃｋｉｎｇ  ｉｎｔｏ  ｃｕｓｔｏｍｓ）を含んでもよく、そのイベントに関連するアイデンティティ情報は、その人物の氏名、その人物の旅券番号、その人物の国籍、航空機のフライト番号、フライトの出発地（例えば国、都市、ゲート番号など）、フライトの到着地、イベントに関連する日時（例えばフライトが到着した日時、入管職員（ｃｕｓｔｏｍｓ  ａｇｅｎｔ）がアイデンティティ情報を収集した日時など）、入管職員が採取した指紋のサンプルなどを含んでもよい。
【００３５】
一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、ソースデバイス２２０から受信されたイベント情報に基づいてアイデンティティ情報を判断してもよい。例えば、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、イベント情報を構文解析して属性（例えばマイク・スミス）を特定してもよく、さらにイベント情報からその属性を抽出してもよい。一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、属性にラベル付けをすることもできる（例えばＮａｍｅ＝マイク・スミス）。
【００３６】
一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、或る人物に関連するアイデンティティ情報を指定するユーザ入力を受信してもよい。さらに、または代わりに、ユーザは、特定のアイデンティティ情報が一時的な状況に関連するものであると指示してもよい。例えばユーザは、一時的な状況に関するアイデンティティ情報を入力してもよく、そのアイデンティティ情報を、アイデンティティ記憶デバイス２１０が、当該アイデンティティ情報は一時的な状況に関連するものであるという指示とともに記憶してもよい。一部の実装では、ユーザは、アイデンティティ記憶デバイス２１０が一時的な状況に関連するアイデンティティ情報を消去すべきであると指示する入力を提供してもよく、その指示の受信に基づいてアイデンティティ記憶デバイス２１０は、当該アイデンティティ情報を記憶装置から削除してもよい。
【００３７】
図４にさらに示されているように、プロセス４００は、アイデンティティ情報の項目２つ以上の間の関係を判断することを含んでもよい（ブロック４２０）。例えば、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、１つ以上のソースデバイス２２０から受信されたアイデンティティ情報の項目２つ以上の間の関係を判断してもよい。本願明細書で用いるアイデンティティ情報の項目とは、属性または人物を指し得る。人物は、１つの属性および／または属性の集合により特定されてもよい。一部の実装では、或る人物がアイデンティティ識別子（例えばアイデンティティ番号１）により表現されてもよく、アイデンティティ識別子は、１つ以上の属性（例えば、その人物の氏名、その人物の生年月日など）に関連してもよい。
【００３８】
一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、人物と属性との関係を判断してもよい。例えば、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、特定の人物（例えばアイデンティティ識別子により特定される）がマイク・スミスなどの氏名に関連すると判断してもよい。一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、単一の人物と単一の属性との関係、単一の人物と属性の集合との関係、人の集合と単一の属性との関係、および／または人の集合と属性の集合との関係を判断してもよい。
【００３９】
さらに、または代わりに、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、２人の人の間の関係を判断してもよい。例えば、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、第１の人物（例えばアイデンティティ識別子１により特定される）と、第２の人物（例えばアイデンティティ識別子２により特定される）とが関連する（例えば知っている、親戚である、婚姻関係にあるなど）と判断してもよい。一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、単一の人物と別の単一の人物との関係、単一の人物と人の集合との関係、および／または第１の人の集合と第２の人の集合との関係を判断してもよい。
【００４０】
さらに、または代わりに、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、２つの属性間の関係を判断してもよい。例えばアイデンティティ記憶デバイス２１０は、第１の属性（例えばクレジットカード番号）と第２の属性（例えば有効期限）とが関連すると判断してもよい。一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、単一の属性と別の単一の属性との関係、単一の属性と属性の集合との関係、および／または第１の属性の集合と第２の属性の集合との関係を判断してもよい。さらに、または代わりに、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、属性と下位属性とを関連付けてもよい。例えば或る人物は、クレジットカードを有するという属性に関連してもよい。クレジットカードの下位属性は、クレジットカードの種類（例えばＶｉｓａ、ＭａｓｔｅｒＣａｒｄなど）を含んでもよい。クレジットカードの種類の下位属性は、クレジットカード番号などを含んでもよい。
【００４１】
一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、（例えば同義語である、属性と下位属性である、ファジーマッチングアルゴリズムに基づいて関係しあうなど）関係しあう属性を特定する属性辞書（例えばユーザにより指定される）に基づいて、２つの属性間の関係を判断してもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、イベント情報から属性が判断されるのに伴い、（例えば或るデータ構造に記憶されている）属性辞書を更新してもよい。一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、関係しあうと判断された属性（例えば誕生日、誕生した日、ＤＯＢなどとラベル付けされた属性）のアイデンティティ情報を単一の属性ラベル（例えば生年月日）を使用して記憶してもよい。
【００４２】
一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、関係と時間要素とを関連付けてもよい。例えば、人々の間の関係が時間の経過とともに変化することもあり（例えば婚姻関係にあった２人の人が離婚することもある）、属性間の関係が時間の経過とともに変化することもあり（例えばクレジットカード番号が更新され新たな有効期限を知らされることもある）、人物と属性との関係が時間の経過とともに変化することなどもある（例えば或る人物が新住所に引っ越したり氏名変更したりすることなどもある）。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、関係と、その関係が確認および／または判断された特定の時間および／または期間とを関連付けてもよい。このようにして、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、時間の経過とともに変化する人物のアイデンティティの表現を記憶してもよい。
【００４３】
一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、単一のイベントに関連しかつ／またはソースデバイス２２０から（例えば単一のトランザクションで、或る閾値期間以内に、など）一緒に受信された、アイデンティティ情報の項目間の関係を判断してもよい。さらに、または代わりに、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、複数のイベントに関連しかつ／または１つ以上のソースデバイス２２０から（例えば複数のトランザクションで、或る閾値期間外に、など）別々に受信された、アイデンティティ情報の項目間の関係を判断してもよい。
【００４４】
