(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークアクセス動作識別プログラムであって、
予め設定された期間におけるユーザのネットワークアクセス情報を取得すること、
前記ネットワークアクセス情報に基づいて、予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データを抽出すること、
予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データに基づいて、前記ユーザのネットワークアクセス動作の離散度を表すための動作エントロピを算出すること、
前記動作エントロピにより、前記ユーザのネットワークアクセス動作が属するアクセスクラスを決定すること、
を含むこと、をコンピュータに実行させるネットワークアクセス動作識別プログラム。
【請求項２】
前記ネットワークアクセス情報に基づいて、予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データを抽出することは、
前記ネットワークアクセス情報をプリセット処理すること、
プリセット処理されたネットワークアクセス情報に基づいて、予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データを取得することで、取得された同じクラスの動作データが同じ形式を備えるようになること、
を含むことを特徴とする請求項１に記載のネットワークアクセス動作識別プログラム。
【請求項３】
予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データに基づいて、前記ユーザの動作エントロピを算出することは、
予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データに基づいて、対応する予め設定された動作クラス毎のカウント回数および総回数を算出し、前記総回数は、予め設定された動作クラス毎の前記カウント回数の合計であること、
予め設定された動作クラス毎の前記カウント回数と前記総回数に基づいて、対応する予め設定された動作クラス毎のクラス確率を算出すること、
予め設定された動作クラス毎の前記クラス確率に基づいて、対応する予め設定された動作クラス毎のクラスエントロピを算出し、前記クラスエントロピは、対応するクラスにおける前記ユーザのネットワークアクセス動作の離散度を表すこと、
予め設定された動作クラス毎の前記クラスエントロピに基づいて、前記動作エントロピを算出すること、
を含むことを特徴とする請求項１に記載のネットワークアクセス動作識別プログラム。
【請求項４】
前記クラスエントロピは、計算式が
【数４】
0006422617.tif 000009
であり、Ｐｉは第ｉクラスの動作のクラスエントロピを表し、ａは０ではないいずれかの係数であり、ｂは０より大きい係数を表し、Ｃは予め設定された動作クラスのクラス値を表し、ｐｉは、第ｉクラスのクラス動作の総回数に対する確率を表し、  
前記動作エントロピは、予め設定された動作クラス毎の前記クラスエントロピの合計である、
ことを特徴とする請求項３に記載のネットワークアクセス動作識別プログラム。
【請求項５】
前記ネットワークアクセス情報は、予め設定された期間におけるユーザのログイン時間を含み、
予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データに基づいて、前記ユーザの動作エントロピを算出することは、
ユーザのログイン時間の離散度を算出すること、
前記離散度によりユーザの第１動作エントロピ重み値を定めること、
前記第１動作エントロピ重み値及び前記動作エントロピにより、ユーザの新しい動作エントロピを定めること、
を含むことを特徴とする請求項１に記載のネットワークアクセス動作識別プログラム。
【請求項６】
前記ネットワークアクセス情報は、ユーザの年齢を含み、
予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データに基づいて、前記ユーザの動作エントロピを算出することは、
ユーザの年齢が注意すべき年齢に属するか否かを判断し、注意すべき年齢に属すると判断される場合、
前記注意すべき年齢に対応する第２動作エントロピ重み値を取得すること、
前記第２動作エントロピ重み値及び前記動作エントロピにより、ユーザの新しい動作エントロピを定めること、
を含むことを特徴とする請求項１に記載のネットワークアクセス動作識別プログラム。
【請求項７】
