(57)【要約】【課題】  トランザクションスコアリングを、クライアント・サーバコンピューティングシステムに亘って、分散化された方法で実行する。【解決手段】  トランザクションを処理するコンピューティングシステムは、サーバシステムおよびクライアントシステムを備える。サーバシステムは、トランザクションに関連付けられた情報を処理するように構成され、一方、クライアントシステムはサーバシステムと通信し、キーを生成するキーエンジンを備える。クライアントシステムおよびサーバシステムは協働して、トランザクションに関連付けられたリスクを評価するように構成される。クライアントはキーエンジンによって生成されたキーをトランザクションとしてサーバシステムに送るように構成される。【選択図】  図１Ｂ
2008262601.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
トランザクションを処理するコンピューティングシステムであって、
前記トランザクションと関連付けられた情報を処理するように構成されるサーバシステムと、
前記サーバシステムと通信するクライアントシステムと、
を備え、
前記クライアントシステムは、キーを生成するように構成されたキーエンジンを備え、前記クライアントシステムおよび前記サーバシステムは協働して前記トランザクションに関連付けられたリスクを評価する
コンピューティングシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のコンピューティングシステムであって、
前記サーバシステムは、
前記トランザクションに関連付けられた情報を受け取るように構成され、さらに前記トランザクションに関連付けられたキーに関連付けられた特徴を生成するように構成されたプロファイリングエンジンと、
前記プロファイリングエンジンと通信し、前記特徴をセカンダリキーに実質的にクラスタリングするように構成されたクラスタリングエンジンと、
前記キーを前記セカンダリキーと比較することによって、前記キーおよび前記セカンダリキー間の差異を識別するように構成されたレプリケーションエンジンと
を備えコンピューティングシステム。
【請求項３】
請求項２に記載のコンピューティングシステムであって、
前記レプリケーションエンジンは、更に前記キーおよび前記セカンダリキー間の差異を暗号化するように構成されたコンピューティングシステム。
【請求項４】
請求項３に記載のコンピューティングシステムであって、
前記レプリケーションエンジンは、更に、前記暗号化された差異を前記キーエンジンに提供するように構成されたコンピューティングシステム。
【請求項５】
請求項２に記載のコンピューティングシステムであって、
前記サーバシステムは、更に、
第１データベースであって、前記プロファイリングエンジンが前記第１データベースの少なくとも一部の情報を記憶するようにさらに構成された第１データベースと、
第２データベースであって、前記レプリケーションエンジンが前記第２データベースの前記差異を記憶するようにさらに構成された第２データベースと
を備えたコンピューティングシステム。
【請求項６】
請求項１に記載のコンピューティングシステムであって、
前記クライアントは前記キーエンジンによって生成されるキーをトランザクションとして前記サーバシステムに送るように構成されたコンピューティングシステム。
【請求項７】
請求項１に記載のコンピューティングシステムであって、更に、
前記サーバシステムおよび前記クライアントシステム間の通信を促進するトランザクションエンジンを備えたコンピューティングシステム。
【請求項８】
コンピュータで実現可能であり、その時点のトランザクションを処理する方法であって、
前記その時点のトランザクションに関連付けられた情報を受け取り、
前記その時点のトランザクションに関連付けられたキーの第１セットについての特徴を生成し、
該特徴を、セカンダリキーの第１セットにクラスタリングし、
前記キーの第１セットを、以前のトランザクションのうちの少なくとも一つと関連付けられたキーの第２セットと比較し、
前記セカンダリキーの第１セットを、前記以前のトランザクションのうちの少なくとも一つと関連付けられたセカンダリキーの第２セットと比較し、
前記キーの第１セットおよび前記キーの第２セット間で差異が存在するかを判断し、
前記セカンダリキーの第１セットおよび前記セカンダリキーの第２セット間で差異が存在するかを判断し、
前記キーの第１セットおよび前記キーの第２セット間で差異が存在すると判断されたとき、前記キーの第１セットおよび前記キーの第２セット間の差異を暗号化し、
前記セカンダリキーの第１セットおよび前記セカンダリキーの第２セット間で差異が存在すると判断されたとき、前記セカンダリキーの第１セットおよび前記セカンダリキーの第２セット間の差異を暗号化する
方法。
【請求項９】
請求項８に記載のコンピュータで実現可能な方法であって、更に、
前記キーの第１セットおよび前記キーの第２セット間で差異が存在すると判断されたとき、前記キーの第１セットおよび前記キーの第２セット間の差異を第１データベースに記憶し、
前記セカンダリキーの第１セットおよび前記セカンダリキーの第２セット間で差異が存在すると判断されるとき、前記セカンダリキーの第１セットおよび前記セカンダリキーの第２セット間の差異を前記第１データベースに記憶する
方法。
【請求項１０】
請求項８に記載のコンピュータで実現可能な方法であって、更に、
前記キーの第１セットおよび前記キーの第２セット間の前記暗号化された差異をキーエンジンに送り、
前記セカンダリキーの第１セットおよび前記セカンダリキーの第２セット間の前記暗号化された差異を前記キーエンジンに送る
方法。
【請求項１１】
前記トランザクションに関連付けられた前記情報を第２データベースに保存する処理を、更に行なう請求項８に記載のコンピュータで実現可能な方法。
【請求項１２】
前記情報は、前記第２データベースにプロファイリングエンジンによって保存された請求項１１に記載のコンピュータで実現可能な方法。
【請求項１３】
前記キーの第１セットの前記特徴は、プロファイリングエンジンによって生成され、前記特徴は前記セカンダリキーの第１セットにクラスタリングエンジンによってクラスタリングされる請求項８に記載のコンピュータで実現可能な方法。
【請求項１４】
前記キーの第１セットは、前記キーの第２セットとレプリケーションエンジンによって比較され、前記セカンダリキーの第１セットは、前記セカンダリキーの第２セットと前記レプリケーションエンジンによって比較される請求項１３に記載のコンピュータで実現可能な方法。
【請求項１５】
前記キーの第１セットおよび前記キーの第２セット間の差異、および前記セカンダリキーの第１セットおよび前記セカンダリキーの第２セット間の差異は、前記レプリケーションエンジンによって暗号化される請求項１４に記載のコンピュータで実現可能な方法。
【請求項１６】
前記プロファイリングエンジン、前記クラスタリングエンジン、および前記レプリケーションエンジンは実質的に別個である請求項１５に記載のコンピュータで実現可能な方法。
【請求項１７】
コンピュータで実現可能であり、ローカルなトランザクションを扱う方法であって、
ローカルなトランザクションをソースから受け取り、
前記ローカルなトランザクションの少なくとも一部を、少なくとも一つのローカルなトランザクションキーに暗号化し、
前記少なくとも一つのローカルなトランザクションキーを用いて、少なくとも一つの強化されたキーを作り、
前記少なくとも一つの強化されたキーが新しいキーであるかを判断し、
前記少なくとも一つの強化されたキーが新しいキーであると判断されたとき、前記少なくとも一つの強化されたキーを前記ソースに送り、
前記少なくとも一つの強化されたキーにより前記ローカルなトランザクションを処理する際のトランザクションリスクの測定を適用しつつ、前記ソースを用いて前記少なくとも一つの強化されたキーにより前記ローカルなトランザクションを処理する
方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載のコンピュータで実現可能な方法であって、
前記少なくとも一つのローカルなトランザクションキーを用いて少なくとも一つの強化されたキーを作る際、前記少なくとも一つのローカルなトランザクションキーをローカルキーデータベースに適用する
方法。
【請求項１９】
請求項１８に記載のコンピュータで実現可能な方法であって、
前記少なくとも一つのローカルなトランザクションキーを前記ローカルキーデータベースに適用する際、
前記少なくとも一つのローカルなトランザクションキーを第１ロックに初期化し、
前記少なくとも一つのトランザクションキーで前記ロックを操作すると共に、前記少なくとも一つのトランザクションキーで前記ロックを操作する際には、少なくとも部分的に前記少なくとも一つの強化されたキーを作る
方法。
【請求項２０】
キー情報をキーデータベースに記憶する請求項１８に記載のコンピュータで実現可能な方法。
【請求項２１】
前記キー情報は暗号化されたキー情報を含む請求項２０に記載のコンピュータで実現可能な方法。
【請求項２２】
前記ローカルなトランザクションを処理した後に、前記ローカルキーデータベースを変更す請求項２０に記載のコンピュータで実現可能な方法。
【請求項２３】
前記少なくとも一つの強化されたキーと共に前記トランザクションを前記ソースに送る請求項１７に記載のコンピュータで実現可能な方法。
【請求項２４】
クライアントコンピューティングシステムおよびサーバコンピューティングシステムを含むクライアント・サーバシステムのコンピュータで実現可能であり、該クライアント・サーバシステム内のその時点のトランザクションを扱う方法であって、
前記クライアントコンピューティングシステム上の前記その時点のトランザクションに関連付けられた情報を受け取り、
前記クライアントコンピューティングシステムを用いて、前記その時点のトランザクションに関連付けられた前記情報から強化されたキーを作り、
前記強化されたキーを前記クライアントコンピューティングシステムから前記サーバコンピューティングシステムに送り、
前記サーバコンピューティングシステムを用いて、前記その時点のトランザクションに関連付けられたキーの特徴を生成し、
前記サーバコンピューティングシステムを用いて、前記その時点のトランザクションに関連付けられたキーの前記特徴に関連付けられたセカンダリキーを生成し、
前記サーバコンピューティングシステムを用いて、前記その時点のトランザクションに関連付けられた前記キー、および前記その時点のトランザクションに関連付けられたキーの前記特徴に関連付けられた前記セカンダリキーが、それ以前のトランザクションに関連付けられた前記キーおよび前記セカンダリキーと異なるかどうかを判断し、
前記その時点のトランザクションに関連付けられた前記キー、および前記その時点のトランザクションに関連付けられたキーの前記特徴に関連付けられた前記セカンダリキーが、それ以前のトランザクションに関連付けられた前記キーおよび前記セカンダリキーと異なるか否かの判断に基づいて、キーデータベースを変更する
方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、財務データ分析に用いられる処理システムに一般に関する。より具体的には本発明は、効率的に財務データ分析を分散化処理環境で行う方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
バンクカード（銀行発行のキャッシュカード）の使用が広がるにつれて、バンクカードの発行者は、破産損失を含む貸し倒れや詐欺による損金処理が増えることを認識し始めている。バンクカードの口座の所有者が、バンクカードを用いたトランザクション、例えば金融取引の支払いに債務不履行をきたすと、多くの場合はバンクカードの発行者が関連する損失を吸収しなければならない。したがって発行者を経済的に保護するためには、バンクカードの発行者は、バンクカード所有者に関するリスク、例えば破産リスク、詐欺リスク、および非破産リスクのいわゆる「リスク予測」モデルを開発している。詐欺を検出するためのリスク予測モデルは、典型的には単一のアカウントのバンクカード所有者によって行われる一連のトランザクションが呈するパターン分析に基づく。
【０００３】