例えばアイデンティティ記憶デバイス２１０は、第１のイベントに関連する第１のアイデンティティ情報を受信してもよく、その第１のアイデンティティ情報を記憶してもよい。後からアイデンティティ記憶デバイス２１０は、或るイベント（例えば第１のイベントまたは別のイベント）に関連する第２のアイデンティティ情報を受信してもよく、第１のアイデンティティ情報の項目と第２のアイデンティティ情報の項目との関係を判断してもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、インデックス（例えば人、属性、および／または関係に関する情報にインデックス付けすることによる）、検索アルゴリズム（例えばファジー検索アルゴリズム）、マッチングアルゴリズム（例えばファジーマッチングアルゴリズム）などを使用して関係を判断してもよい。あるいは、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、（例えばインデックス、検索アルゴリズム、マッチングアルゴリズムなどを使用して）第１のアイデンティティ情報の項目と第２のアイデンティティ情報の項目との間には何ら関係がないと判断してもよい。
【００４５】
一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、アイデンティティ情報を複数のソースデバイス２２０から受信してもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、受信されたアイデンティティ情報を、アイデンティティ情報の送信元であるソースデバイス２２０に関連する優先レベルに基づいて処理してもよい（例えば関係を判断してもよい）。例えば、第１のソースデバイス２２０（例えば政府の公用コンピュータ）は、第２のソースデバイス２２０（例えば小売商人のコンピュータ）よりも高い優先度に関連してもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、第２のソースデバイス２２０から受信されたアイデンティティ情報を処理する前に、第１のソースデバイス２２０から受信されたアイデンティティ情報を処理してもよい。一部の実装では、ソースデバイス２２０の優先レベルは、ソースデバイス２２０に関連する信用性スコアに基づいてもよい（例えば、高い信用性スコアに関連するソースデバイス２２０は、低い信用性スコアに関連するソースデバイス２２０よりも高い優先レベルに関連してもよい）。信用性スコアについては、本願明細書の別のところでより詳細に説明する。
【００４６】
アイデンティティ記憶デバイス２１０は、追加のアイデンティティ情報が受信されるのに伴い、記憶されているアイデンティティ情報（例えば記憶されている属性、人を表現するアイデンティティ識別子、関係など）を更新してもよい。このように、アイデンティティ記憶デバイス２１０により判断される関係は、時間の経過とともに人物のより正確な表現となってもよい。
【００４７】
一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、アイデンティティ情報の項目２つ以上の間の関係を指定するユーザ入力を受信してもよい。さらに、または代わりに、ユーザは、特定の関係が一時的な状況に関連するものであると指示してもよい。例えばユーザは、一時的な状況に関する関係を入力してもよく、その関係の指示を、アイデンティティ記憶デバイス２１０が、当該関係は一時的な状況に関連するものであるという指示とともに記憶してもよい。一部の実装では、ユーザは、アイデンティティ記憶デバイス２１０が一時的な状況に関連する関係を消去すべきであると指示する入力を提供してもよく、その指示の受信に基づいてアイデンティティ記憶デバイス２１０は、当該関係の指示を記憶装置から削除してもよい。
【００４８】
図４にさらに示されているように、プロセス４００は、関係の指示を記憶することを含んでもよい（ブロック４３０）。例えば、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、関係の指示を或るデータ構造に記憶してもよい。記憶された指示は、アイデンティティ情報の項目２つ以上と、該２つ以上の項目間の関係とを特定してもよい。例えば、或る人物が或る属性を「有する」こと、第１の人物が第２の人物を「知っている」こと、第１の属性が第２の属性に「関連する」ことなどがあり得る。
【００４９】
一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、受信されたアイデンティティ情報が新たなアイデンティティ（例えばアイデンティティ番号などのアイデンティティ識別子により特定される人物）に関連付けられるべきであると判断してもよい。例えばアイデンティティ記憶デバイス２１０は、受信されたアイデンティティ情報は記憶されている（例えば既存の）アイデンティティ情報と関係を有しないと判断してもよく、または受信されたアイデンティティ情報が記憶されているアイデンティティ情報と関係を有するかどうか判断するのに十分な情報がアイデンティティ記憶デバイス２１０にはないと判断してもよい。この場合、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、新たなアイデンティティを作成し、新たなアイデンティティと受信されたアイデンティティ情報との関連付けを記憶してもよい。さらに、または代わりに、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、新たなアイデンティティがアイデンティティ記憶デバイス２１０により作成されるべきであるかどうかを指示する入力を提供するようユーザに促してもよい。
【００５０】
あるいは、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、受信されたアイデンティティ情報が、記憶されているアイデンティティ（例えば記憶されているアイデンティティ番号により特定される人物）に関連付けられるべきであると判断してもよい。例えば、受信されたアイデンティティ情報は、記憶されている属性と一致するおよび／またはそれに類似した（例えばそれと或る関係を共有する）１つ以上の属性および／または閾値数の属性を含んでもよい。この場合、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、記憶されているアイデンティティと受信されたアイデンティティ情報との関連付けを記憶してもよい。さらに、または代わりに、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、記憶されているアイデンティティと受信されたアイデンティティ情報との関連付けがアイデンティティ記憶デバイス２１０により記憶されるべきであるかどうかを指示する入力を提供するようユーザに促してもよい。一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、受信されたアイデンティティ情報が記憶されている複数のアイデンティティと関係を有すると判断してもよい。この場合、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、記憶されている複数のアイデンティティの指示を（例えばユーザインターフェースを介してユーザに）提供してもよく、記憶されている複数のアイデンティティのうち、受信されたアイデンティティ情報が関連付けられるべきアイデンティティを指示するユーザ入力を受信してもよい。
【００５１】
一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、記憶されているアイデンティティ情報が、記憶されている他のアイデンティティ情報と関連付けられるべきであると（例えば第１のアイデンティティと第２のアイデンティティとが併合されるべきであると）判断してもよい。例えば、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、「ワンダ・スミス」という名の人物について第１のアイデンティティを記憶してもよく、「ワンダ・ジャクソン」という名の人物について第２のアイデンティティを記憶してもよい。後からアイデンティティ記憶デバイス２１０は、ワンダ・スミスが婚姻し、その氏名をワンダ・ジャクソンに変更したことを示す新情報を受信してもよい。この新情報に基づいて、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、ワンダ・スミスについて記憶されているアイデンティティ情報とワンダ・ジャクソンについて記憶されているアイデンティティ情報との関連付けを記憶することによって、ワンダ・スミスおよびワンダ・ジャクソンのアイデンティティを併合してもよい。さらに、または代わりに、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、２つ以上のアイデンティティがアイデンティティ記憶デバイス２１０により併合されるべきであるかどうかを指示する入力を提供するようユーザに促してもよい。