命令が記憶されたメモリとプロセッサを含むサーバであって、
前記命令が前記プロセッサにより実行される際、前記プロセッサに、
予め設定された期間におけるユーザのネットワークアクセス情報を取得するステップ、
前記ネットワークアクセス情報に基づいて、予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データを抽出するステップ、
予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データに基づいて、前記ユーザのネットワークアクセス動作の離散度を表すための動作エントロピを算出するステップ、
前記動作エントロピにより、前記ユーザのネットワークアクセス動作が属するアクセスクラスを決定するステップ、
を実行させることを特徴とするサーバ。
【請求項８】
前記プロセッサに実行させ、前記ネットワークアクセス情報に基づいて、予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データを抽出するステップは、
前記ネットワークアクセス情報に対してプリセット処理を行うこと、
プリセット処理が行われたネットワークアクセス情報に基づいて、予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データを取得すること、
取得された同じクラスの動作データを同じフォーマットを備えるようにすること、
を含むことを特徴とする請求項７に記載のサーバ。
【請求項９】
前記プロセッサに実行させ、予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データに基づいて、前記ユーザの動作エントロピを算出するステップは、
予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データに基づいて、対応する予め設定された動作クラス毎のカウント回数および総回数を算出し、前記総回数は、予め設定された動作クラス毎の前記カウント回数の合計であること、
予め設定された動作クラス毎の前記カウント回数と前記総回数に基づいて、対応する予め設定された動作クラス毎のクラス確率を算出すること、
予め設定された動作クラス毎の前記クラス確率に基づいて、対応する予め設定された動作クラス毎のクラスエントロピを算出し、前記クラスエントロピは、対応するクラスにおける前記ユーザのネットワークアクセス動作の離散度を表すこと、
予め設定された動作クラス毎の前記クラスエントロピに基づいて、前記動作エントロピを算出すること、
を含むことを特徴とする請求項７に記載のサーバ。
【請求項１０】
コンピュータ実行可能な命令が記憶された一つ又は複数の読取可能な不揮発性記憶媒体であって、
前記コンピュータ実行可能な命令が、一つ又は複数のプロセッサにより実行される際に、前記一つ又は複数のプロセッサに、
予め設定された期間におけるユーザのネットワークアクセス情報を取得するステップ、
前記ネットワークアクセス情報に基づいて、予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データを抽出するステップ、
予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データに基づいて、前記ユーザのネットワークアクセス動作の離散度を表すための動作エントロピを算出するステップ、
前記動作エントロピにより、前記ユーザのネットワークアクセス動作が属するアクセスクラスを決定するステップ、
を実行させることを特徴とする読取可能な不揮発性記憶媒体。
【請求項１１】
前記プロセッサに実行させ、前記ネットワークアクセス情報に基づいて、予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データを抽出するステップは、
前記ネットワークアクセス情報に対してプリセット処理を行うこと、
プリセット処理が行われたネットワークアクセス情報に基づいて、予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データを取得すること、
取得された同じクラスの動作データを同じフォーマットを備えるようにすること、
を含むことを特徴とする請求項１０に記載の読取可能な不揮発性記憶媒体。
【請求項１２】
前記プロセッサに実行させ、予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データに基づいて、前記ユーザの動作エントロピを算出するステップは、