破産および信用リスクを評価するモデルは、典型的には支払い履歴データおよびアカウント履行データに基づく。一般に破産および信用リスクの評価ためのリスク予測モデルは、バンクカードアカウント、より一般にはバンクカードアカウントの所有者に関するアカウント履行履歴データを用いて、支払いパターンを識別し、その支払いパターンを既知の支払いパターンに相関させる。換言すれば、そのアカウント所有者の支払いパターンが、例えば破産や信用損失のような将来経済的問題を起こす比較的高いリスクを示すとされる支払いパターンと比較される。
【０００４】
詐欺検出システムについて、トランザクションデータ（一連の異なるデータフィールドを含む、一列のデータのフォーマットをとるデータ）は、詐欺検出モデルによって直接には典型的には用いられない。一般に、さまざまな他のデータとともに、アカウント番号、トランザクション額、トランザクション時刻、および販売者の郵便番号のようなデータを含むトランザクションデータは、リスク予測モデルへの直接入力として用いられる特性変数に変換されなければならない。これらの特性変数には例えば、特定の地理的領域において起こるトランザクションに関連するリスクを反映する変数、時間で重み付けされた、完了した財務購買数の和、および完了した購買の総額のその時点の和が含まれる。
【０００５】
典型的には特性変数は、トランザクションデータから中央サーバにおいて生成される。換言すれば、トランザクションデータは、クライアントから、例えば支払いゲートウェイまたは顧客のコンピュータから中央サーバへ与えられ、中央サーバがトランザクションデータを処理、つまり評価する。トランザクションデータを中央サーバに提供するには、トランザクションデータは典型的にはクライアントからネットワーク接続によって送られる。そのようなデータ伝送は一般に、クレジットアカウント番号のような個人情報をネットワーク接続を通して送ることを伴う。個人情報が伝送される際には、そのネットワーク接続にアクセスできる人間によって事実上アクセスされることが考えられる。さらに中央の位置においても、個人情報は、情報を評価するプログラマや他のデータ処理者によって見られるかもしれない。個人情報が、詐欺目的でその情報を利用しようとする人間によってアクセスされるとき、その情報に関連付けられたアカウント番号（他の情報よりも）の完全性が失われえる。
【０００６】
さらにリスク評価、またはスコアを生成するのに便利な追加情報は、しばしばクライアントから中央サーバには処理のためには送信されない。すなわちいくつかの「ソースにおける」データは、しばしばトランザクションサーバには提供されず、よってトランザクションサーバには利用不可能である。そのため潜在的にはリスク評価に関連する情報がリスク評価に含まれないかもしれない。例えばインターネット上のトランザクション中において、ウェブブラウザ、ＴＣＰ／ＩＰアドレスなどに関する情報は、しばしば中央サーバには送信されない。他の種類の「ソースにおける」データも中央サーバには送信されないかもしれない。
【０００７】
トランザクションデータは、分散化された位置で処理されるかもしれないが、これはスコアリングする（採点する）のためのアルゴリズムに関して、およびどのように分散化位置においてデータを保護するかの問題を呈する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
したがって必要とされるのは、確実であり、かつ全てのソースにおけるデータを実質的にスコアリングプロセスにおいて利用できるようにする方法および装置である。換言すれば、望まれるのは、トランザクションがスコアリングできる確実な分散システムである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、分散化した方法でクライアント・サーバコンピューティングシステムにわたりトランザクションをスコアリングすることに関連する。利点の中でもとりわけ、分散化した方法でクライアント・サーバコンピューティングシステムにわたりトランザクションをスコアリングすることは、トランザクションのスコアリングが確実に行われることを可能にし、一方、一般にクライアントにだけ利用可能な情報がトランザクションのスコアリングプロセスにおいて利用できるようにする。新規なスコアリング技術が提案され、これによればスコアリングが分散化された位置において可能になる。さらにスコアリングは、暗号化されたトランザクションデータについて実行されることで、プライバシーを保護できる。データはどの点でも解読される必要はない。
【００１０】
本発明のある局面によると、トランザクションを処理するコンピューティングシステムは、サーバシステムとクライアントシステムとを含む。サーバシステムは、トランザクションと関連付けられた情報を処理するように構成され、クライアントシステムは、サーバシステムと通信し、キーを生成するように構成されるキーエンジンを含む。クライアントシステムおよびサーバシステムは協働してトランザクションに関連付けられたリスクを評価する。ある実施形態においてクライアントは、キーエンジンによって生成されたキーをトランザクションとしてサーバシステムに送るように構成される。
【００１１】
他の実施形態においては、サーバシステムは、プロファイリングエンジン、クラスタリングエンジン、およびレプリケーションエンジンを含む。プロファイリングエンジンは、トランザクションに関連付けられた情報を受け取り、トランザクションに関連付けられたキーに関連付けられた特徴を生成するように構成される。クラスタリングエンジンは、プロファイリングエンジンと通信し、特徴をセカンダリキーに実質的にクラスタリングするように構成される。レプリケーションエンジンは、キーをセカンダリキーに比較することによって、キーおよびセカンダリキー間の差異を識別するように構成される。そのような実施形態においては、レプリケーションエンジンはさらに、キーおよびセカンダリキーの間の差異を暗号化するようにさらに構成されてもよい。
【００１２】
本発明の他の局面によれば、その時点のトランザクションを処理するコンピュータによって実現可能な方法は、その時点のトランザクションに関連付けられた情報を受け取ること、およびその時点のトランザクションに関連付けられたキーの第１セットについての特徴を生成することを含む。この方法はさらに特徴をセカンダリキーの第１セットにクラスタリングすること、それからキーの第１セットを、少なくとも一つの以前のトランザクションと関連付けられたキーの第２セットと比較することと、セカンダリキーの第１セットを、少なくとも一つの以前のトランザクションと関連付けられたセカンダリキーの第２セットと比較することとを含む。キーの第１セットおよびキーの第２セット間で差異が存在するかの判断がなされ、セカンダリキーの第１セットおよびセカンダリキーの第２セット間で差異が存在するかの判断がなされる。キーの第１セットおよびキーの第２セット間の差異は暗号化される。さらにセカンダリキーの第１セットおよびセカンダリキーの第２セット間の差異は暗号化される。
【００１３】
ある実施形態においては、上述の方法は、キーの第１セットおよびキーの第２セット間の暗号化された差異をキーエンジンに送ることと、セカンダリキーの第１セットおよびセカンダリキーの第２セット間の暗号化された差異をキーエンジンに送ることとを含む。他の実施形態においては、上述の方法は、トランザクションに関連付けられた情報を第２データベースに保存することを含む。そのような実施形態においては、情報はプロファイリングエンジンによって第２データベースに保存される。
【００１４】
本発明のさらに他の局面によれば、ローカルなトランザクションを扱うコンピュータで実現可能な方法は、ローカルなトランザクションをソースから受け取ることと、ローカルなトランザクションの少なくとも一部を少なくとも一つのローカルなトランザクションキーに暗号化することとを含む。少なくとも一つのローカルなトランザクションキーを用いて少なくとも一つの強化されたキーが作られ、少なくとも一つの強化されたキーが新しいキーであるかどうかが判断される。この方法はさらに少なくとも一つの強化されたキーが新しいキーであると判断されるとき、少なくとも一つの強化されたキーをソースに送ることと、ソースを用いて少なくとも一つの強化されたキーでローカルなトランザクションを処理することを含む。ある実施形態においては、ローカルなトランザクションキーを用いて強化キーを作ることは、ローカルなトランザクションキーをローカルキーデータベースに適用するこのを含む。
【００１５】
本発明のさらに他の局面によれば、クライアントコンピューティングシステムおよびサーバコンピューティングシステムを含むクライアント・サーバシステム内のその時点のトランザクションを扱うコンピュータで実現可能な方法は、クライアントコンピューティングシステム上のその時点のトランザクションに関連付けられた情報を受け取ることと、クライアントコンピューティングシステムを用いて、その時点のトランザクションに関連付けられた情報から強化されたキーを作ることとを含む。強化されたキーはクライアントコンピューティングシステムからサーバコンピューティングシステムに送られ、サーバコンピューティングシステムを用いて、その時点のトランザクションに関連付けられたキーの特徴が生成される。  サーバコンピューティングシステムを用いて、その時点のトランザクションに関連付けられたキーの特徴に関連付けられたセカンダリキーが生成され、サーバコンピューティングシステムを用いて、その時点のトランザクションに関連付けられたキー、およびその時点のトランザクションに関連付けられたキーの特徴に関連付けられたセカンダリキーが、それ以前のトランザクションに関連付けられたキーおよびセカンダリキーと異なるかどうかが判断される。最後に、その時点のトランザクションに関連付けられたキー、およびその時点のトランザクションに関連付けられたキーの特徴に関連付けられたセカンダリキーが、それ以前のトランザクションに関連付けられたキーおよびセカンダリキーと異なるかどうかの判断に基づいて、キーデータベースが変更される。
【００１６】
本発明のこれらの、あるいは他の利点は、以下の詳細な説明を読み、図面中のさまざまな図を精査すれば容易に理解される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
複数のソースからのデータを用いてパターン生成を行い、よってデータの採点（スコアリング）および処理を行う従来のシステムでは、スコアリングは、一般に、単一の位置、例えば中央において行う。単一位置におけるスコアリングのパフォーマンスは一般に、詐欺の尤度を決定するために、全ての利用可能な詳細をデータのスコアリングまたは処理に含ませることはできない。例えば一般に、ユーザのオンライン購入に関連する情報の全てが中央スコアリング位置に提供されるわけではない。例えばもしユーザがコンピュータ機器５０００ドル分を購入するプロセスにあるなら、中央スコアリング位置には、ユーザが５０００ドル分のコンピュータ機器を購入しようとしていることを記述する情報が実質的に与えられる。よって、１台が１０００ドルする５台のコンピュータシステムを購入することと、５０００ドルする１台のコンピュータシステムの購入することとの間に違いが、そこに設けられているわけではない。したがって、５台のコンピュータシステムの購入のほうが、１台のコンピュータシステムの購入よりも詐欺である購入トランザクションの尤度がより高いという事実は、全体的なトランザクションスコアリングプロセスにはファクタとして考慮されない。
【００１８】
分散化ネットワーク内の異なる位置で、トランザクションスコアリングに関連する数値処理を実施可能とする分散スコアリングは、実質的に、あるトランザクションに関連するデータの全てのセットがファクタとしてそのトランザクションのスコアリングに考慮されることを可能にする。つまり、トランザクションをスコアリングするために、インターネットプロトコルルータ、電子メールアドレス、トランザクションに関する全ての情報、サーバに関する情報など（これらに限定されない）を含む「ソースにおける」データが、中央スコアリング位置において記憶される情報に加えて利用される。
【００１９】