【００５２】
一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、記憶されているアイデンティティ情報と、記憶されている他のアイデンティティ情報とが不正確に関連付けられていると（例えば或るアイデンティティが第１のアイデンティティおよび第２のアイデンティティに分割されるべきであると）判断してもよい。例えばアイデンティティ記憶デバイス２１０は、コネチカットおよびバージニアに居住したことがある「デービッド・ブラウン」という名の人物について１つのアイデンティティを記憶してもよい。後からアイデンティティ記憶デバイス２１０は、デービッド・ブラウンという名の人物の有効な２つの運転免許証番号であって、第１の運転免許証番号はコネチカットに関連し、第２の運転免許証番号はバージニアに関連する、該運転免許証番号を特定する新情報を受信してもよい。この新情報に基づいて、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、デービッド・ブラウンのアイデンティティを、１つはコネチカットに居住するデービッド・ブラウンのものであり、１つはバージニアに居住するデービッド・ブラウンのものである、２つのアイデンティティに分割してもよい。さらに、または代わりに、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、或るアイデンティティがアイデンティティ記憶デバイス２１０により２つ以上のアイデンティティに分割されるべきであるかどうかを指示する入力を提供するようユーザに促してもよい。
【００５３】
図４にさらに示されているように、プロセス４００は、関係について信用性スコアを生成することを含んでもよい（ブロック４４０）。例えばアイデンティティ記憶デバイス２１０は、アイデンティティ情報の項目２つ以上の間の関係について信用性スコアを生成してもよい。一部の実装では、信用性スコアは、その関係が正確である見込みを示してもよい。さらに、または代わりに、信用性スコアは、或る属性と別の属性との特定の関係、或る人物と別の人物との特定の関係、または或る属性と或る人物との特定の関係の見込みを示してもよい。例えば関係は、属性と人物（例えばアイデンティティ番号により表現される人物）との関連を特定してもよい。この場合、信用性スコアは、その属性が当該人物の正確な表現である見込みを示してもよい。
【００５４】
一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、その関係に関連するアイデンティティ情報のソースに基づいて信用性スコアを生成してもよい。ソースとは、アイデンティティ情報の送信元であるソースデバイス２２０、アイデンティティ情報を入力した人物の類型（例えば役人、一般市民、連邦官など）、アイデンティティ情報を入力した特定の人物（例えば役人のバッジ番号）などを指し得る。例えばアイデンティティ記憶デバイス２１０は、或る関係に関連するアイデンティティ情報を連邦官が入力する場合には、その関係に関連するアイデンティティ情報を一般市民が入力する場合よりも高い信用性スコアを、当該関係について生成してもよい。
【００５５】
さらに、または代わりに、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、アイデンティティ情報の種類に基づいて信用性スコアを生成してもよい。例えば、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、最も好きなスポーツチームと人物とを関連付ける関係よりも、指紋またはＤＮＡ特性と人物とを関連付ける関係について、より高い信用性スコアを生成してもよい。
【００５６】
さらに、または代わりに、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、アイデンティティ情報の値に基づいて信用性スコアを生成してもよい。例えばアイデンティティ記憶デバイス２１０は、或る人物が５歳であることおよび運転免許証を有することを示すアイデンティティ情報を受信してもよい。５歳の者が運転免許証を有するとは考えられないので、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、その人物と、アイデンティティ情報のこれら項目（例えば年齢および運転免許証所有）のうちの一方または両方との関係について、低い信用性スコアを生成してもよい。
【００５７】
一部の実装において、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、アイデンティティ情報の或る値の出現数に基づいて信用性スコアを生成してもよい。例えばアイデンティティ記憶デバイス２１０は、或る人物の誕生日が１月８日であることを示唆するものを１０個受信してもよく、その人物の誕生日が１月９日であることを示唆するものを１つ受信してもよい。その人物の誕生日が１月８日であるという示唆のほうを多数受信していることに基づいて、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、その人物と１月８日の誕生日との関係についてより高い信用性スコアを生成し、その人物と１月９日の誕生日との関係についてより低い信用性スコアを生成してもよい。
【００５８】
一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、アイデンティティ情報の関連するイベントに関するイベント情報に基づいて信用性スコアを生成してもよい。例えばイベント情報は、イベントに関連する場所（例えば物理的な場所、インターネットプロトコル（ＩＰ：ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｐｒｏｔｏｃｏｌ）アドレスなどの仮想アドレスなど）、イベントに関連する実体（例えば購入先の企業）などを特定してもよい。例えばアイデンティティ情報は、或る人物が航空機で東部標準時午前９時にサンフランシスコに到着し、かつ航空機で東部標準時午前１０時にニューヨークに到着したと示してもよい。この人物が１時間で米国を横断飛行できたとは考えられないので、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、この人物と、これらイベント（例えばサンフランシスコへの到着およびニューヨークへの到着）の一方または両方に基づいて取得されたアイデンティティ情報との関係について、低い信用性スコアを生成してもよい。
【００５９】
アイデンティティ記憶デバイス２１０は、１つ以上のスコアリング規則に基づいて信用性スコアを生成してもよい。スコアリング規則は、ユーザにより入力されてもよく、かつ／または記憶（例えば受信）されたアイデンティティ情報および／またはアイデンティティ情報の項目間の記憶（例えば判断）された関係に基づいて生成されてもよい。例えばアイデンティティ記憶デバイス２１０は、１６歳未満で運転免許証をもっている人の割合は閾値数未満であると判断してもよい。この判断に基づいて、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、１６歳未満の人物と運転免許証保有との関係についてより低い信用性スコアを生成してもよく、１６歳以上の人物と運転免許証保有との関係についてより高い信用性スコアを生成してもよい。
【００６０】
一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、特定のソース、アイデンティティ情報の特定の種類、アイデンティティ情報に関する（例えばアイデンティティ情報の特定の種類に関する）特定の値および／または値のセット、アイデンティティ情報の或る値の特定の出現数（例えば閾値出現数）、特定のイベント情報、特定のスコアリング規則など、信用性スコアを生成するのに使用されるファクタのプリファレンスを指示する、ユーザから受信された入力に基づいて、信用性スコアを生成してもよい。例えばアイデンティティ記憶デバイス２１０は、指示されたユーザプリファレンスに基づいて異なる形でファクタを重み付け（ｗｅｉｇｈ）してもよい。一部の実装では、特定のファクタに関連する信用性スコアが、他のファクタに関連する他の信用性スコアに優先してもよい。
【００６１】