予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データに基づいて、対応する予め設定された動作クラス毎のカウント回数および総回数を算出し、前記総回数は、予め設定された動作クラス毎の前記カウント回数の合計であること、
予め設定された動作クラス毎の前記カウント回数と前記総回数に基づいて、対応する予め設定された動作クラス毎のクラス確率を算出すること、
予め設定された動作クラス毎の前記クラス確率に基づいて、対応する予め設定された動作クラス毎のクラスエントロピを算出し、前記クラスエントロピは、対応するクラスにおける前記ユーザのネットワークアクセス動作の離散度を表すこと、
予め設定された動作クラス毎の前記クラスエントロピに基づいて、動作エントロピを算出すること、
を含むことを特徴とする請求項１０に記載の読取可能な不揮発性記憶媒体。  
【請求項１３】
前記クラスエントロピは、計算式が
【数５】
0006422617.tif 000010
であり、Ｐｉは第ｉクラスの動作のクラスエントロピを表し、ａは０ではないいずれかの係数であり、ｂは０より大きい係数を表し、Ｃは予め設定された動作クラスのクラス値を表し、ｐｉは第ｉクラスのクラス動作の総回数に対する確率を表し、
前記動作エントロピは、予め設定された動作クラス毎の前記クラスエントロピの合計である、
ことを特徴とする請求項１２に記載の読取可能な不揮発性記憶媒体。
【請求項１４】
前記ネットワークアクセス情報は、予め設定された期間におけるユーザのログイン時間を含み、
前記プロセッサに実行させ、予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データに基づいて、前記ユーザの動作エントロピを算出するステップは、
ユーザのログイン時間の離散度を算出すること、
前記離散度によりユーザの第１動作エントロピ重み値を定めること、
前記第１動作エントロピ重み値及び前記動作エントロピにより、ユーザの新しい動作エントロピを定めること、
を含むことを特徴とする請求項１０に記載の読取可能な不揮発性記憶媒体。
【請求項１５】
前記ネットワークアクセス情報は、ユーザの年齢を含み、
前記プロセッサに実行させ、予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データに基づいて、前記ユーザの動作エントロピを算出することは、
ユーザの年齢が注意すべき年齢に属するか否かを判断し、注意すべき年齢に属すると判断される場合、
前記注意すべき年齢に対応する第２動作エントロピ重み値を取得すること、
前記第２動作エントロピ重み値及び前記動作エントロピにより、ユーザの新しい動作エントロピを定めること、
を含むことを特徴とする請求項１０に記載の読取可能な不揮発性記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２０１６年２月２４日付にて中国国家知識産権局に提出された出願番号第２０１６１０１００３５８０号、発明の名称を「ネットワークアクセス動作識別方法及び装置」とする中国特許出願に基づく優先権を主張し、当該出願に記載された全ての内容をここに援用するものである。
【０００２】
本発明は、コンピュータネットワーク技術分野に関し、特にネットワークアクセス動作識別方法と装置、及びサーバと記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００３】
コンピュータ技術の発展と情報の重要性に対する認識の向上に従って、悪意のある人間が、開発されたウェブクローラ技術を不当に利用して、ウェブサイトやプラットフォームからデータを盗むという問題がある。特に、電子商取引の分野において、これらのウェブクローラ技術を使って、品物の価格やバイヤーのコメントなどの情報を迅速にクロールできるため、データが盗まれた企業にとって重大な損失を引き起こす恐れがある。
【０００４】
従来の方法では、ユーザのネットワークアクセス動作が、悪意によりデータを盗み取る行為であるか、あるいは通常のブラウジング行為であるかをすべて人の手によって識別する。識別を行う人間の疲労などの状況により、このような従来の人の手による方法では、識別の精度が低くなる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の各実施形態に基づき、ネットワークアクセス動作識別方法と装置、及びサーバと記憶媒体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】
ネットワークアクセス動作識別方法であって、
予め設定された期間におけるユーザのネットワークアクセス情報を取得すること、