ある実施形態においては、スコアリングが分散化して行われるが、トランザクション情報はセキュリティを確保するために暗号化されえる。情報は暗号化され処理されることで、暗号化されたデータを解読する必要はない、すなわちデータを解読することなく、かつデータを保存する必要なく、暗号化されたデータに対してトランザクションスコアリングに関連する処理を行うことができる。よってトランザクションスコアリングに実質的に関係のない一部データが失われるように暗号化が行われえるが、これはそのように暗号化されたデータが保存される必要がないからである。実質的に悪影響を与えず一部データが失われえる暗号化は、全てのデータが解読目的に保存されなければならない暗号化よりもより効率的に実行されることに注意されたい。
【００２０】
システム構成：
図１Ａは、本発明の実施形態によるクライアント・サーバ環境の概略図である。クライアント・サーバ環境１０２は一般に、中央サーバ１１０、クライアント１１８、およびトランザクションエンジン１１４を含み、データがクライアント・サーバ環境１０２全体から集積されるように構成され、これによりパターン生成、例えばスコアリングおよび処理を行う。クライアント１１８は、これらに限られないがカスタマーサイトおよびポイントオブセールス端末を含みえる。クライアント１１８は、クライアント・サーバインタフェースを通して実質的に直接に中央サーバ１１０と通信する。しかしクライアントは、エージェント１２２を通して中央サーバ１１０と通信してもよい。図示されるように、クライアント、例えばクライアント１１８ｂは、中央サーバ１１０と直接に通信してもよく、エージェント１２２を介して中央サーバ１１０と間接的に通信してもよい。
【００２１】
一般に中央サーバ１１０、クライアント１１８、およびエージェント１２２は、プロセッサおよびシステムメモリを含むコンピューティングシステムである。典型的には中央サーバ１１０、クライアント１１８、およびエージェント１２２はまた、ハードディスクドライブのような固定記憶、ＣＤ−ＲＯＭドライブまたはディスクドライブのような取り外し可能な記憶、および中央サーバ１１０、クライアント１１８、エージェント１２２、およびトランザクションエンジン１１４が効率的に通信できるようにするネットワークインタフェースを含む。適切なコンピューティングシステムは一般に、追加のサブシステムを含んだり、より少ないサブシステムしか含まなかったりすることが理解されよう。例えばある適切なコンピューティングシステムは、一つ以上のプロセッサを含みえる、つまりコンピューティングシステムは、マルチプロセッサシステム、またはキャッシュメモリでありえる。
【００２２】
サーバ１１０、クライアント１１８、およびエージェント１２２間で通信を行うためには、実質的にいかなる適切なタイプの通信リンクも使うことができる。通信リンクは例えば有線、つまりケーブルが用いられたリンクでありえる。あるいは通信リンクは、有線でない、例えば電波によるリンクでありえる。クライアント・サーバ環境１０２は一般に異なるタイプのリンクを含みえることが理解されよう。例としてクライアント・サーバ環境１０２内の一部のリンクは、光ファイバケーブルリンクまたはＩＳＤＮラインのようなケーブルリンクでありえて、一方、クライアント・サーバ環境１０２内の他のリンクは、有線ではないリンクでありえる。
【００２３】
中央サーバ１１０は、クライアント１１８との通信を通してトランザクションを処理するように構成される。ある実施形態において中央サーバ１１０が、金融トランザクションのうちの一部の処理を実行し、一方、クライアント１１８が金融トランザクションのうちの他の処理を実行する。すなわちトランザクションの処理は、中央サーバ１１０および少なくとも一つのクライアント１１８が処理に関わるように分散化して起こる。中央サーバ１１０は、図１Ｂを参照して後述されるようなプロファイリングエンジン、クラスタリングエンジン、およびレプリケーションエンジンのようなエンジンを含む。
【００２４】
典型的には中央サーバ１１０、エージェント１２２、およびクライアント１１８は、トランザクションエンジン１１４にリンクされる。トランザクションエンジン１１４は一般にコンピューティングシステムのネットワークであり、インターネットに関連づけられていてもよい。トランザクションエンジン１１４はまた、これらには限定されないが、発行システム、収集システム、または通信ネットワークを含む実質的にいかなる適切なシステムと関連づけられていてもよい。通信ネットワークは、エンティティ間の確実な通信を確保する。通信ネットワークは、コンピュータ間の確実な通信を可能にするいかなる適切な通信ネットワークであってもよい。例えば電話線、ケーブル、光ケーブル、マイクロ波、衛星のような媒体を介した通信が用いられえる。ＡＴＭネットワーク、インターネットまたは独自の閉じたネットワークのような、確実なリンクを用いる既存のネットワークが用いられえる。ある実施形態においてこのようなネットワークは、カリフォルニア州、フォスター市のVisa International Service Associationによって提供される既存の世界規模の清算・決済システムであるVisaNetを用いて実現できる。
【００２５】
図１Ｂを参照し、本発明の実施形態による分散型リスク評価システムが説明される。大まかには分散型リスク評価システム（ＤＲＡＳ）１３０は、暗号化されたスコアリングシステムが分散化された形態で動作するようにする。ふつうＤＲＡＳ１３０は、サーバシステム１３２と、カスタマ領域であると考えられるクライアント１３４とを含む。図１Ａの中央サーバ１１０のような中央サーバでありえるサーバシステム１３２は、異なるフォーマットのデータを詳細なトランザクション情報ソース１３８から受け入れるように構成される。トランザクション情報ソース１３８からのデータは、清算・決済例外データとともにＦＴＬフォーマットのデータ（これらに限定されないが）を含みえる。トランザクション情報ソースの例には、銀行、販売者、支払ゲートウェイ、およびアグリゲータ（aggregator）がある。ある実施形態においてソース１３８は、後述のＢＡＳＥ  ＩおよびＢＡＳＥ  ＩＩを含む。
【００２６】
トランザクション情報ソース１３８は、データ、すなわちトランザクションデータを、サーバ１３２に関連付けられたプロファイリングエンジン１４０に与える。プロファイリングエンジン１４０はふつうさまざまなタスクを実行するが、プロファイリングエンジン１４０はデータベース１５０およびクラスタリングエンジン１４２と通信するように構成される。ある実施形態においては、事実上、プロファイリングエンジン１４０は、データ収集、トランザクションプロファイリング、およびアグリゲーション（aggregation）のためのモジュールである。プロファイリングエンジン１４０は、データを処理し、そのデータを、例えばかなり圧縮されたフォーマットでクラスタリングエンジン１４２に、図２を参照して後述するトランザクションプロファイルのかたちで出力する。当業者には理解されるように、適切なトランザクションプロファイルは拡張可能なマーク付け言語（ＸＭＬ）を通して定義されえる。
【００２７】
プロファイリングエンジン１４０は典型的にはデータベース１５０へ出力も行う。プロファイリングエンジン１４０によってデータベース１５０へ提供される出力のフォーマットは、ＤＲＡＳ１３０の要求に依存して大きく変わりえる。既述の実施形態においては、データベース１５０への出力は、図３および４をそれぞれ参照して後述されるように位置圧縮識別子フォーマットおよびトランザクション圧縮識別子フォーマットで与えられる。
【００２８】
プロファイリングエンジン１４０は、３つの「パス」、つまりオペレーションプロセスの事実上のグループを含みえる。それぞれのパスつまりオペレーションプロセスのグループは、後続のパスつまりオペレーションプロセス群のグループの実行の前に実行されえる。第１パスはトランザクション情報ソース１３８をフィルタしえる。第２パスはトランザクションデータを圧縮し、クラスタリングエンジン１４２のためのリスクカーブデータを生成する。第３パスは、情報をアグリゲートするために第２パスによって用いられるデータを提供しえ、またアグリゲートされたデータをクラスタリングエンジン１４２に転送しえる。プロファイリングエンジン１４０は図１０を参照してさらに説明される。
【００２９】
データベース１５０は事実上、より小さいデータベース１４６およびテーブル１４８の結合されたものである。データベース１４６は、トランザクションプロファイルデータベース１４６ａおよび位置／詐欺プロファイルデータベース１４６ｂを含みえて、一方、テーブル１４８は、キー圧縮テーブル１４８ａおよびトランザクション圧縮テーブル１４８ｂを含みえる。トランザクションプロファイルデータベース１４６ａは、任意の数のトランザクションについてのトランザクションプロファイルレコードを含みえる。例として、トランザクションプロファイルデータベースは、最近の複数のトランザクションに関連するプロファイルを含みえて、かつプロファイルは、図２のようでありえる。ある実施形態においては、トランザクションプロファイルデータベース１４６ａは、約１８０個の最近に発生したトランザクションについてのレコードを含みえる。
【００３０】
位置／詐欺プロファイルデータベース１４６ｂは、プロファイリングエンジン１４０を用いて処理された最近のトランザクション群に関連する位置についてのレコードを含みえる。それぞれのレコードに含まれる情報は、トランザクション数、合計金額、金額によるトランザクション分布、与えられた位置についてのＩＰアドレスなどを含みえる。また、図３に示される位置圧縮テーブルにおいて用いられる位置圧縮識別子が含まれてもよい。トランザクション圧縮テーブル１４８ｂ中のエントリは、図４に示した形式などを採用可能である。
【００３１】
プロファイリングエンジン１４０は、リンク１５１を通して実質的に双方向にデータベース１５０と通信し、かつリンク１５２を通して単一方向にクラスタリングエンジン１４２と通信する。トランザクションプロファイルレコードをキーに変換するよう構成されるキー圧縮エンジンを典型的に含むクラスタリングエンジン１４２は、情報をクラスタ化し分配し、かつクラスタデータベース１７０に読み出しおよび書き込みをするように構成される。クラスタデータベース１７０は、図５を参照して後述するようにキーデータベース群を含む。クラスタデータベース１７０に関連するデータは、クラスタデータベース１７０に記憶された過去の情報を、その時点の情報、すなわちクラスタリングエンジン１４２からクラスタデータベース１７０を通して渡されたその時点のトランザクションに関連する情報と比較するレプリケーションエンジン１６０によって用いられる。レプリケーションエンジン１６０は一般に、「デルタ」、つまりその時点の情報と最近の情報との差異をクラスタ化することを促進するレプリケータ中央データベースを含む。レプリケーションエンジン１６０に関連付けられたレプリケータ中央データベースは一般に、クラスタデータベース１７０に関連付けられたいくつかの情報を含む。
【００３２】
レプリケーションエンジン１６０は、オペレーションインタフェース１７４、およびクライアント１３４の一部である、レプリケートされたデータベース１６２と通信する。オペレーションインタフェース１７４は、オペレーションサポート１７６および制御データベース１７８がレプリケーションエンジン１６０とインタフェースされることを可能にする。より一般にはオペレーションインタフェース１７４は、オペレーションサポート１７６がサーバシステム１３２とインタフェースすることを可能にする。オペレーションサポート１７６は、サーバシステム１３２をモニタすることによって情報、例えばファイルがサーバシステム１３２との間で適切なタイミングでやりとりされ、さらに変更がサーバシステム１３２になされるように構成される。制御データベース１７８は、サーバシステム１３２に関連するジョブをスケジュールし、かつプロセス管理の異なる局面を実行するように構成される。オペレーションインタフェース１７４は、モデルの変更を許可する公開キーを含む、好ましくはＸＭＬベースのインタフェースである。
【００３３】
一般にレプリケーションエンジン１６０およびレプリケートされたデータベース１６２の間のリンク１６１は、インターネットリンクでありえる確実な転送リンクであり、事実上、クライアント・サーバインタフェースとして働く。典型的にはリンク１６１は、暗号化された情報を、一般に情報を標準暗号化技術を用いて暗号化するレプリケーションエンジン１６０から、レプリケートされたデータベース１６２に渡す。レプリケートされたデータベース１６２は、レプリケーションエンジン１６０に関連するレプリケータ中央データベースとクラスタデータベース１７０との両方に含まれる情報、例えば暗号化された情報クラスタを含む。