さらに、または代わりに、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、決定情報（ａｄｊｕｄｉｃａｔｉｏｎ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）に基づいて信用性スコアを生成してもよい。決定情報は、ユーザにより下された判定（ａｄｊｕｄｉｃａｔｏｒｙ  ｄｅｃｉｓｉｏｎ）を特定してもよく、その判定に関連する信用性スコアを特定してもよい。例えばユーザは、特定の属性および／または関係に信用性がないと指示してもよく、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、その属性および／または関係について低い信用性スコア（例えばゼロ）を生成してもよい。あるいはユーザは、特定の属性および／または関係に信用性があると指示してもよく、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、その属性および／または関係について高い信用性スコア（例えば１、１００％など）を生成してもよい。一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、その属性か、その関係か、またはその属性および／または関係に関連する人物かに関連する追加のアイデンティティ情報（例えば判定と矛盾する追加情報）に基づいて、判定を無効にしてもよい。
【００６２】
アイデンティティ記憶デバイス２１０は、追加のアイデンティティ情報および／またはユーザ入力が受信されるのに伴い信用性スコアを更新してもよい。例えば、特定のソースの信用性は、時間の経過とともに向上または低下し得る。このように、アイデンティティ記憶デバイス２１０が求める信用性スコアは、時間の経過とともに信用性のより正確な表現を示してもよい。
【００６３】
一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、或る関係について信用性スコアを指定するユーザ入力を受信してもよい。さらに、または代わりに、ユーザは、特定の信用性スコアが一時的な状況に関連するものであると指示してもよい。例えばユーザは、一時的な状況に関する信用性スコアを入力してもよく、その信用性スコアを特定する情報を、アイデンティティ記憶デバイス２１０が、当該信用性スコアは一時的な状況に関連するものであるという指示とともに記憶してもよい。一部の実装では、ユーザは、アイデンティティ記憶デバイス２１０が一時的な状況に関連する信用性スコアを消去すべきであると指示する入力を提供してもよく、その指示の受信に基づいてアイデンティティ記憶デバイス２１０は、当該信用性スコアに関連する情報を記憶装置から削除してもよい。
【００６４】
図４にさらに示されているように、プロセス４００は、信用性スコアを特定する情報を記憶することを含んでもよい（ブロック４５０）。例えばアイデンティティ記憶デバイス２１０は、信用性スコアを特定する情報を或るデータ構造に記憶してもよい。さらにアイデンティティ記憶デバイス２１０は、信用性スコアと、その信用性スコアが関連するアイデンティティ情報の関係および／または項目との関連付けを記憶してもよい。一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、例えばアイデンティティ情報の第１の項目、アイデンティティ情報の第２の項目、第１の項目と第２の項目との関係、および／またはその関係に関連する信用性スコアを記憶してもよい。例として、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、アイデンティティ情報の第１の項目、アイデンティティ情報の第２の項目、関係、および信用性スコアを、四つ組（例えば主体−関係−客体−信用性スコア）として記憶してもよい。一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、情報をリレーショナルデータベースに記憶してもよい。
【００６５】
図４に関して一連のブロックについて説明したが、一部の実装ではブロックおよび／またはブロックの順序が変更されてもよい。さらに、または代わりに、依存関係にないブロックが並列実行されてもよい。さらに、一部の実装では１つ以上のブロックが省略されてもよい。
【００６６】
図５Ａ〜図５Ｄは、図４に示された例示のプロセス４００に関する例示の実装５００の図である。図５Ａは、アイデンティティ記憶デバイス２１０が、イベント情報を受信し、アイデンティティ情報の項目およびアイデンティティ情報の項目間の関係をイベント情報に基づいて判断し、その関係について信用性スコアを生成し、アイデンティティ情報と、関係と、信用性スコアとの関連付けを記憶する例を示す。
【００６７】
図５Ａに参照番号５０５により示されているように、アイデンティティ記憶デバイス２１０が、時間Ｔ１のイベントＥ１に関連するイベント情報を受信し、時間Ｔ２のイベントＥ２に関連するイベント情報を受信し、時間Ｔ３のイベントＥ３に関連するイベント情報を受信すると仮定する。
【００６８】
イベントＥ１が、或る人物が航空機で入国し、入管職員との手続きをすることを表現すると仮定する。イベントＥ１からのイベント情報は、人物の旅券番号、人物の指紋、フライトが到着したゲート位置を特定してもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、「人物１」（例えば第１のアイデンティティ）と特定される第１の人物に関して、イベント情報からアイデンティティ情報を抽出してもよい。
【００６９】
参照番号５１０により示されているように、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、属性と第１の人物との関係を判断してもよく、その関係について信用性スコアを生成してもよい。例えばアイデンティティ記憶デバイス２１０が、人物１は９５％の確率で特定の渦状紋を有し、かつ人物１は９０％の確率で旅券番号Ａ１２３を有すると判断すると仮定する。このような比較的高い信用性スコアは、例えばアイデンティティ情報のソース（例えば入管職員）、アイデンティティ情報の種類（例えば指紋は旅券番号より信用性がある）などに基づいてもよい。
【００７０】
参照番号５１５により示されているように、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、アイデンティティ情報、関係、および信用性スコアの指示を記憶してもよい。例えば、アイデンティティ番号１に対応する記憶情報は、人物１が、９５％の確率で渦状紋を有し、９０％の確率で旅券番号Ａ１２３を有することを示す。この記憶情報は、例として提示されるものである。別の例として、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、人物１が到着したのが特定のゲート（例えば或るゲート位置）である見込みを示す信用性スコア、特定の渦状紋を有する人物が旅券番号Ａ１２３を有する見込みを示す信用性スコア、またはその他情報を記憶してもよい。
【００７１】
図５Ａにさらに示されているように、イベントＥ２が、或る人物がクレジットカードを使用してオンライン小売商人から衣類を購入することを表現すると仮定する。イベントＥ２からのイベント情報は、購入に使用されたクレジットカード番号、クレジットカードの有効期限、購入に基づいて特定されたブラウザメタデータ（例えば男性用衣類など購入品目の種類）、および購入が行われた場所（例えば購入に使用されたコンピュータのＩＰアドレスに基づく）を特定してもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、「人物２」と特定された第２の人物に関して、イベント情報からアイデンティティ情報を抽出してもよい。
【００７２】
参照番号５１０により示されているように、アイデンティティ記憶デバイス２１０が、人物２は５０％の確率でクレジットカード番号１２３４  ５６７８を有し、人物２は５０％の確率で有効期限１２／１２／１２のクレジットカードを有すると判断すると仮定する。このような比較的低い信用性スコアは、例えばアイデンティティ情報のソース（例えばオンライン小売商人はイベントＥ１の入管職員よりも低い信用性を有する）、アイデンティティ情報の種類（例えばクレジットカードは旅券または指紋よりも容易に盗用できる）などに基づいてもよい。
【００７３】
参照番号５１５により示されているように、アイデンティティ番号２に対応する記憶情報が、人物２は５０％の確率でクレジットカード番号１２３４  ５６７８を有し、５０％の確率で有効期限１２／１２／１２のクレジットカードを有すると示すと仮定する。この記憶情報は、例として提示されるものである。別の例として、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、人物２が男性である見込みを示す信用性スコア（例えば男性用衣類の購入に基づく）、人物２が特定の場所に位置する見込みを示す信用性スコア（例えば購入に使用されたＩＰアドレスに基づく）、番号１２３４  ５６７８のクレジットカードが有効期限１２／１２／１２を有する見込みを示す信用性スコアなどを記憶してもよい。
【００７４】