前記ネットワークアクセス情報に基づいて、予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データを抽出すること、
予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データに基づいて、前記ユーザのネットワークアクセス動作の離散度を表すための動作エントロピを算出すること、
前記動作エントロピにより、前記ユーザのネットワークアクセス動作が属するアクセスクラスを決定すること、
を含むことを特徴とするネットワークアクセス動作識別方法。
【０００７】
ネットワークアクセス動作識別装置であって、
予め設定された期間におけるユーザのネットワークアクセス情報を取得するためのネットワークアクセス情報取得モジュールと、
前記ネットワークアクセス情報に基づいて、予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データを抽出するための動作データ取得モジュールと、
予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データに基づいて、前記ユーザのネットワークアクセス動作の離散度を表すための動作エントロピを算出するための動作エントロピ算出モジュールと、
前記動作エントロピにより、前記ユーザのネットワークアクセス動作が属するアクセスクラスを決定するためのアクセスクラス決定モジュールと、
を含むことを特徴とするネットワークアクセス動作識別装置。
【０００８】
命令が記憶されたメモリとプロセッサを含むサーバであって、
前記命令が前記プロセッサにより実行される際、前記プロセッサに、
予め設定された期間におけるユーザのネットワークアクセス情報を取得するステップ、
前記ネットワークアクセス情報に基づいて、予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データを抽出するステップ、
予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データに基づいて、前記ユーザのネットワークアクセス動作の離散度を表すための動作エントロピを算出するステップ、
前記動作エントロピにより、前記ユーザのネットワークアクセス動作が属するアクセスクラスを決定するステップ、
を実行させることを特徴とするサーバ。
【０００９】
コンピュータ実行可能な命令が記憶された一つ又は複数の読取可能な不揮発性記憶媒体であって、
前記コンピュータ実行可能な命令が、一つ又は複数のプロセッサにより実行される際に、前記一つ又は複数のプロセッサに、
予め設定された期間におけるユーザのネットワークアクセス情報を取得するステップ、
前記ネットワークアクセス情報に基づいて、予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データを抽出するステップ、
予め設定された動作クラス毎の前記ユーザの動作データに基づいて、前記ユーザのネットワークアクセス動作の離散度を表すための動作エントロピを算出するステップ、
前記動作エントロピにより、前記ユーザのネットワークアクセス動作が属するアクセスクラスを決定するステップ、
を実行させることを特徴とする読取可能な不揮発性記憶媒体。
【００１０】
本発明の一つ又は複数の実施形態の詳細を、下記の図面及び記載により説明する。本発明の他の特徴、目的及び効果は、明細書、図面及び特許請求の範囲から明らかになる。
【００１１】
本発明の実施形態又は従来技術における技術的解決手段をより明確に説明するため、以下、実施形態又は従来技術に用いられる図面を簡単に紹介する。なお、下記図面は単に本発明のいくつかの実施形態を示し、当業者が創造的な努力を払うことなく、下記図面に基づいて他の図面を得ることができることを理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】一実施形態におけるネットワークアクセス動作識別方法の適用環境図である。
【図２】一実施形態におけるサーバのブロック図である。
【図３】一実施形態におけるネットワークアクセス動作識別方法のフローチャートである。
【図４】一実施形態における予め設定された各動作クラスにあるユーザの動作データによって、ユーザの動作エントロピを算出するフローチャートである。
【図５】一実施形態におけるネットワークアクセス動作識別装置のブロック図である。