【００３４】
クライアント１３４は一般に、支払ゲートウェイ（不図示）、例えばカスタマと関連付けられたコンピュータと関連付けられている。キー１８０を生成するように構成されるキーエンジン１６４は、レプリケートされたデータベース１６２と通信する。ローカルエンジン１８２は、レプリケートされたデータベース１６２と通信する。ローカルエンジン１８２は一般に、トランザクションをキーエンジン１６４に送り、キー１８０が生成されるようにする。ある実施形態においては、キーエンジン１６４は実質的に、スコアを生成させるスコアリングエンジンとして働く。あるいはスコアリングエンジン（不図示）は、キーエンジン１６４とは別個に維持されてもよい。そのようなスコアリングエンジンは、ある与えられたトランザクションについてリスク分析を行うように構成されえる。記載された実施形態においてローカルエンジン１８２は、トランザクションエンジン１７２と通信し、これは図１Ａのトランザクションエンジン１１４の一部でありえる。トランザクションエンジン１７２はまた、サーバシステム１３２とトランザクション情報ソース１３８を通して通信してもよい。
図２は、本発明の実施形態によるトランザクションプロファイルの概略表現である。トランザクションプロファイル２００は、アカウント、例えば金融機関の、またはクレジットカードのアカウントを識別するアカウント番号フィールド２０４を含み、トランザクションプロファイルデータベース、例えば図１Ｂのトランザクションプロファイルデータベース１４６ａに記憶されえる。トランザクションプロファイル２００はまた、アカウント番号フィールドで識別されるアカウントに関連する最近のトランザクションの数に関する情報を保持するフィールド２０８を含む。最近のトランザクションの数は変化しえるが、記載された実施形態においては、最近のトランザクションの数は一般に１８０トランザクション程度に抑えられている。
【００３５】
アカウント番号フィールド２０４で識別されるアカウントについて記録された最も最近のトランザクションの時刻は、フィールド２１２に記憶される。時刻は、トランザクション年、日付、および分に基づいて記憶されえる。トランザクションプロファイル２００また、ラグを含むフィールド２１６を含む。当業者に理解されるように、ラグは、実際上、特定のトランザクションに対応する値のアレイ中のアレイ要素である。よってラグを含むフィールド２１６は、これらに限定されないが、時刻デルタについてのデータ要素、金額、位置圧縮識別子、およびトランザクション圧縮識別子を含みえる。
【００３６】
図３を次に参照し、位置圧縮識別子テーブル中のエントリのある実施形態が説明される。位置圧縮識別子テーブル中のエントリ３００は、位置／詐欺プロファイルデータベース、例えば図１Ｂの位置／詐欺プロファイルデータベース１４６ｂに記憶された位置圧縮識別子を実際の位置と相関を取るために用いられる。エントリ３００は、エントリ３００を識別するように実質的に働く識別子を含むように構成された位置圧縮識別子フィールド３０４を含む。すなわち位置圧縮識別子フィールド３０４は、位置／詐欺プロファイルデータベース内で用いられる位置圧縮識別子を保持する。エントリ３００はまた、電子メール、つまりｅメールアドレスのような位置識別子を保持する位置識別子フィールド３０８を含む。フィールド３０８に保持されたｅメールアドレスは、トランザクションを起こさせたカスタマと関連付けられえる。
【００３７】
一般に位置識別子フィールド３０８に保持された位置識別子は、物理的または仮想的な位置についてのユニークな識別子である。ユニークな識別子は、これらに限定されないが、販売者名称、販売者カテゴリコードおよび郵便番号を備える。ｅメールアドレスはユニークな識別子の一つの例に過ぎないことに注意されたい。ユニークな識別子の他の例としては、これらに限定されないが、ソーシャル・セキュリティ・ナンバ、または個人または組織の納税者識別番号を含みえる。
【００３８】
またエントリ３００の一部として含まれるものとしては、事実上、フィールド３１６で記される販売者の商品またはサービスのタイプを識別する販売者カテゴリコードフィールド３１２がある。フィールド３２０は、フィールド３１６で記された販売者に関連付けられた郵便番号を含み、フィールド３２４は、トランザクションに関連付けられた仮想位置を識別するインターネットプロトコル（ＩＰ）アドレスを含む。一般にエントリ３００は、物理的または仮想的なアドレスのいずれかを識別する実質的にどのようなフィールドをも含んでよい。
【００３９】
当業者に理解されるように、エントリ３００内の全てのフィールドが埋められなくてもよい。換言すれば、ある与えられたエントリ３００について、位置圧縮識別子フィールド３０４およびもう一つ他のフィールドだけが埋められてもよい。あるいは一つより多い他のフィールドが必要に応じて埋められてもよい。エントリ３００中の情報は、トランザクションに関連付けられた「ターゲット」、例えばソースを識別することを意図されている。したがって例えば複数の物理的ソースのようないくつかの複数のソースは、単一の仮想的なソースよりも実質的により多くの情報をエントリ３００の中に必要としえる。
【００４０】
図４は、本発明のある実施形態による例えば図１Ｂのトランザクション圧縮テーブル１４８ｂのようなトランザクション圧縮識別子テーブル内のエントリの概略表現である。トランザクション圧縮テーブル内のエントリ４００は、トランザクション圧縮識別子を保持するトランザクション圧縮識別子フィールド４０４を含む。フィールド４０８は、トランザクションタイプ、例えばフィールド４０８を保持するように構成され、トランザクションが購入だったことを示す識別子を含みえる。フィールド４１２は、既述の実施形態において典型的には真の値にセットされるＣＶＶインデックスを含むように構成される。カードタイプは、例えばゴールドクレジットカードまたはプラチナクレジットカードのようなトランザクションカードのタイプを示すフィールド４１６に記憶されえる。エントリ４００は、これらに限定されないが、カードタイプに関連付けられた情報を含む他の複数のフィールド４２０を含みえることに注意されたい。
【００４１】
図１Ｂを参照して上述したようにクラスタデータベースは、キーデータベースを含みえる。図５を参照して、クラスタデータベースのある実施形態が本発明に基づいて説明される。クラスタデータベース１７０は一般に、クラスタリングエンジンおよびレプリケーションエンジンによって読み出され、一般にクラスタリングエンジンによって書き込まれる。クラスタデータベース１７０は、これらに限定されないが、ブロックキーを含むプライマリキーデータベース５０２、転送キーを含むセカンダリキーデータセット５０４、およびブロックおよび転送キーを含むセカンダリキーレファレンスデータベース５０６を含む。ブロックキーは、ある値を３２バイトデータ構造で保持し、転送キーは、小さいデータ値のある固定値を保持し、これらのそれぞれは１バイトにエンコードされた（値、確率）のペアである。プライマリキーデータベース５０２はまた、プライマリキーのリストを含む。
【００４２】
キーの暗号化：
「キー」および「ロック」は、あるトランザクションが詐欺によるものであるか、またはそれが尤もらしいかどうかを決定するために、分散型リスク評価システム１３０によって利用される。一般に一つのサーバ、すなわち中央処理システム、およびクライアントのうちの少なくとも一つがキーおよびロックを利用して、トランザクションが詐欺である尤度を決定する。そうするプロセスは図７〜９において示される。
【００４３】
図６Ａは、キー・ロック暗号化フレームワークを示す。この図はプロセス、「ドア」、「ロック」、「キー」および「タンブラ」間の関係を示す。プロセスは、トランザクションの処理を助けるのに用いられる任意の適切なアプリケーションソフトウェアである。以下はシステムの簡単な説明であり、より詳細な説明が後に続く。
【００４４】
「キー」構造は、システムの基本要素である。キーは、トランザクションプロファイルレコードからの情報をグループ化するのに用いられる。例えばキーは、アカウントナンバ、そのアカウント内の、それぞれトランザクションについての個別トランザクションを表現しえる。キーは、位置ＩＤ、額、およびそのトランザクション内のステータスフィールドを表現しえる。属性は、チェーン名；トークン；ユニークな識別子；アカウント、トランザクション、位置ＩＤ、額およびステータスのようなタイプ；およびタイムスタンプを含む。
【００４５】
「チェーン」構造は、システムのもう一つの基本要素である。チェーンは、キーを含む構造体である。チェーンは、キーがなくてもよく、多くのキー、限られた数のキー、または無限の数のキーを有してもよい。属性は、キー名、および最大キーを含む。
【００４６】
「トークン」構造は、システムのもう一つの基本要素である。トークンは、ｐトークンのコンテナとして働く。トークン内に含まれた全てのｐトークンは、確率型属性に好ましくは従う。例えばもし確率型が「ｐ」に等しいなら、トークン内の全てのｐトークンは、確率属性の値としてパーセントを有する。もし確率型が「ｈ」に等しいなら、トークン内の全てのｐトークンは、確率属性の値として全数を有する。属性は、ｐトークン値を保持するストリング；確率型；およびｐトークンの最大数を含む。
【００４７】
「ｐトークン」構造は、システムのもう一つの基本要素である。ｐトークン構造は、確率分布またはヒストグラムを表現する。確率属性は、パーセントまたは全数のいずれかでありえる。属性は、確率分布中の発生回数を識別する値；およびパーセントを表す確率を含む。
【００４８】
「ドア」要素は、ロック要素を制御するのに用いられる。これはゼロまたはそれより多いロック要素をその中に持ちえて、一つの記述を持ちえる。ドアは、必要がなければドア処理を制限するためにキー確率と比較するインヒビタスレッショルド（inhibitor threshold)を有する。属性は、ロック；ユニークな識別子；確率を含むキー識別子を指し示すインヒビタ識別子；およびインヒビタスレッショルドを含む。インヒビタ識別子は、与えられたキーでドアが動作すべきかどうかを識別する。インヒビタスレッショルドは、ドアが与えられたキーを処理するかどうかを制御するのに用いられる。この値は、インヒビタ識別子が指し示しているキー内に含まれた確率と比較される。もしこの値がそのキーの確率より大きいなら、ドアはそのキーを処理し、もしそうでないなら、ドアは何も行わない。
【００４９】
「ロック」構造は、システムのもう一つの基本要素である。ロックは、キーの処理を制御するのに用いられる。それぞれのロックはある特定の機能を実行し、例えば与えられたロックは、キーについての暗号化を実行するだけで他には何もしないかもしれない。ロックは、ハッシング、またはキーに暗号化を施す。ロックは新しいキーを作り出すか、またはデータをキーにアペンドできる。属性は、ユニークな識別子；ロックがデータをリザルトキー上にアペンドするか、または新しいキーを作るかどうかを示すアペンド；ガバナ名；ハッシュ名；エンクリプタ名；タンブラへの入力として働くキーへの参照である入力識別子；ロック操作のリザルトキーへの参照であるリザルト識別子；タンブラ識別子；タンブラ集合体内の確率分布があるかどうかを示す分布；および確率スレッショルドを含む。確率スレッショルドは、タンブラを用いるときにロック操作を制限するのに用いられる。もしタンブラ要素の確率値がロックのスレッショルドを満たさないなら、その要素は無視される。
【００５０】
「タンブラ」は、入力キーをマッチングさせてリザルトキーを識別するためにロックのデータ構造を提供する。タンブラは、予め暗号化され圧縮された入力キーの組で予め構成されたｎ進木構造である。ｎ進木構造は、改善された検索時間パフォーマンスの利点のために選択される。それぞれのロックについて一つのタンブラ木がある。タンブラ木は、識別子、タイムスタンプ、および記憶属性を持つチェーンおよびキーを含む。
【００５１】
「ハッシュ」構造は、ハッシュ機能をロックに提供し、ユニークな識別子を有する。「エンクリプタ」構造は、ロックに暗号化機能を提供する。ロックは、エンクリプタを用いてデータをキー内で暗号化する。「ガバナ」構造は、ロックの処理時間を遅くするのに用いられる。ガバナを用いることで、ハッカーが暗号をクラックするのをより困難にできる。