図５Ａにさらに示されているように、イベントＥ３が、外部データベースから収集され或る人物の氏名およびクレジットスコアを特定する情報を表現すると仮定する。イベントＥ３からのイベント情報は、氏名、クレジットスコア、クレジットスコア情報の収集を担当している信用調査所職員のアイデンティティ、および信用調査所の場所を特定してもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、「人物３」と特定された第３の人物に関するアイデンティティ情報をイベント情報から抽出してもよい。
【００７５】
参照番号５１０により示されているように、アイデンティティ記憶デバイス２１０が、人物３は７５％の確率でマイク・スミスという名であり、人物３は７５％の確率でクレジットスコア７６０を有すると判断すると仮定する。このような中程度の信用性スコアは、例えばアイデンティティ情報のソース（例えば信用調査所はイベントＥ２のオンライン小売商人よりも高い信用性を有し、イベントＥ１の入管職員よりも低い信用性を有する）、アイデンティティ情報の種類（例えばマイク・スミスのようなありふれた氏名は識別情報として使用するには旅券番号に比べて信用性が劣ると考えられる）などに基づいてもよい。
【００７６】
参照番号５１５により示されているように、アイデンティティ番号３に対応する記憶情報が、人物３は７５％の確率でマイク・スミスという名であり、７５％の確率でクレジットスコア７６０を有すると示すと仮定する。この記憶情報は、例として提示されるものである。別の例として、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、人物３が男性である見込み（例えばその人物の氏名に基づく）などを示す信用性スコアを記憶してもよい。
【００７７】
図５Ｂは、アイデンティティ記憶デバイス２１０がイベント情報を受信し、記憶されているアイデンティティ情報間の関係をイベント情報に基づいて判断し、その関係の判断に基づいて別々のアイデンティティを併合する例を示す。
【００７８】
図５Ｂに参照番号５２０により示されているように、イベントＥ４が、マイク・スミスという名の人物によってクレジットカード番号１２３４  ５６７８を使用して行われた購入を表現すると仮定する。さらに、イベントＥ５が、マイク・スミスという名の人物がクレジットカード番号１２３４  ５６７８を所有することを示す、クレジットカード会社から取得された情報を表現すると仮定する。本願明細書の別のところで説明したように、アイデンティティ記憶デバイス２１０が、参照番号５２５により示されているように、アイデンティティ情報を抽出して、アイデンティティ情報の項目間の関係について信用性スコアを生成すると仮定する。
【００７９】
さらに、アイデンティティ記憶デバイス２１０が、イベントＥ４およびイベントＥ５から抽出されたアイデンティティ情報に基づいて、人物２および人物３（図５Ａ）は同一人物であると判断すると仮定する。この判断に基づいて、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、参照番号５３０によって示されているように、人物２および人物３のアイデンティティ情報と、単一のアイデンティティ（例えばアイデンティティ番号２）とを関連付けることによって、人物２および人物３のアイデンティティを併合してもよい。
【００８０】
図５Ｃは、アイデンティティ記憶デバイス２１０が２つの属性間の関係を記憶する例を示す。参照番号５３５により示されているように、イベントＥ６が、マイク・スミスという名の人物によって有効期限６／６／１６のクレジットカード番号１２３４  ５６７８を使用して行われた購入を表現すると仮定する。さらに、イベントＥ７が、マイク・スミスという名の人物によって有効期限６／６／１６のクレジットカード番号１２３４  ５６７８を使用して行われた別の購入を表現すると仮定する。本願明細書の別のところで説明したように、アイデンティティ記憶デバイス２１０が、参照番号５４０により示されているように、アイデンティティ情報を抽出して、アイデンティティ情報の項目間の関係について信用性スコアを生成すると仮定する。
【００８１】
アイデンティティ記憶デバイス２１０が、クレジットカード番号１２３４  ５６７８は５０％の確率で有効期限１２／１２／１２に関連すると示す信用性スコアを記憶したことを（図５Ａから）想起されたい。この信用性スコアは、時間Ｔ２のイベントＥ２から収集された情報に基づくものである。イベントＥ６およびイベントＥ７から取得された情報に基づいて、アイデンティティ記憶デバイス２１０が、クレジットカード番号１２３４  ５６７８は７５％の確率で有効期限６／６／１６に関連すると示す信用性スコアを記憶すると仮定する。参照番号５４５により示されているように、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、有効期限１２／１２／１２に対する関係の指示を記憶し続けてもよく、それに追加して、有効期限６／６／１６に対する関係の指示を記憶してもよい。図のように、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、記憶されている関係と時間要素とを関連付けてもよい。
【００８２】
図５Ｄは、アイデンティティ記憶デバイス２１０が２人の人の間の関係を記憶する例を示す。参照番号５５０により示されているように、イベントＥ８が、シェリー・ジョーンズという名の人物によってクレジットカード番号６８６６  ８７８７を使用して行われた、飛行機のフライト番号９９のチケットの購入を表現すると仮定する。さらに、イベントＥ９が、旅券番号Ａ１２３のダン・ジョーンズという名の人物による飛行機のフライト番号９９での入国を表現すると仮定する。本願明細書の別のところで説明したように、アイデンティティ記憶デバイス２１０が、参照番号５５５により示されているように、アイデンティティ情報を抽出して、アイデンティティ情報の項目間の関係について信用性スコアを生成すると仮定する。
【００８３】
参照番号５６０により示されているように、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、旅券番号Ａ１２３に関連する人物１は８０％の確率でダン・ジョーンズという名であり、８５％の確率でフライト番号９９に搭乗していたと判断してもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、この関係を、図のようにアイデンティティ情報とアイデンティティ番号１とを関連付けることにより記憶してもよい。さらに、アイデンティティ記憶デバイス２１０が、７５％の確率でシェリー・ジョーンズという名であり７５％の確率でフライト番号９９に搭乗していた人物４（例えばアイデンティティ番号４）のアイデンティティを記憶すると仮定する。
【００８４】
参照番号５６５により示されているように、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、６５％の確率で「ダン・ジョーンズはシェリー・ジョーンズを知っている」（またはダン・ジョーンズとシェリー・ジョーンズとは婚姻関係にある、親戚であるなど）など、ダン・ジョーンズとシェリー・ジョーンズとの関係を判断してもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、この判断を、例えばダン・ジョーンズおよびシェリー・ジョーンズが同じフライトに搭乗していたことを示す情報、シェリー・ジョーンズがフライト番号９９のチケットを２枚購入したことを示す情報、ダン・ジョーンズおよびシェリー・ジョーンズが同じ姓を有することを示す情報などに基づいて下してもよい。
【００８５】
上記に示したように、図５Ａ〜図５Ｄは例として提示されるものである。他の例も可能であり、図５Ａ〜図５Ｄに関して記載されたものとは異なってもよい。
【００８６】
図６は、アイデンティティクエリに基づいてアイデンティティ情報を分析して結果を生成および提供する例示のプロセス６００のフローチャートである。一部の実装では、図６の１つ以上のプロセスブロックがアイデンティティ記憶デバイス２１０により実行されてもよい。一部の実装では、図６の１つ以上のプロセスブロックは、ソースデバイス２２０および／またはクライアントデバイス２３０など、別のデバイスによって、またはアイデンティティ記憶デバイス２１０とは独立した複数デバイスのグループもしくはアイデンティティ記憶デバイス２１０を含む複数デバイスのグループによって実行されてもよい。
【００８７】