【図６】一実施形態における動作クラスデータ取得モジュールの構造図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の目的、技術的解決手段及び効果をより明らかにするために、以下、図面及び実施形態を参照して、本発明を更に詳細に説明する。なお、以下に説明する具体的な実施形態は、本発明の例示に過ぎず、本発明を限定するものではないと理解されたい。
【００１４】
図１は、一実施形態におけるネットワークアクセス動作識別方法の適用環境図である。図１に示すように、端末１１０は、ネットワークを通じてサーバ１２０と通信する。端末１１０は、サーバ１２０にネットワークアクセス要求を送信し、サーバ１２０は、該ネットワークアクセス要求に基づいて、予め設定された期間における対応するユーザのネットワークアクセス情報を取得する。あるいは、サーバ１２０は、定期的にデータベースから、予め設定された期間におけるユーザのネットワークアクセス情報を、主動的に取得してもよい。サーバ１２０は、ネットワークアクセス情報に基づいて、予め設定された動作クラス毎のユーザの動作データを抽出する。そして、予め設定された動作クラス毎のユーザの動作データに基づいて、ユーザの動作エントロピを算出する。なお、動作エントロピは、ユーザのネットワークアクセス動作の離散度を表すものである。動作エントロピにより、ユーザのネットワークアクセス動作が属するアクセスクラスを決定する。
【００１５】
端末１１０は、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレットコンピュータ、ノートパソコン、携帯型ウェアラブルデバイスなどを含むが、これらに限らず、ここに全てを列挙しないことを理解されたい。
【００１６】
図２は、一実施形態におけるサーバ１２０のブロック図を示している。このサーバには、システムバスによって接続されたプロセッサ、不揮発性記憶媒体、内蔵メモリ、及びネットワークインタフェースが含まれる。このプロセッサは、コンピューティング機能及び制御機能を提供するために用いられ、サーバ全体の動作をサポートするものである。該サーバの不揮発性記憶媒体は、オペレーティングシステム、データベース、及びコンピュータ実行可能な命令を記憶する。データベースは、ネットワークアクセス動作識別方法を実施する過程において、関連データを記憶するために用いられ、例えば、各ユーザが関連するウェブページへのアクセス履歴データを記憶することができる。該コンピュータ実行可能な命令は、図３に示すサーバに適用されるネットワークアクセス動作識別方法を実行するために、プロセッサにより実行される。サーバの内蔵メモリは、不揮発性記憶媒体内のオペレーティングシステム、データベース、及びコンピュータ実行可能な命令に対して、高速のキャッシュを実行するための環境を提供する。ネットワークインタフェースは、端末とのネットワーク通信に用いられる。サーバは、スタンドアローンサーバ、あるいは複数のサーバにより構成されたサーバクラスタを用いて実現できることを理解されたい。
【００１７】
なお、図２に示す構成は、本発明の構成の一部を示すブロック図に過ぎず、本発明が適用されるサーバを限定するものではないことを、当業者は理解すべきである。具体的に、サーバは、図面に示されるものより多くの又は少ない部品、又はいくつかの部品を組み合わせたものを含んでもよく、或いは異なる部品配置を有してもよい。
【００１８】
一実施形態において、図３に示すように、ネットワークアクセス動作識別方法が提供される。該方法は、ユーザのネットワークアクセス動作が悪意による行為であるか否かを判断する場合に用いられ、特に、ユーザの電子商取引又はネットショッピングを目的にアクセスするネットワークアクセス動作が、悪意のあるアクセスであるか否か判断する場合に用いられる。ネットワークアクセスは、通常のブラウザアプリケーションを介して行うネットワークアクセスでもよく、他のアプリケーションを使用して行うネットワークアクセスでもよい。例えば、ソーシャルアプリケーション、電子商取引やネットショッピングなどのアプリケーションのウェブブラウジングである。本実施形態において、当該ネットワークアクセス動作識別方法は、図１又は図２に示しているサーバに適用することを例に説明し、当該方法は、具体的に下記のステップＳ３０２〜Ｓ３０８を含む。
【００１９】
ステップＳ３０２では、予め設定された期間におけるユーザのネットワークアクセス情報を取得する。
【００２０】