【００５２】
図６Ｂは、キー、ドアおよびロックの関係を示す。図６Ａと対照的に、図６Ｂは、単一ドアに関連付けられた複数のロックと、そのさまざまな可能性を示す。
【００５３】
設計されたキー・ロック設計は、キー、タンブラ、ロック、およびドアからなるパラダイムに基づく。これらの用語は簡単に上述した。これらの要素の詳細な定義がここで与えられる。図６Ｂに示されるキー・ロックパラダイムは、以下の特徴を示す。すなわち、リザルトキーは、一つ以上のロックへの入力キーになりえ、ロックはタンブラを利用して、入力キーをリザルトキーことに変換し、ドアは一つ以上のロックを利用し、プロセスは一つ以上のドアを利用する。
【００５４】
リザルトキーはロックのタンブラによって生成される。リザルトキーは、プロセスの最終結果、またはプロセス全体の中間段階の入力キーのいずれかとして用いられる。リザルトキーは、リスク評価（一例として）を与えられたトランザクションについて提供するために最終結果として用いられる。リザルトキーはまた、もう一つ別のリザルトキーを生成するさらなるタンブラを処理するときに、次のリンクとしても用いられる。リザルトキーは最初にタンブラから生成されるときは暗号化されないが、さらなる処理のための後続の入力キーとして用いられる場合は、好ましくは暗号化される。リザルトキーはまた、複数のキーのコンテナクラスでもありえる。
【００５５】
入力キーは、以前のタンブラ計算から、またはトランザクションの一つ以上のフィールドからの抽出として生成される。入力キーはクライアントサイトにおいて暗号化され、それによりクライアントユーザがバックにある処理を認識できないようにする。リザルトキーのように、入力キーはキーを含むコンテナクラスでありえる。
【００５６】
キー構造は、トランザクションプロファイルレコード内の全てのフィールドを表現する。例えばキーは、アカウントナンバおよびそのアカウント内のトランザクションに対応しえる。それぞれのトランザクションについてキーは、位置ＩＤ、額、およびトランザクションのステータスに関連しえる。「キー」はしばしば、キー構造、または図６Ｄに記載されるキー構造の階層を含むキーコンテナクラスとして表現される。キーチェーンは、特定のキーに関係するキーのチェーンである。それぞれのキーは、ｐトークンのコンテナクラスであるトークンを持つ。ｐトークンは、トークンにおいて定義されるキーについての確率分布群またはヒストグラム群のいずれかである。
【００５７】
トークンおよびｐトークンについて、それぞれのキーは、（入力またはリザルト）キーの確率型、およびそのキーについてのｐトークンの数を記述するトークンを有する。確率型のは、確率分布またはヒストグラムのいずれかでありえる。それぞれの離散値範囲について確率曲線およびヒストグラムがある。それぞれのｐトークンは、特定の確率およびその確率の発生数の両方の属性を有する。それぞれのトークンは、ｐトークン（確率）の数を定義する。
【００５８】
ロックは、与えられたトランザクションについてのリスクを特定するのに用いられる。ロックは、入力キーからリザルトキーへの実際の翻訳を実行するために、タンブラを利用する。好ましくはそれぞれのロックについて一つのタンブラが存在する。それぞれのロックは、タンブラに対して適用される対応するハッシュ（検索アルゴリズム）を有する。ハッシュは、入力キーに基づいてリザルトキーを得るためにタンブラのｎ進木がどのようにたどられるかを表現する。ハッシュタンブラｎ進木は、潜在的には何百万であるタンブラノードの潜在的な一致に対するパフォーマンスを最大化するのに用いられる。これは結果として、トランザクションベースのリスクを特定するための応答時間を最小化する。
【００５９】
それぞれのロックはまた、他のロック・タンブラ対に対して後で入力キーとして用いられるリザルトキーを暗号化するエンクリプタを有する。エンクリプタは好ましくは、リスク評価の最終結果として用いられるリザルトキーには適用されない。根底にあるリスク評価プロセスをクライアントが識別できないようにするため、入力キー（および最も低いレベルのツリーノード）は好ましくは暗号化される。
【００６０】
ロックは、入力キーがリザルトキーの一部として（リザルトキーにアペンドされて）含まれるかを指定する。もし「アペンド」属性がセットされないなら、リザルトキーは入力キーに一致するタンブラノードへのリーフの内容だけを含む。もし「アペンド」属性がセットされるなら、リザルトキーは入力キーと、各々のタンブラノードリーフのリザルトキーの内容との結合である。ロックは、システムでもはや利用されない入力キーを期限切れにする。これは、入力キーがもはや必要ないときに便利であり、意識的に入力キーを削除する必要をなくす。
【００６１】
ロックはまた、ロックの処理を遅くするガバナ要素を有する。これはロック構造に違法な侵入が存在する場合に、システムがこの侵入を検出し、対応を取るのに充分な時間を作るのに効果を奏する。ロックはまた、入力キーがスレッショルドを満たさない場合に入力キーを拒否する確率スレッショルドを有する。入力キーの確率は、そのｐトークン要素に記憶される。
【００６２】
ロックは、タンブラｎ進木ノードがユニークであるかを示す。もしそれらがユニークでなければ、ロックは、第１入力キーマッチが見つかるときにストップするのと対照的に、タンブラが充分にたどられることを確実にする。入力キーが複数のタンブラノードにマッチし、それにより複数のリザルトキーを出す場合がある。
【００６３】
ロックは「分散型」属性を介して、タンブラｎ進木が、タンブラ中のノードにマッチするのと対照的に、入力キーがフィットしなければならない確率分布ノードの範囲からなるかを示す。タンブラツリーは、入力キーにマッチするか、入力キー確率属性（入力キーのｐトークンに見いだされる）に関する分布曲線を表現するかのいずれかであるノードから構成される。
【００６４】
図６Ｃは、本発明の実施形態によるオブジェクトに関連付けられた関係の概略表現である。オブジェクト６０２は、オブジェクトリスト６０４、キー６１０、およびロック６１２と関連付けられる。オブジェクトリスト６０４は、キーのリストを含むチェーンと、リストのリストを含むドアとを持つ、すなわちチェーン６０６およびドア６０８を持つコンテナクラスである。チェーン６０６はキーチェーンであり、ドア６０８は実際上、ロックの集合体である。ある実施形態においては、チェーン６０６は、特定のキー、例えば入力キーと関連付けられたキー群のチェーンである。
【００６５】
ドア６０８は一般に、一緒にインプリメントされる可能性が高い、すなわち互いに少なくとも比較的高い結束性を有するロック群を含む。具体的にはドア６０８は、トランザクションリスクを決定するために共にインプリメントされえるロックを含むように構成される。ドアは、特定のリスク評価プロセスを、入力キーに依存してリザルトキーを生成する複数のロックの使用を通して達成する。ドア６０８はまた、入力キーがドアに入ることを許可するかを決定するために、キーのｐトークンに記憶されえるそれぞれのエントラント入力キー確率と比較されるスレッショルドを含む。ある実施形態において入力キーは、もしエントラント入力キー確率が実質的にスレッショルドに等しいか、それより上であるなら、ドアに入る許可を有すると考えられる。逆にもしエントラント入力キー確率がスレッショルドよりも小さければ、そのときは入力キーはドアに入る許可を与えられない。ｐトークンの使用に加えてスレッショルド、例えばインヒビタスレッショルドを使用することにより、特定の入力キーがドアに入るために許可されなければならないかどうかを容易に決定できる。これによりシステムパフォーマンスを低下させる不必要な処理を省ける。
【００６６】
ドア６０８は実際上、ロックの論理グルーピングを提供する。上述の実施形態においてドア６０８が記憶装置、例えばディスク上に位置されることで、ディスク上のドアの場所を特定するのに関するシークおよびアクセス時間が最小化され、それにより処理コストおよび応答時間を最小化してもよいことが当業者には理解されるだろう。したがってシステム全体のパフォーマンスは大きく最適化されえる。
【００６７】
キー６１０は、ロックに操作するために処理されるよう構成される。一般にキー６１０は、トークンのリスト、およびトークンに関連付けられた確率またはヒストグラムを含む。確率およびヒストグラムは、キー６１０に関連付けられたｐトークンに格納される。それぞれのトークンは、ｐトークンの数、または確率を定義し、一方、それぞれのｐトークンは、特定の確率およびその確率の発生数の両方についての属性を有する。トークンまたはタンブラ数は一般にビットのバイナリストリングであることが理解されよう。キー構造は、トランザクションプロファイルレコード、例えば図２のトランザクションプロファイル２００内の実質的に全てのフィールドを表現してもよい。したがってキー６１０は、アカウントナンバおよびトランザクションのうちの少なくとも一つに対応しえる。それぞれのトランザクションについて、キー６１０は位置識別子、額、およびトランザクションのステータスに関連しえる。
【００６８】
典型的には一つ以上のロック６１２が用いられることで、与えられたトランザクションに関するリスクを特定できる。ロック６１２は一般に、タンブラ６１８を利用することによって、入力キーをリザルトキーに翻訳する。それぞれのロックに関連付けられたただ一つのタンブラが一般に存在することが理解されよう。ロック６１２は、タンブラ６１８に適用される対応検索アルゴリズムを有する。ハッシュと考えられえる検索アルゴリズムは、リザルトキーが入力キーに基づいて得られるようにする表現を提供する。ある実施形態においては、そのようなハッシュの使用は一般にトランザクションベースのリスクを特定する応答時間を最小化する。
【００６９】
ロック６１２は、アラーム６１４、ガバナ６１６、タンブラ６１８、「スパース」６２０、「ニューロ」６２２、および「ヒスト」６２４に関連付けられる。アラーム６１４は、特定の事象が予め定められた頻度で起こるときに警報を送るように構成される。ガバナ６１６は、処理のスピードを遅くするように構成され、特定の処理速度においてだけ操作が行われえるようにする。ロック６１２の処理を遅くするガバナ６１６を用いることによって、システム全体、例えば詐欺検出システムが検出する時間の余裕を与え、よってロック６１２に関するいかなる違法侵入にも対処できるようにする。ある実施形態においてガバナ６１６は、ロック６１２への侵入が起こらないようさらに構成される。タンブラ６１８は実際上、テーブル、例えばルックアップテーブルであり、これはデコーダとして働く。すなわちタンブラ６１８は、暗号化されたデータをさらに暗号化するか、または異なる確率を用いてデータを拡張するかのいずれかに用いられえる。
【００７０】
スパース６２０はスパース行列ルックアップを意味し、ニューロ６２２は一般にキーを取り、ニューラルネットをタンブラに適用し、ヒスト６２４は可能性のあるタンブラに対する入力のヒストグラムである。
【００７１】
一般に入力キーは、ドアの一部であるロックを操作するのに用いられる。ロックは、タンブラを用いて入力キーをリザルトキーに変換する。リザルトキーは、プロセスの最終結果、または処理全体のある段階、例えば中間段階における入力キーのいずれかとして用いられえる。タンブラがリザルトキーを生成するとき、リザルトキーは典型的には暗号化されない。リザルトキーが後続の処理についての入力キーとして用いられるなら、リザルトキーは暗号化されえることが理解されよう。
【００７２】
前述のようにタンブラは、リザルトキーを生成するｎ進木データ構造である。リザルトキーは、ツリーの最も低いノードレベル上のノードのリーフである。リーフリザルトキーを持つノードは、入力キーの暗号化されたコピーであるか、または入力キー確率のノードが特定された分布内にフィットする。このノードは、暗号化された入力キーを、ツリーのそれに対応するもの（mate）に一致させるために用いられる。一致は、入力キーおよびノードが同一であるか、または入力キーがノードで特定される確率分布内に入るかのいずれかの場合に起こる。入力キーのこの一致は、今度は望ましいリザルトキーを識別する。正しい一致ノードは、ツリーのハッシュを用いて見いだされる。タンブラツリーは、ｎ進木の最も低いノードレベルにおいて、入力キーの組み合わせの全ての順列を有する。このデータ構造は、それぞれのロックについて機能およびパフォーマンスの要求に合うようにカスタム設計されえる。タンブラは、クライアントが入力キーおよびリザルトキー間の関係を認識することを許されないクライアントコンフィギュレーションにおいては好ましい。