図６に示されているように、プロセス６００は、第１のアイデンティティ情報に関連するアイデンティティクエリを受信すること（ブロック６１０）、およびアイデンティティクエリに基づいて第２のアイデンティティ情報を分析すること（ブロック６２０）を含んでもよい。例えばアイデンティティ記憶デバイス２１０は、アイデンティティクエリをクライアントデバイス２３０から受信してもよい。アイデンティティクエリは、第１のアイデンティティ情報（例えば人物、属性など）を特定してもよい。一部の実装では、第１のアイデンティティ情報は、アイデンティティ情報の種類および／またはアイデンティティ情報の値を含んでもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、アイデンティティ記憶デバイス２１０により記憶されている情報などの第２のアイデンティティ情報を分析して、アイデンティティクエリにおいて指定された第１のアイデンティティ情報の種類および／または値と一致する第２のアイデンティティ情報を判断してもよい。
【００８８】
例として、ユーザは、クライアントデバイス２３０を介して生年月日および国籍などの１つ以上の属性を指定するアイデンティティクエリを入力してもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、クライアントデバイス２３０からこのアイデンティティクエリを受信してもよく、記憶されているアイデンティティ情報を分析して、指定された生年月日および国籍の人の一覧（例えばアイデンティティ記憶デバイス２１０がその人とその属性との関係を記憶している人の一覧）を判断してもよい。
【００８９】
一部の実装では、アイデンティティクエリは、アイデンティティ情報の項目１つ以上に関連する関係を指定してもよく、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、記憶されているアイデンティティ情報を分析して、その関係およびアイデンティティ情報の該１つ以上の項目に一致および／または類似する情報を判断してもよい。例えばユーザは、クライアントデバイス２３０を介して、特定の人物と、その人物を「知っている」という関係とを指定するアイデンティティクエリを入力してもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、クライアントデバイス２３０からこのアイデンティティクエリを受信してもよく、記憶されているアイデンティティ情報を分析して、その特定の人物を知っている人の一覧（例えばアイデンティティ記憶デバイス２１０がその人と特定の人物との「知っている」関係を記憶している人の一覧）を判断してもよい。
【００９０】
一部の実装では、アイデンティティクエリは、時間要素を指定してもよく、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、記憶されているアイデンティティ情報を時間要素に基づいて分析してもよい。さらに、または代わりに、ユーザは、クライアントデバイス２３０を介して、１つ以上の属性および／または関係と、その属性および／または関係に関連する特定の時間および／または期間とを指定するアイデンティティクエリを入力してもよい。例えばユーザは、クライアントデバイス２３０を介して、「共和党に投票した」という属性と、「１９８４年から１９８８年の間」という時間要素とを指定するアイデンティティクエリを入力してもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、クライアントデバイス２３０からアイデンティティクエリを受信してもよく、記憶されているアイデンティティ情報を分析して、１９８４年から１９８８年の間に共和党に投票した人の一覧を判断してもよい。
【００９１】
一部の実装では、アイデンティティクエリは、信頼度スコアを指定してもよく、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、記憶されているアイデンティティ情報を、信頼度スコアに基づいて分析してもよい。より詳細に後述するように、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、アイデンティティクエリに基づいて実行された分析の結果について信頼度スコアを生成してもよい。信頼度スコアは、アイデンティティクエリにおいて指定された第１のアイデンティティ情報と、アイデンティティ記憶デバイス２１０により記憶されている第２のアイデンティティ情報との一致の見込み（例えば或る人物が指定された属性を有する見込み、或る人物が別の人物を知っている見込み、或る関係に関連する信用性スコアなど）を示してもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、要求されたアイデンティティ情報と一致しかつ／またはそれと関係を有する記憶されているアイデンティティ情報であって、アイデンティティクエリにおいて特定された閾値（例えば指定された信頼度スコア）を満たす信頼度スコアを有する、該アイデンティティ情報を判断してもよい。
【００９２】
一部の実装では、アイデンティティクエリは、アイデンティティを検証することの要求を含んでもよい。例えばユーザは、クライアントデバイス２３０を介して、アイデンティティを検証すべき人物に関連する、その人物の氏名および旅券番号などの第１のアイデンティティ情報を入力してもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、クライアントデバイス２３０からアイデンティティクエリを受信してもよく、記憶されているアイデンティティ情報を分析して、その人物が当人の主張する人物である見込み（例えば氏名と旅券番号との関係についての信頼度スコア）を求めてもよい。
【００９３】
さらに、または代わりに、アイデンティティクエリは、或る人物の挙動を予測することの要求を含んでもよい。例えばユーザは、クライアントデバイス２３０を介して、挙動を予測すべき人物に関連する第１のアイデンティティ情報と、予測すべき挙動を特定する情報とを入力してもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、クライアントデバイス２３０からアイデンティティクエリを受信してもよく、記憶されているアイデンティティ情報を分析して、その人物がその挙動を示す見込み（例えばその人物が特定の行動を実行する見込みを示す信頼度スコア）を求めてもよい。一部の実装では、この予測は、時間要素（例えばその人物が特定の期間内にその挙動を実行しそうかどうか）に関連してもよい。
【００９４】
一部の実装では、アイデンティティクエリは、一時的な状況に関連する情報を含んでもよい。例えばユーザは、アイデンティティ情報、アイデンティティ情報の項目間の関係を特定する情報、および／または（例えば或る関係についての）信用性スコアを特定する情報を提供してもよい。ユーザは、提供された情報が一時的な状況に関連するものであると指示してもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、一時的な状況に関連する提供された情報に基づいてアイデンティティクエリを処理してもよい。
【００９５】
図６にさらに示されているように、プロセス６００は、第２のアイデンティティ情報の分析に基づいて信頼度スコアを生成することを含んでもよい（ブロック６３０）。例えば、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、クライアントデバイス２３０から受信されたアイデンティティクエリに基づいて、かつアイデンティティ記憶デバイス２１０により記憶されている第２のアイデンティティ情報にさらに基づいて、信頼度スコアを生成してもよい。
【００９６】
一部の実装では、信頼度スコアは、アイデンティティクエリにおいて指定された第１のアイデンティティ情報と、アイデンティティ記憶デバイス２１０により記憶されている第２のアイデンティティ情報との一致の見込み（例えば或る人物が指定された属性を有する見込み、或る人物が別の人物を知っている見込み、或る関係に関連する信用性スコアなど）を示してもよい。信頼度スコアは、１つ以上の信用性スコア（例えば記憶されている関係がアイデンティティ情報の項目間の実際の関係の正確な表現である見込み）を含んでもよく、かつ／または該信用性スコアに基づいてもよい。
【００９７】
さらに、または代わりに、信頼度スコアはアイデンティティ検証についての信頼水準を示してもよい。例えば信頼度スコアは、（例えば資格証明書および／または属性に基づいて）特定のアイデンティティを有すると主張する人物がその特定のアイデンティティを実際に有する見込みを示してもよい。例えばアイデンティティ記憶デバイス２１０は、特定の指紋を有する人物に関連するアイデンティティ情報を受信してもよい。信頼度スコアは、その特定の指紋がその人物に関連する記憶されている指紋情報と一致することに基づいて、特定のアイデンティティを有すると主張する人物がその特定のアイデンティティを有する可能性は９５％であると示してもよい。一部の実装では、信頼度スコアは、受信されたアイデンティティ情報が当該人物を、アイデンティティ記憶デバイス２１０により特定される他の人々（例えばアイデンティティ記憶デバイス２１０により記憶されている他のアイデンティティ）と区別するものである見込みを示してもよい。