本実施形態において、ユーザのネットワークアクセス情報は、サーバに記録されたユーザのネットワークアクセス中又はアクセス履歴の情報である。ユーザは、一つ又は複数の異なる端末を介してネットワークアクセスを行ってもよい。端末は、パーソナルコンピュータ、ノートパソコン、タブレットコンピュータ、スマートフォンやウェアラブルスマートデバイスなどでもよいが、これらに限定されるものではない。サーバは、ユーザのネットワークアクセス情報をリアルタイムで検出し、当該ネットワークアクセス情報を記憶することができる。一実施形態において、サーバは、ユーザのユーザ名によって、各ユーザのネットワークアクセス情報を分類して記録することができる。ネットワークアクセス情報は、例えばユーザの年齢や連絡先情報などのユーザの基本情報を含むが、これらに限定されるものではなく、ユーザのログイン時間、ログイン名、検索情報、ブラウジング情報や購入情報などを含んでもよい。一実施形態において、検索情報、ブラウジング情報及び購入情報は、ユーザが電子商取引ウェブサイト又はショッピングウェブサイトへアクセスしたブラウジング、検索や購入の情報でもよい。
【００２１】
本実施形態において、予め設定された期間は、ユーザの直近１ヶ月、２ヶ月や２週間などでもよい。一実施形態において、サーバは、予め設定された期間として、検出サイクルを設定してもよい。サーバは、検出サイクルに応じて、現在のサイクルにおけるユーザのネットワークアクセス情報を定期的に取得する。あるいは、サーバは、検出されたユーザのブラウジング動作に応じて、予め設定された期間におけるユーザのネットワークアクセス情報を取得し始める。
【００２２】
ステップＳ３０４では、ネットワークアクセス情報に基づいて、予め設定された動作クラス毎のユーザの動作データを抽出する。
【００２３】
本実施形態において、サーバは、検出とカウントする必要のある動作クラスを予め設定している。予め設定された動作クラスは、ユーザのログイン動作、購入動作、ブラウジング動作、及び検索動作などのクラスのうち、一つ又は複数のクラスを含んでもよいが、これらに限定されるものではない。これに対応して、動作データは、ユーザのログイン回数、購入回数、ブラウジング回数、及び検索回数などのデータのうち、一つ又は複数のデータを含んでもよいが、これらに限定されるものではない。一般的に、サーバに記憶されたユーザのネットワークアクセス情報は、ユーザのネットワークアクセスの総合情報である。このため、当該ネットワークアクセス情報を取得した後、予め設定された動作クラス毎のユーザの動作データを抽出するために、ネットワークアクセス情報を解析することができる。
【００２４】
一実施形態において、ネットワークアクセス情報に基づいて、予め設定された動作クラス毎のユーザの動作データを抽出するステップは、ネットワークアクセス情報に対してプリセット処理を行うこと、プリセット処理されたネットワークアクセス情報に基づいて、予め設定された動作クラス毎のユーザの動作データを取得すること、取得された同じクラスの動作データを同じフォーマットを備えるようにすること、を含む。
【００２５】
本実施形態において、各クラスの動作データを抽出するために、ネットワークアクセス情報に対してプリセット処理を行ってもよい。ネットワークアクセス情報に対するプリセット処理は、ネットワークアクセス情報の変数収集、最大値最小値基準処理、欠測値処理やフォーマット処理などを含む。
【００２６】
変数収集は、ネットワークアクセス情報から、ユーザが毎回ネットワークにアクセスするアクセス時間、ログイン時間、ブラウジング情報、検索情報や購入情報などを収集するものであり、例えば、特定の電子商取引ウェブサイトへアクセスした時のアクセス時間、ログイン時間、ブラウジング情報、検索情報や購入情報である。サーバは、ユーザが毎回アクセスするアクセス時間、ログイン時間、ブラウジング情報、検索情報や購入情報などの情報を収集した後、関連する累算器や計算機などを呼び出し、予め設定された時間におけるユーザのログイン回数、購入回数、ブラウジング回数や検索回数などに対応してカウントしてもよい。
【００２７】
最大値最小値基準処理は、異常データのユーザの動作クラス判定への干渉が低減するように、収集されたネットワークアクセス情報に含まれた数値の大きさについての処理を含むものである。一実施形態において、収集されたネットワークアクセス情報におけるユーザの年齢に対して、最大値最小値基準処理を行ってもよい。例えば、年齢が−１、０、または９９９才などのような、正常のユーザ年齢として、明らかにふさわしくないデータに対して、最大値最小値基準処理を行う。
【００２８】