【００７３】
図６Ｄを参照して、要素間のありえる階層の高レベル視覚化表現が示される。キー６１０は、トランザクションプロファイルレコード、例えば図２のトランザクションプロファイルレコード２００からの情報をグループ化するのに用いられる構造と考えられえる。キー６１０は、トークン６２５、チェーン６０６’、ｐトークン６２６、およびキー６２７を含みえる。トークン６２５は、ｐトークン６２６のためのコンテナとして働く。チェーン６０６’は一般に、キーを含む構造である。前述のようにｐトークン６２６は、確率分布またはヒストグラムを表現する。典型的にはｐトークン６２６の確率属性は、パーセンテージまたは全数のいずれかである。
【００７４】
ドア６０８は、ロック６２９を制御するために用いられえる。ドア６０８は一つのロック６２９を含むように示されるが、ドア６０８に関連付けられたロック６２９の数は一般に大きく変更されえることが理解されよう。例えばドア６０８は関連付けられたロックがなくてもよい。ロック６２９は典型的にはキーの処理を制御するのに用いられる。ドア６０８内のそれぞれのロック６２９は、特定の機能を実行するように一般に構成されることが理解されよう。例としてロックは、キーにハッシングを実行し、キーに暗号化を実行し、新しいキーを作り、またはキーにデータをアペンドしえる。
【００７５】
説明された実施形態においてロック６２９は、タンブラ６１８’、ガバナ６１６’、ハッシュ要素６２８、およびエンクリプタ６３０を含む。ロック６２９は、入力キーを用いてタンブラ６２８’をサーチし、このタンブラがリザルトキーを典型的には返す。ガバナ６１６’、ハッシュ要素６２８、およびエンクリプタ６３０は、ロック６２９によって用いられることで、さらなる処理を実行してもよい。
【００７６】
前述のように、図６Ｃのタンブラ６１８’のようなタンブラは、実質的に入力キーをリザルトキーに一致させる構造を提供する。タンブラは、予め暗号化され圧縮された入力キーマッチとともに予め構成されえる。タンブラは適切な構造であれば実質的にどのようなものでもよいが、他の構造による検索時間パフォーマンスよりも、ｎ進木構造を用いるほうが改善された検索時間パフォーマンスが達成される。
【００７７】
図６Ｅは、本発明の実施形態によるタンブラクラスタの生成の概略表現である。このような生成は、好ましくはクラスタリングエンジンによって実行される。タンブラクラスタは、任意の与えられた入力キーについてリザルトキーのルックアップを促進するために用いられる。プログラミングの習慣から、タンブラはタンブラ内にタンブラを持ちえて、それにより多次元の疎行列ルックアップが可能になる。
【００７８】
タンブラクラスタ６３２は、キー６３６およびタンブラコンビネーション６３８を含むサンプルボリュームファイル６３４に関連付けられている。タンブラコンビネーション６３８は一般にキー６３６に関連付けられる。当業者に理解されるように、サンプルボリュームファイル６３４は典型的には複数のキーおよびタンブラのコンビネーションを含む。
【００７９】
図１Ｂのクラスタリングエンジン１４２のようなクラスタリングエンジンは、実際上、キー６３６をサンプルボリュームファイル６３４から「分解して取り出し」し、タンブラコンビネーション６３８をソートし、かつタンブラコンビネーション６３８について頻度分析を実行する。タンブラコンビネーション６３８についての頻度分析は、一連のタンブラコンビネーション要素６４０、例えば要素６３８ａおよび６３８ｂ、およびカウント６４２を作りえる。カウントは、特定のコンビネーションの発生数である。
【００８０】
クラスタリングエンジンはそれから、新しいキー６４４、すなわち「Ｔキー」つまりリザルトキーを作り、これはタンブラコンビネーション６３８、およびクラスタテーブル６４６の要素に関連付けられている。
【００８１】
図６Ｆは、クラスタリングエンジンによって用いられるタンブラルックアッププロセスの概略表現である。フルボリュームファイル６７０は、プロファイリングエンジン１４０から出力された特徴を含む。この特徴は、入力キーのようなキー６７２ａ、および値６７２ｂ、６７２ｃを含む。キー６７２ａは典型的にはほぼ２バイトの大きさで、アカウントナンバおよび位置のような情報を含む。値６７２ｂ、６７２ｃは、整数または浮動小数点値のいずれかでありえ、トランザクションの１日分の額、郵便番号、およびリスク評価に適する実質的に任意の情報を表現しえる。
【００８２】
フルボリュームファイル６７０は典型的には、タンブラルックアップ６７３を用いて変換されクラスタデータベース１７０に置かれる。クラスタデータベース内では、キー６７２ａはファイル６７５に格納されえ、このファイルはタンブラナンバ６７４またはトークンを含む。特にタンブラルックアップ６７３は、値６７２ｂ、６７２ｃをタンブラナンバ６７４に変換する。
【００８３】
クラスタデータベース内には、ファイル６７５に加え、キーチェーン６７６もまた存在しえる。キーチェーン６７６は、テンポラリキー、例えば「Ｔキー」６７７、および確率６７８とともに、キー６７２ａをも含む。確率６７８は典型的には、キー６７２が実質的に「Ｔキー」６７７と同じである確率を表現する。クラスタデータベース内に一連のキーチェーン６７６が存在しえることが理解されよう。もし実質的な差異がキー６７２ａおよび「Ｔキー」６７７間に存在するなら、キー６７２ａは、クラスタデータベースに関連付けられたプライマリキーデータベース６８０内に挿入されえる。
【００８４】
処理フロー：
キー、ロック、およびタンブラは、あるトランザクションが詐欺であるか、または詐欺である可能性が高いかを決定するために分散型リスク評価システム１３０によって用いられる。一般に少なくとも一つのサーバ、すなわち中央処理システム、およびクライアントは、トランザクションが詐欺である尤度を決定するためにキー、ロック、およびタンブラを利用する。
【００８５】
図７を参照して、サーバシステム１３２によって実行されるステップが本発明のある実施形態に基づいて説明される。すなわちクライアント・サーバステップのサーバによる、トランザクションの真正性に関する確率論理を量子化するステップが説明される。確率論理を量子化する方法は、ステップ７０２において始まり、ここで分散型リスク評価ステップがトランザクションを受け取る。トランザクションは典型的にはソース１３８から受け取られ、これらに限定されないが、アラート、決済アドバイス、支払情報、およびパフォーマンスデータを含みえる。換言すれば、トランザクションは、財務トランザクションの実質的に任意のものに関連しえる。
【００８６】
トランザクションが受け取られると、ステップ７０６においてプロファイリングエンジンはトランザクションをデータベースに保存する。ある実施形態において、プロファイリングエンジンはトランザクションを、トランザクションプロファイルデータベース、位置／詐欺プロファイルデータベース、キー圧縮テーブル、およびトランザクション圧縮テーブルを含むデータベース、例えば図１Ｂのデータベース１５０に保存する。いったんトランザクションがデータベースに保存されると、トランザクションに関連付けられたキーの特徴が生成され、ステップ７１０において入力キーとしてクラスタリングエンジンに出力される。換言すれば、圧縮キーはプロファイリングエンジンによってデータベース、例えば図１Ｂのデータベース１５０と通信することを通して実質的にインラインで作られ、キーに関連付けられた一連の値がクラスタリングエンジンに出力される。値は、これらに限定されないが、キーに関連付けられた複数の確率を含みえる。
【００８７】
トランザクションに関連付けられたキーについての特徴を受け取ると、クラスタリングエンジンはステップ７１４において特徴をセカンダリキー、つまりＴキーにクラスタリングする。レプリケーションエンジン、例えば図１Ｂのレプリケーションエンジン１６０は、キーおよびトランザクション、すなわちその時点のトランザクションのセカンダリキーと、キーおよび以前のトランザクションのセカンダリキーとを比較する。比較は一般に、アップデートが必要とされるかどうかを決定するためになされ、上述のようにタンブラを用いることによって実行される。
【００８８】
ステップ７２２において、キー間の差異が存在するかどうかについての判断がなされる。もし実質的にキー間に差異が存在しないと決定されるなら、トランザクションに応答する中央システムによる処理は完了する。逆に、もしキー間に差異が存在すると決定されるなら、これはアップデートが必要とされることを意味する。したがって処理フローはシステム７２２からシステム７２６に移り、ここでキー変化はクラスタデータベース、例えば図１Ｂのクラスタデータベース１７０に格納される。クラスタデータベースに格納されるキー変化は典型的には暗号化されないことが理解されよう。
【００８９】
キー変化がクラスタデータベースに格納された後に、レプリケーションエンジンはステップ７３０においてキー変化を暗号化する。いったん暗号化されると、キー変化はステップ７３４において、図１Ｂのキーエンジン１６４のようなキーエンジンに送られ、中央処理装置によって実行される処理は完了する。一般にキーエンジンは、ソースにおけるプロセッサ、つまりカスタマ領域に関連付けられることが理解されよう。
【００９０】
図８は、本発明の実施形態によるローカルな、つまりソースにおける処理に関するステップを示す処理フロー概略図である。ローカル処理、例えばクライアントまたはカスタマ領域１３４による処理は、ステップ８０２において始まり、ここで暗号化されたキー変化がサーバステップ１３２から受け取られる。暗号化されたキー変化は、実質的に任意の適切な送信リンクを通して受け取られ、上述の実施形態においては、暗号化されたキー変化は、レプリケーションエンジンおよびレプリケートされたデータベース間の通信リンク、例えば図１Ｂのレプリケーションエンジン１６０およびレプリケートされたデータベース１６２間の通信リンク１６１を通して受け取られる。いったん暗号化されたキー変化が受け取られると、暗号化されたキー変化はローカルにステップ８０４においてローカルキーデータベースに格納される。ある実施形態においては、ローカルキーデータベースはレプリケートされたデータベースの一部である。
【００９１】
ステップ８０６においてキーエンジンは、ローカルの、ソースにおけるトランザクションをローカルエンジンまたはサーバから受け取る。それからステップ８１０において、ローカルなトランザクションはキーエンジンによってキーに暗号化される。典型的にはローカルなトランザクションは、クリアトークンである。すなわちローカルなトランザクションは暗号化されていない。したがってローカルなトランザクションをキーに暗号化することは一般にクリアトークンを暗号化することを伴う。
【００９２】
ローカルなトランザクションが暗号化された後に、ローカルなトランザクションキーがローカルキーデータベースにステップ８１４において適用され、強化されたキーを作る。ローカルなトランザクションキーをローカルキーデータベースに適用するステップは、図９を参照して後述される。いったん強化キーが作られると、ローカルなトランザクションキーをローカルキーデータベースに適用することからアラートが発生したかに関する判断がステップ８１８においてなされる。もしアラートが生成されているなら、これは新しいキーが生成されたことを意味する。典型的にはそのような新しいキーは、中央処理システムに関連付けられたデータベース内に追加される。したがって処理フローは、システム８１８からシステム８２２に移り、ここで新しいキーが中央処理システムにトランザクションとして送られる。新しいキーが中央処理システムに送られるとき、新しいキーはプロファイリングエンジンに関連付けられたデータベース内に挿入される。逆にもしステップ８１８における判断がアラートが生成されなかったとすると、これは例えばローカルなトランザクションがキーにステップ８１０において暗号化されたときに、新しいキーが生成されなかったことを意味する。よって処理フローはステップ８１８からステップ８２６に進み、ここでキーエンジンは、強化されたキーとともにトランザクションをローカルエンジンに送る。ある実施形態においては、強化されたキーに加えて確率がローカルエンジンに送り返される。