【００９８】
さらに、または代わりに、信頼度スコアは挙動予測についての信頼水準を示してもよい。例えば信頼度スコアは、或る人物が特定の挙動を示す（例えば特定の行動を実行する）見込みを示してもよい。例えば、信頼度スコアは、或る人物が今後１年以内に特定の国を訪問する見込みを示してもよい。
【００９９】
一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、正規分布に基づいて信頼度スコアを生成してもよい。例えばアイデンティティ記憶デバイス２１０は、或る関係が正確である見込み（例えば或るアイデンティティが真であり或る人物が当人の主張する人物である見込み）を示す第１の正規分布を求めてもよく、かつ／または或る関係が正確でない見込み（例えば或るアイデンティティが偽であり或る人物が当人の主張する人物ではない見込み）を示す第２の正規分布を求めてもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、第１の正規分布および／または第２の正規分布に基づいて信頼度スコアを生成してもよい。一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、正規分布以外の確率モデルを使用して信頼度スコアを生成してもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、追加のアイデンティティ情報が受信されるのに伴い、確率モデル（例えば正規分布）を更新してもよい。このように、アイデンティティ記憶デバイス２１０により生成される信頼度スコアは、時間の経過とともにより正確になってもよい。
【０１００】
一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、信頼度スコアを指定するユーザ入力を受信してもよい。さらに、または代わりに、ユーザは、特定の信頼度スコアが一時的な状況に関連するものであると指示してもよい。例えばユーザは、一時的な状況に関する信頼度スコアを入力してもよく、その信頼度スコアを、アイデンティティ記憶デバイス２１０が、当該信頼度スコアは一時的な状況に関連するものであるという指示とともに記憶してもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、記憶されている信頼度スコアに基づいてアイデンティティクエリを処理してもよい。一部の実装では、ユーザは、アイデンティティ記憶デバイス２１０が一時的な状況に関連する信頼度スコアを消去すべきであると指示する入力を提供してもよく、その指示の受信に基づいてアイデンティティ記憶デバイス２１０は、当該信頼度スコアを特定する情報を記憶装置から削除してもよい。
【０１０１】
図６にさらに示されているように、プロセス６００は、信頼度スコアに基づいて分析の結果を提供することを含んでもよい（ブロック６４０）。例えばアイデンティティ記憶デバイス２１０は、分析の結果をクライアントデバイス２３０に提供してもよい。結果は例えば、アイデンティティ情報の項目１つ以上（例えば１人以上の人）であって、アイデンティティクエリにおいて指定されたアイデンティティ情報の別の項目１つ以上（例えば１つ以上の属性）と関係を有する、該項目を特定してもよい。一部の実装では、結果は、生成された信頼度スコア（例えば閾値を満たす当該関係についての信頼度スコア）に基づき当該関係が特定の見込みを有することに基づいて提供されてもよい。
【０１０２】
一部の実装では、結果は信頼度スコアを特定してもよい。さらに、または代わりに、結果は、（例えば資格証明書および／または属性に基づいて）特定のアイデンティティを有すると主張する人物がその特定のアイデンティティを実際に有する見込みの（例えば信頼度スコアに基づく）指標を提供してもよい。一部の実装では、結果は、特定のアイデンティティを有すると主張する人物のアイデンティティをユーザが検証するためにその人物に対して尋ねるべき質問を特定してもよい。結果はさらに、検証目的で使用されるよう、質問に対する正解を特定してもよい。質問および正解は、記憶されているアイデンティティ情報に基づいてもよい。
【０１０３】
一部の実装では、結果は、一時的な状況に関連するものであってもよい。例えば、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、一時的な状況（例えば一時的なアイデンティティ情報、一時的な関係、一時的な信用性スコア、一時的な信頼度スコアなど）に関連する情報を（例えばユーザ入力に基づいて）受信してもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、記憶されているアイデンティティ情報を一時的な状況に関連する情報に基づいて分析してもよく、分析の結果を提供してもよい。一部の実装では、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、結果が一時的な状況に関連する情報に基づくものであるという指示を提供してもよい。
【０１０４】
図６に関して一連のブロックについて説明したが、一部の実装では、ブロックおよび／またはブロックの順序が変更されてもよい。さらに、または代わりに、依存関係にないブロックは並列実行されてもよい。さらに、１つ以上のブロックが一部の実装で省略されてもよい。
【０１０５】
図７は、図６に示された例示のプロセス６００に関する例示の実装７００の図である。図７は、アイデンティティ記憶デバイス２１０が、アイデンティティ情報の検索基準を含むアイデンティティクエリを受信し、アイデンティティ記憶デバイス２１０により記憶されているアイデンティティ情報を分析して検索基準に関連するアイデンティティ情報を判断し、分析の結果をクライアントデバイス２３０に提供する例を示す。
【０１０６】
図７に示されているように、ユーザが、クライアントデバイス２３０とやり取りして、アイデンティティクエリの検索基準として２つの属性を入力すると仮定する。この属性とは、「空路で米国に入国した」および「時間Ｔ２からＴ８の間」である。図のように、クライアントデバイス２３０は、アイデンティティクエリをアイデンティティ記憶デバイス２１０へ送信してもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、記憶されているアイデンティティ情報を分析して、時間Ｔ２からＴ８の間に空路で米国に入国した１人以上の人を判断してもよい。例えばアイデンティティ記憶デバイス２１０は、「空路で米国に入力した」という第１の属性であって、「時間Ｔ２からＴ８の間」という第２の属性と関係を有する該第１の属性との関係を有する人を判断してもよい。
【０１０７】
アイデンティティ記憶デバイス２１０は、人物と、この２つの属性との関係について信頼度スコアを求めてもよい。信頼度スコアは、その人物と属性のうちの１つ以上との関係、属性間の関係などに基づいてもよい。例えばアイデンティティ記憶デバイス２１０は、図のように、信頼度スコア８０％で、ダン・ジョーンズという名の人物が時間Ｔ２からＴ８の間に米国に入国したフライトに搭乗していたと判断してもよい。さらに示されているように、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、信頼度スコア７０％で、シェリー・ジョーンズという名の人物が時間Ｔ２からＴ８の間に米国に入国したフライトに搭乗していたと判断してもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、図のように、判断された情報および信頼度スコアをクライアントデバイス２３０に提供してもよい。さらに示されているように、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、フライト番号（例えばフライト＃９９）およびフライトが到着した時間（例えばＴ７）などの追加情報をクライアントデバイス２３０に提供してもよい。
【０１０８】
上記に示したように、図７は、例として提示されるものである。他の例も可能であり、図７に関して記載されたものとは異なってもよい。
【０１０９】
図８Ａおよび図８Ｂは、図６に示された例示のプロセス６００に関する別の例示の実装８００の図である。図８Ａおよび図８Ｂは、アイデンティティ記憶デバイス２１０が、アイデンティティを検証することの要求を含むアイデンティティクエリを受信し、アイデンティティ記憶デバイス２１０により記憶されているアイデンティティ情報を分析してアイデンティティ検証について信頼度スコアを求め、分析の結果をクライアントデバイス２３０に提供する例を示す。
【０１１０】
図８Ａに示されているように、入管職員などのユーザが、入国する人物のアイデンティティを検証したいと仮定する。入国する人物は、その人物を旅券番号Ａ１２３のダン・ジョーンズであると特定する文書を入管職員に提供する。さらに、ユーザが、クライアントデバイス２３０とやり取りして、検証するべきアイデンティティ情報を入力すると仮定する。このアイデンティティ情報は、氏名「ダン・ジョーンズ」および旅券番号「Ａ１２３」を含む。
【０１１１】
図のように、クライアントデバイス２３０は、アイデンティティ情報をアイデンティティ記憶デバイス２１０へ送信してもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、記憶されているアイデンティティ情報を分析して、アイデンティティ検証について信頼度スコアを求めてもよい。例えば、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、ダン・ジョーンズという名の人物と旅券番号Ａ１２３との関係について信用性スコアを求めてもよく、その信用性スコアに基づいて信頼度スコアを生成してもよい（例えば信頼度スコアは信用性スコアと等しくてもよく、かつ／または信用性スコアに基づいて計算されてもよい）。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、入管職員に文書を渡した人物が実際にダン・ジョーンズである見込みが８０％あると判断してもよい。図のように、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、判断された情報および信頼度スコアをクライアントデバイス２３０に提供してもよい。このようにして、ユーザは人物のアイデンティティを検証してもよい。
【０１１２】
図８Ｂに示されているように、入管職員などのユーザが、一緒に入国する２人の人のアイデンティティを検証したいと仮定する。入国するこの２人の人は、第１の人物を旅券番号Ａ１２３のダン・ジョーンズであると特定し第２の人物を旅券番号Ａ９８７のシェリー・ジョーンズであると特定する文書を入管職員に提供する。さらに、ユーザが、クライアントデバイス２３０とやり取りして、検証するべきアイデンティティ情報を入力すると仮定する。このアイデンティティ情報は、第１の人物について氏名「ダン・ジョーンズ」および旅券番号「Ａ１２３」を、第２の人物について氏名「シェリー・ジョーンズ」および旅券番号「Ａ９８７」を含む。
【０１１３】
図のように、クライアントデバイス２３０は、アイデンティティ情報をアイデンティティ記憶デバイス２１０へ送信してもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、記憶されているアイデンティティ情報を分析して、アイデンティティ検証について信頼度スコアを求めてもよい。例えば、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、ダン・ジョーンズという名の人物と旅券番号Ａ１２３との関係、シェリー・ジョーンズという名の人物と旅券番号Ａ９８７との関係、および／またはダン・ジョーンズとシェリー・ジョーンズとの関係について１つ以上の信用性スコアを求めてもよく、この１つ以上の信用性スコアに基づいて信頼度スコアを生成してもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０は、入管職員に文書を渡した人が実際にダン・ジョーンズおよびシェリー・ジョーンズである見込みが９０％あると判断してもよい。アイデンティティ記憶デバイス２１０がダン・ジョーンズとシェリー・ジョーンズとの関係を記憶していることが理由で、ダン・ジョーンズおよびシェリー・ジョーンズのアイデンティティを一緒に検証する場合の信頼度スコアが、ダン・ジョーンズのみのアイデンティティを検証する場合の信頼度スコアよりも高いと仮定する。図のように、アイデンティティ記憶デバイス２１０は、判断された情報および信頼度スコアをクライアントデバイス２３０に提供してもよい。このようにして、ユーザは複数人のアイデンティティを検証してもよい。
【０１１４】
上記に示したように、図８Ａおよび図８Ｂは例として提示されるものである。他の例も可能であり、図８Ａおよび図８Ｂに関して記載されたものとは異なってもよい。
【０１１５】
本願明細書に記載される実装は、時間の経過に伴う人物の属性の変化を考慮に入れること、ならびに人物、他の人々、および／または人物の属性の間の確率的関係を求めることにより、人物のアイデンティティのより正確な表現を提供することができる。さらに、本願明細書に記載の実装は、特定の属性を有する人を判断する際、および人物のアイデンティティを検証する際にユーザを支援することもできる。
【０１１６】
前述の開示は、例示および説明を提供するが、網羅的であることも、開示されたとおりの厳密な形に各実装を限定することも意図されてはいない。上記の開示を考慮した変更および変形も可能であり、または各実装を実践することにより変更および変形が得られてもよい。
【０１１７】
本願明細書で用いるコンポーネントという用語は、ハードウェア、ファームウェア、またはハードウェアとソフトウェアとの組み合わせとして広く解釈されるものとする。
【０１１８】
本願明細書では、一部の実装が閾値に関連して記載されている。本願明細書で用いるとき、閾値を満たすとは、或る値が閾値よりも大きいこと、閾値を超えること、閾値よりも高いこと、閾値以上であること、閾値未満であること、閾値よりも少ないこと、閾値よりも低いこと、閾値以下であること、閾値と等しいことなどを指し得る。
【０１１９】
当然のことながら、本願明細書に記載されたシステムおよび／または方法は、図面に示された実装において、多数の異なる形態のソフトウェア、ファームウェア、およびハードウェアに実装され得る。これらのシステムおよび／または方法を実装するために使用される実際のソフトウェアコードまたは専用制御ハードウェアは、実装を限定するものではない。したがって、システムおよび／または方法の動作および挙動は、具体的なソフトウェアコードを参照せずに記載されたが、当然のことながら、ソフトウェアおよび制御ハードウェアは、本願明細書の記載に基づく本システムおよび／または方法を実装するよう設計できる。
【０１２０】
各特徴の特定の組み合わせが特許請求の範囲に記載され、かつ／または本明細書で開示されるものの、このような組み合わせは、可能な実装の開示を限定することを意図したものではない。実際、これらの特徴の多くは、特許請求の範囲に具体的に記載されていない、かつ／または本明細書で開示されていない形で組み合わされてもよい。添付の従属クレームはそれぞれ、１つのクレームのみに直接従属することもあるが、可能な実装の開示は、クレームセット中の他のすべてのクレームと組み合わせた各従属クレームを含む。
【０１２１】
添付の方法クレームのステップ１つ以上は、デバイス、装置、プロセッサなどによって実行されてもよい。さらに、コンピュータ可読媒体は、プロセッサによって実行されると添付の方法クレームのステップ１つ以上をプロセッサに実行させる命令を記憶してもよい。
【０１２２】
本願明細書で使用される構成要素、動作、または命令は、重要または必須と明示的に記載されていない限り、そのように解釈されてはならない。さらに、本願明細書で用いる冠詞「或る（ａ）」および「或る（ａｎ）」は、１つ以上の要素を含むものとし、「１つ以上の（ｏｎｅ  ｏｒ  ｍｏｒｅ）」と区別なく用いられることもある。１つのみの要素が意図される場合には、用語「１つ（ｏｎｅ）」または同様の語が用いられる。さらに、語句「基づく（ｂａｓｅｄ  ｏｎ）」は、別途明示的に記載されていない限り、「少なくとも部分的に基づく（ｂａｓｅｄ，ａｔ  ｌｅａｓｔ  ｉｎ  ｐａｒｔ，ｏｎ）」という意味であるものとする。
【符号の説明】
【０１２３】
１００  実装
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
0006577464.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５Ａ】
0006577464.tif 000007
【図５Ｂ】
0006577464.tif 000008
【図５Ｃ】
0006577464.tif 000009
【図５Ｄ】
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【図６】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
0006577464.tif 000014