【００９３】
いったん強化キーがローカルエンジンに送り返されると、トランザクションエンジンはローカルなトランザクション、すなわちステップ８０６において受け取られたローカルなトランザクションを処理する。トランザクションエンジンは、ステップ８３０において、トランザクションリスクに基づいて強化されたキーでローカルなトランザクションを適切に処理する。すなわち、トランザクションエンジンは、ローカルなトランザクションに関連付けられた確率を含むファクタに基づいてローカルなトランザクションを処理する。
【００９４】
トランザクションエンジン、例えば図１Ｂのトランザクションエンジン１７２がローカルなトランザクションを処理した後に、システム全体に関連付けられたビジネスルールに基づいてローカルキーデータベースはステップ８３４において変更される。ローカルキーデータベースを変更することは一般に、キータイプをローカルシステムに格納することを含む。ある実施形態においては、トランザクションキータイプは一時的に格納、例えば持続的にテンポラリに記憶されてもよい。いったんローカルキーデータベースが変更されると、ローカル処理は完了する。
【００９５】
システム８１４に関して前述のように、強化されたキーを作るためにローカルなトランザクションキーはローカルキーデータベースに適用されえる。図９を参照してローカルなトランザクションキーをローカルキーデータベースに適用する一方法に関するステップが、本発明の実施形態に基づいて説明される。ローカルなトランザクションキーを適用するプロセスはステップ９０２において始まり、ここでキーエンジンは入力キー、すなわちローカルなトランザクションキーを受け取る。図１Ｂを参照して上述のように、キーエンジンはクライアントの一部であり、入力キーをサーバシステムからレプリケートされたデータベースを介して受け取りえる。いったんローカルなトランザクションキーが受け取られると、キーエンジンまたはローカルキーデータベースに関連付けられた第１ドア、つまり一連のロックがステップ９０６において初期化される。第１ドアを初期化するためには実質的に任意の方法を用いることができることが理解されよう。
【００９６】
第１ドアがステップ９０６において初期化された後に、「その時点」のドア、例えば第１ドアの中の第１ロックがステップ９１０において初期化される。それからステップ９１４において、ステップ９０２において受け取られた入力キーで第１ロックが操作される。典型的にはもしロックを入力キーで操作することに成功するなら、これは入力キーがすでに存在するキーのバージョンであることを意味する。もしロックを操作することに成功しないなら、ある実施形態においては、入力キーをローカルキーデータベースに適用することに失敗したことを示すアラートが発せられる。入力キーを第１ロックに操作させることは、強化キーを生成することにつながりえる。
ステップ９１８において、ドア、例えばステップ９０６において入力キーが初期化された第１ドアに関連付けられた追加のロックが存在するかについての判断がなされる。もしドアに関連付けられたさらなるロックが存在しないと決定されるなら、処理フローはステップ９２６に移り、ここで入力キーを用いて操作される追加のドアが存在するかについての判断がなされる。追加のドアが存在しないと決定されるとき、ローカルなトランザクションキーをローカルキーデータベースに適用する処理は完了する。しかし少なくとも一つのドアが残っていると決定されるときは、これは、任意の追加のドアに関連付けられたロックはこれから操作されるということを意味する。したがって利用可能な次のドアがステップ９３０において識別され、ステップ９１０において入力キーは次のドア内の第１ロックに初期化される。
【００９７】
逆に、もしステップ９１８において、ドア内にあるさらなるロックが存在すると決定されるなら、これは、ドア全体がまだこれから操作されなければならないことを意味する。したがってドアに関連付けられた次のロックがステップ９２２において操作され、処理フローはステップ９１８に戻り、さらなるロックがドア内に存在するかの判断がなされる。
【００９８】
プロファイリングエンジンの実施形態：
図１０は、図１Ｂのプロファイリングエンジンについてのある可能なシステムアーキテクチャを示す。前述のように、プロファイリングエンジンは情報をトランザクション情報ソース１３８から受け入れ、このソースはＢＡＳＥ  ＩおよびＢＡＳＥ  ＩＩを含みえる。ＢＡＳＥ  Ｉは、Ｖｉｓａインターナショナルサービスアソシエーションのためのオンライン認証サービスおよび他のトランザクションを提供するＶｉｓａＮｅｔ統合支払システムの一要素である。ＢＡＳＥ  Ｉは、スタンドイン処理を実行し、ＰＩＮ検証サービス、カード検証バリューサービス、アドレス検証サービスなどをサポートする。ＢＡＳＥ  ＩＩは、トランザクション清算・決済のための地球規模の電子処理を提供する。システムは加盟者間で、財務および非財務情報を収集・分配し、報告する。もちろん入力は、前述のように他のソースから入ってきてもよい。
【００９９】
プロファイリングエンジンはトランザクションデータを処理して、キー圧縮エンジンのためのリスクプロファイルを生成する。プロファイリングエンジンからの出力は、データベース１５０およびクラスタリングエンジン１４２へと向けられる。示されたキー圧縮はプロファイリングエンジンによって実行される。
【０１００】
こんどはキー圧縮エンジンがアカウントリスクプロファイルをキー／ロック構造に変換する。図１０に示されるのは、プロファイリングエンジンを実現するためのプロセス、入力ファイル、出力ファイル、制御メカニズム、およびモニタリングメカニズムである。図示されたプロセスおよび構造は、「パス」として構成される。それぞれのパスは、後続のパスの実行の前のグループとして実行される、操作プロセスのグループを示す。パス１はＢＡＳＥ  ＩおよびＢＡＳＥ  ＩＩのトランザクション抽出をフィルタリングする。パス２は、トランザクションデータを圧縮し、キー圧縮エンジンのためのリスク曲線データを生成する。パス３は、パス２によって用いられる中間データを提供することで、パス２の処理にわたる情報をアグリゲートする。デーモンジョブ制御メカニズムは、パス１、２および３のプロセス群の実行を管理する。
【０１０１】
パス１のダウンロード抽出パスについて、このパスは、プロファイリングエンジンに適用可能なＢＡＳＥ  ＩおよびＢＡＳＥ ＩＩのフィールドを選択し、それらをアカウントプロファイル・ファイルに構成する。ＢＡＳＥ Ｉ抽出は、ＦＴＬアカウントトランザクションデータを含む。これは日次ベースで得られる。ＢＡＳＥ Ｉ抽出は、プロファイルビルドーＢＡＳＥ Ｉプロセスへの入力として日次ベースで提供される。ＢＡＳＥ ＩＩ抽出は、清算・決済例外データを含む。これはＢＡＳＥ ＩＩ抽出によって「利用可能な」ベースで得られ、少なくとも１週間に１度は起こる。
【０１０２】
クライアントからの入力が提供されえる。これらの入力は、プロファイルビルドーＢＡＳＥ ＩおよびＩＩプロセスによって提供されるものとは異なるデータからなる。一例として、アカウントに関連付けられたｅメールアドレスがある。このパスにおける制御プロセスおよびファイルのデータフォーマットは、この情報を処理し記憶するためにふさわしいように好ましくはアップデートされる。
【０１０３】
プロファイルビルドプロセスは、ＢＡＳＥ Ｉ抽出、ＢＡＳＥ ＩＩ抽出、およびクライアント入力をフィルタリングおよびマージし、それからこれらをアカウントプロファイル・ファイルにマージする。アカウントプロファイル・ファイルは、パス１の日次出力のバイナリ表現を、統合されフィルタリングされたＢＡＳＥ Ｉ抽出、ＢＡＳＥ ＩＩ抽出、およびクライアント入力アカウントデータと共に含む。アカウントプロファイル・ファイルは、１日に１度、バイナリ形式で生成され、パス２で用いられるように読み出し専用ファイルとして構成される。
【０１０４】
パス２のプロファイルビルダパスについて、これは、キー圧縮エンジンがリスク比を計算するのに必要なアカウントリスクプロファイルをビルドする。プロファイルビルダパスは、さまざまなＸＭＬ制御定義に基づいて、このパスのドライビングプロセスをガイドする。処理を高速化するためにこのパスのプロセスをドライブするために用いられるさまざまなキーインデックスワーキングファイルが存在する。プロファイルビルダはまた、パス３のアグリゲーションランの前日のバージョンにも基づく。
【０１０５】
パス２には、特定のキーを処理するいくつかのプロセスが存在する。４つのプロセスは一般に、アカウントキー、位置キー、イシュアキー、およびトランザクションキーである。それぞれのプロセスはこれらのステップに従う。
【０１０６】
１．パス１の出力バイナリアカウントプロファイル・ファイルを取得する。
２．対応するインデックスファイルをアップデートして、アカウントプロファイル・ファイルで遭遇した新しいフィールド値を盛り込む。
３．アグリゲーションパス３のレファレンス領域からのアカウントプロファイル・ファイル、関連するインデックスファイル、および関連するディメンショナルキーファイルの出力を利用することによって、それぞれのキータイプ（例えばアカウント、位置、イシュア、トランザクション）についてのリスク平均比を生成する。リスク比は、分野インスタンスの合計で除された特定分野の事例である。
４．キーＸＭＬ定義ファイルを利用して、このプロセスの出力を、キー圧縮エンジンに必要なＡＳＣＩＩベースの、スペースで区切られたフォーマットにフォーマットする。
【０１０７】
キーインデックスファイルは、プロセスに特定のキー（例えばアカウント、位置、イシュア、トランザクション）のフィールドの全ての順列の圧縮されたバージョンを含む。アカウントプロファイル・ファイルから獲得されたそれぞれのアカウントトランザクションにおいて遭遇した適用可能な順列を表現するために、インデックスが用いられる。インデックスを得る方式は可逆であり、それにより順列はインデックスに基づいて計算されえる。パス２内のそれぞれのプロセスについて、与えられたキープロセスをドライブするのに用いられるキーＸＭＬファイルが存在する。このファイルは、プロセスにどのように働くべきかを指示する処理命令を含む。パス２中のキープロセス（例えばアカウント、位置、イシュア、トランザクション）は、出力キーファイルを生成する。このキーファイルは、特定のキーフィールドについてのリスク比を含む。
【０１０８】
パス３のアグリゲーションパスについて、これは、分野リスク比をアグリゲートするために、後続の入力のためのパス２出力をパス２にコンバインするさまざまなアグリゲーションディメンショナルプロセスを有する。図１０に示されるパス３のプロセスは、互いにまとめられ、ジェネリックアグリゲーションディメンショナルプロセスと呼ばれる。それぞれのアグリゲーションディメンショナルプロセスからの出力は、レファレンス領域内に格納され、翌日にプロセスのパス２セットへの入力として利用されえる。アグリゲーションディメンショナルプロセスは、アグリゲーションＸＭＬ定義制御フォーマットを利用することによって、アグリゲーションディメンショナルプロセスをドライブし、（ジェネリック）ディメンショナルキーファイル出力をフォーマットする。これらの出力ファイルは、日々生成され、レファレンス領域に格納され、またキー圧縮エンジンに転送される。
【０１０９】
アグリゲーションディメンショナルプロセスは、入力をさまざまなパス２プロファイルビルダプロセスから取り、それらから選ばれたトランザクションフィールドデータをアグリゲーションキーＸＭＬ定義ファイルによって定義されるようにアグリゲートし、アグリゲーションキーＸＭＬ定義ファイルからのフォーマット定義に基づいて関連するトランザクションフィールドデータをジェネリックディメンショナルキーファイルに出力し、それらをキー圧縮エンジンに転送し、かつそれらをジェネリックディメンショナルキーファイルとしてアグリゲーションレファレンス領域に格納する。レファレンス領域は、以前のパスの反復の結果を表現する。それは次に翌日のプロファイルプロセスにおいて用いられる。好ましくは複数のアグリゲーションキーＸＭＬ定義、アグリゲーションディメンショナルプロセス、およびジェネリックディメンショナルキーファイル（例えばＭＣＣ−Ｚｉｐ）が存在する。
【０１１０】
それぞれのジェネリックアグリゲーションディメンショナルプロセスについて、ジェネリックディメンショナルキー出力ファイルに書き込まれるアグリゲーションの内容および様式を制御するために、プロセスアグリゲーションディメンショナルプロセスによって用いられるアグリゲーションＸＭＬファイルが存在する。ジェネリックアグリゲーションディメンショナルプロセスは、出力ジェネリックディメンショナルキーファイルを生成する。このファイルは、キーフィールドのアグリゲーションについてのリスク比を含む。このファイルのフォーマットは、上述のアグリゲーションＸＭＬ定義によって特定され、よってそれぞれのアカウントトランザクションキーフィールドリスク比は、スペースによって区切られる。このファイルはＡＳＣＩＩフォーマットで記憶される。
【０１１１】
本発明の実施形態のいくつかだけが説明されてきたが、本発明は多くの他の特定の形式で本発明の精神または範囲から逸脱することなく実現できることが理解されよう。例として本発明は、クライアントおよびサーバが実質的に別個の処理環境に関連付けられた分散型環境において用いられるのに適しているとして記載されてきた。しかしクライアントおよびサーバは必ずしも分離された処理環境でなくてもよいことが理解されよう。換言すれば、本発明は、同じプロセスをシェアするクライアントおよびサーバについても実現できる。
【０１１２】
一般に、本発明のさまざまな方法に関連するステップは広く変更されえる。例えば、ステップは追加されたり、除去されたり、順序が入れ替えられたり、または変更されえる。一例として、サーバ上のトランザクションの処理に関するステップは、ある実施形態においては、キー変化を暗号化することに加えて、キーおよびセカンダリキーを暗号化することを含む。したがって本実施例は、例示的であって限定的ではなく、本発明はここに挙げられた詳細に限定されることなく、むしろ添付の特許請求の範囲内で変更され得る。
【図面の簡単な説明】
【０１１３】
【図１Ａ】本発明の実施形態によるクライアント・サーバ環境を示す概略構成図である。
【図１Ｂ】本発明の実施形態による分散型リスク評価システムを示す概略構成図である。
【図２】本発明の実施形態によるトランザクションプロファイルの概略を示す説明図である。
【図３】本発明の実施形態による位置圧縮識別子テーブルの概略を示す説明図である。
【図４】図１Ｂに示したトランザクション圧縮テーブル中のエントリの概略を示す説明図である。
【図５】本発明の実施形態によるクラスタデータベースを示す概略構成図である。
【図６Ａ】ロックおよびキーに用いられる暗号化のフレームワークを示す説明図である。
【図６Ｂ】キー、ロック、ドアおよびプロセス間の関係を示す説明図である。
【図６Ｃ】本発明の実施形態によるオブジェクトに関する関係の概略構成図である。
【図６Ｄ】本発明の実施形態によるキーおよびドアの概略を示す説明図である。
【図６Ｅ】本発明の実施形態によるタンブラクラスタの概略を示す説明図である。
【図６Ｆ】本発明の実施形態によるタンブラルックアッププロセスの概略を示す説明図である。
【図７】本発明の実施形態によるサーバを用いる確率論理の量子化に関する各ステップを示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施形態によるローカル、またはソースにおける処理に関する各ステップを示すフローチャートである。
【図９】図８のステップ８１４を示すフローチャートである。
【図１０】図１Ｂのプロファイリングエンジンの可能なシステムアーキテクチャの概略構成図である。
【図１Ａ】
2008262601.tif 000003
【図１Ｂ】
2008262601.tif 000004
【図２】
2008262601.tif 000005
【図３】
2008262601.tif 000006
【図４】
2008262601.tif 000007
【図５】
2008262601.tif 000008
【図６Ａ】
2008262601.tif 000009
【図６Ｂ】
2008262601.tif 000010
【図６Ｃ】
2008262601.tif 000011
【図６Ｄ】
2008262601.tif 000012
【図６Ｅ】
2008262601.tif 000013
【図６Ｆ】
2008262601.tif 000014
【図７】
2008262601.tif 000015
【図８】
2008262601.tif 000016
【図９】
2008262601.tif 000017
【図１０】
2008262601.tif 000018
【手続補正書】
【提出日】平成20年8月22日(2008.8.22)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを介してやり取りされる金融上のトランザクションにおける金融詐欺リスクを評価する分散型リスク評価システムであって、
前記ネットワーク上に、該ネットワークを介して金融トランザクションを実行するトランザクションエンジンが存在し、
前記トランザクションエンジンが実行した金融トランザクションのうち、少なくともアカウントを同じくする第１の金融トランザクションおよび第２の金融トランザクションを受信し、前記第１の金融トランザクションの内容を特定する第１の特徴および前記第２の金融トランザクションの内容を特定する第２の特徴をそれぞれ生成するプロファイリングエンジンを、中央コンピュータシステム内に設け、
前記第１の特徴および前記第２の特徴を、記憶装置内に格納されたクラスタデータベースに記憶するクラスタリングエンジンを、前記中央コンピュータシステム内に設け、
前記第１の特徴と前記第２の特徴との間に存在する相違点を、特徴の変化として判別し該特徴の変化を暗号化するレプリケーションエンジンを、前記中央コンピュータシステム内に設け、
前記暗号化された特徴の変化が、前記中央コンピュータシステムからクライアントコンピュータシステムに送信されたとき、該暗号化された特徴の変化を、参照可能に記憶するデータベースをクライアントコンピュータシステム内の記憶装置に設け、
前記トランザクションエンジンが実行した最新の金融トランザクションである第３の金融トランザクションを受信し、前記第３の金融トランザクションを暗号化し、該第３の金融トランザクションの内容を特定する第３の特徴を生成するローカルエンジンを、前記クライアントコンピュータシステムに設け、
前記ローカルエンジンは、前記第３の特徴を生成したとき、該第３の特徴を、前記記憶装置に記憶された前記特徴の変化のうち、前記アカウントを同じくするものと比較し、その結果を採点して、前記トランザクションエンジンにより実行される第３の金融トランザクションに関連付けられた詐欺リスクの評価値を生成し、該評価値を用いて、前記最新の金融トランザクションに関連付けられたリスクを評価する手段を備えた
分散型リスク評価システム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムであって、
前記第１の特徴、前記第２の特徴、および前記第３の特徴は、確率情報を含むシステム。
【請求項３】
請求項１に記載のシステムであって、更に、
前記詐欺リスクの評価値を生成するために用いられるモデルであり、前記クライアントコンピュータシステムのリスクを予測するリスク予測モデルを備えるシステム。
【請求項４】
請求項１に記載のシステムであって、
前記最新の金融トランザクションは、前記中央コンピュータシステムが前記第１，第２の金融トランザクションのやり取りにおいて扱わない情報を含むシステム。
【請求項５】
請求項１に記載のシステムであって、
前記クラスタリングエンジンは、更に、前記第１の金融トランザクションについての前記第１の特徴とは異なる副次的な特徴および前記第２の金融トランザクションについての前記第２の特徴とは異なる副次的な特徴を生成し、
前記レプリケーションエンジンは、更に、前記第１の金融トランザクションの副次的な特徴と前記第２の金融トランザクションの副次的な特徴との間の相違点を、副次的特徴の変化として判別し、
前記レプリケーションエンジンは、更に、前記副次的特徴の変化を暗号化し、前記暗号化された副次的特徴の変化を、前記中央コンピュータシステムから前記クライアントコンピュータシステムへと送信して記憶させる
システム。
【請求項６】
請求項１に記載のシステムであって、
前記クライアントコンピュータシステムの前記ローカルエンジンは、更に、前記第３の特徴と前記暗号化された特徴の変化とを比較した結果として、強化された特徴を生成し、前記強化された特徴を、前記中央コンピュータシステムへと送信する処理を行なうシステム。
【請求項７】
中央コンピュータシステムとクライアントコンピュータシステムとからなるネットワーク上でやり取りされる金融トランザクションに関し、金融詐欺リスクを分散方式で評価する方法であって、
前記中央コンピュータシステムが、前記金融トランザクションを取り扱う前記クライアントコンピュータシステムから第１の金融トランザクションおよび第２の金融トランザクションに関し、アカウントを含む前記第１，第２の金融トランザクションの内容特定する情報を受信し、
前記中央コンピュータシステムが、前記第１の金融トランザクションの前記情報を用いて、第１の特徴を生成し、
前記中央コンピュータシステムが、前記第２の金融トランザクションの前記情報を用いて、第２の特徴を生成し、
前記中央コンピュータシステムが、前記アカウントを同じくする前記第１の特徴と前記第２の特徴との間に存在する相違点を、特徴の変化として判別し、該特徴の変化を暗号化し、
前記暗号化された特徴の変化を、前記中央コンピュータシステムからクライアントコンピュータシステムへ送信し、該クライアントコンピュータシステムの記憶装置に記憶し、
前記クライアントコンピュータシステムが、該クライアントコンピュータシステムが関わる第３の金融トランザクションに関し、アカウントを含む第３の金融トランザクションの内容を特定する情報を受信し、
前記クライアントコンピュータシステムが、前記第３の金融トランザクションを暗号化し、
前記クライアントコンピュータシステムが、前記暗号化された第３の金融トランザクションの情報を用いて、第３の特徴を生成し、
前記クライアントコンピュータシステムが、前記第３の特徴を生成したとき、該第３の特徴を、前記記憶装置に記憶された前記特徴の変化のうちアカウントを同じくするものと比較し、
前記比較の結果を採点して、前記クライアントコンピュータシステムでやり取りされる第３の金融トランザクションにおける詐欺リスクの評価値を生成し、該評価値を前記第３の金融トランザクションに関連づけて記憶し、
該評価値を用いて、前記最新の金融トランザクションにおけるリスクを分散方式で評価する
方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法であって、
前記第１の特徴の生成、前記第２の特徴の生成、および前記第３の特徴の生成時に、前記第１の特徴、前記第２の特徴、および前記第３の特徴のいずれにも、確率情報を組み込む方法。
【請求項９】
請求項７に記載の方法であって、
前記比較結果の採点を、リスク予測モデルを用いて実施する方法。
【請求項１０】
請求項７の金融トランザクションは、前記中央コンピュータシステムが前記第１，第２の金融トランザクションのやり取りにおいて扱わない情報を含んでいる請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
請求項７に記載の方法であって、更に、
前記第１の金融トランザクションについての前記第１の特徴とは異なる副次的な特徴を生成し、
前記第２の金融トランザクションについての前記第２の特徴とは異なる副次的な特徴を生成し、
前記第１の金融トランザクションの副次的な特徴と前記第２の金融トランザクションの副次的な特徴との間の相違を、副次的特徴の変化として判別し、該特徴の変化を暗号化し、
前記暗号化された副次的特徴の変化を、前記中央コンピュータシステムから前記クライアントコンピュータシステムに送信して、前記記憶装置に記憶する
方法。
【請求項１２】
請求項７に記載の方法であって、更に、
前記クライアントコンピュータシステムは、前記第３の特徴と前記受信された特徴の変化とを比較した結果として、強化された特徴を生成し、
前記強化された特徴を、前記中央コンピュータシステムへと送信する
方法。