欠測値処理は、収集されたネットワークアクセス情報に含まれた、予め設定された動作クラスに動作データが存在しない場合、それに対して欠測値処理を行うことができる。例えば、それを“０”としてマークし、又は他の情報により代替する。例えば、ユーザが匿名でアクセスする場合、又はユーザ名を入力せず、直接関連ショッピングウェブサイトへアクセスする場合、サーバに記録されたユーザのログイン情報が欠落になり、サーバは、このような情報に対して、欠測値処理を行う。例えば、ユーザのアクセス端末の唯一の識別子を取得し、当該唯一の識別子をユーザのログイン名に関連付けてもよい。
【００２９】
フォーマット処理は、ネットワークアクセス情報に含まれた時間情報のフォーマットに対して処理を行い、そのフォーマットが同じになるように処理することを含む。例えば、記録されたユーザのログイン時間などの時間情報に対して、例えば記録された時間情報に、２００９１０１１、２００９−１０−１１や２００９年１０月１１日などのフォーマットが含まれる場合、これらを全て２００９１０１１になるように、同一フォーマットに変換してもよい。
【００３０】
ステップＳ３０６では、予め設定された動作クラス毎のユーザの動作データに基づいて、ユーザの動作エントロピを算出する。
【００３１】
本実施形態において、エントロピは、物理システムにおける無秩序な状態を表すものであり、無秩序な程度の度合いを表す。動作エントロピは、人間の行為の不確定性および無秩序性を反映し、ユーザのネットワークアクセス動作の離散度を表すものである。一般的に、ユーザの動作が規則的であればあるほど、当該動作のエントロピが小さい。すなわち、当該動作が機械により実行されている可能性が高くなる。サーバは、予め設定された動作クラス毎の動作データを算出した後、予め設定された動作クラス毎の動作データに基づいて、ユーザの動作エントロピを算出することができる。一実施形態において、各動作データが、全ての予め設定された動作クラスにおける確率をそれぞれ算出し、第１クラス確率を得る。そして、各クラスのクラス確率に対して、対数演算を実行し、第２クラス確率を得る。さらに、得られた第１クラス確率と第２クラス確率により、プリセットの四則演算などの方式によって計算し、該計算結果を動作エントロピとする。
【００３２】
一実施形態において、図４に示すように、予め設定された動作クラス毎のユーザの動作データに基づいて、ユーザの動作エントロピを算出するステップに、下記のステップを含む。
【００３３】
ステップＳ４０２では、予め設定された動作クラス毎のユーザの動作データに基づいて、対応する予め設定された動作クラス毎のカウント回数および総回数を算出する。
【００３４】
本実施形態において、カウント回数として、ログイン回数、購入回数、ブラウジング回数、及び検索回数のうち、一つ又は複数を含むが、これらに限定されるものではない。総回数は、予め設定された動作クラス毎のカウント回数の合計である。  
【００３５】
予め設定された動作クラスは、ログイン動作、購入動作、ブラウジング動作、及び検索動作という四クラスを例にすると、対応する動作クラスのカウント回数は、それぞれログイン回数、購入回数、ブラウジング回数、及び検索回数である。総回数は、ログイン回数、購入回数、ブラウジング回数、及び検索回数の合計である。例えば、サーバは、表１に示すように、予め設定された期間におけるユーザＡとユーザＢのログイン回数、検索回数、ブラウジング回数及び購入回数、並びに上記四クラスの総回数を、それぞれ算出した。
【００３６】
ステップＳ４０４では、予め設定された動作クラス毎のカウント回数と総回数に基づいて、対応する予め設定された動作クラス毎のクラス確率を算出する。
【００３７】
次に、表１に示すように、上記四つの動作クラスのカウント回数と総回数により、対応する四クラスのクラス確率であるログイン確率、検索確率、ブラウジング確率及び購入確率をそれぞれ算出する。
【００３８】
【表１】
0006422617.tif 000002
【００３９】
ステップＳ４０６では、予め設定された動作クラス毎のクラス確率に基づいて、対応する予め設定された動作クラス毎のクラスエントロピを算出する。
【００４０】
本実施形態では、クラスエントロピは、対応するクラスにおけるユーザのネットワークアクセス動作の離散度である。一実施形態では、ログイン動作、購入動作、ブラウジング動作及び検索動作に対応するログインエントロピ、検索エントロピ、ブラウジングエントロピ及び購入エントロピを意味する。
【００４１】
一実施形態では、クラスエントロピは、下記の数１により表してもよい。
【数１】
0006422617.tif 000003
【００４２】
Ｐｉは第ｉクラスの動作のクラスエントロピを表し、ａは０ではないいずれかの係数であり、ｂは０より大きい係数を表し、Ｃは予め設定された動作クラスのクラス値を表し、ｐｉは第ｉクラスのクラス動作の総回数に対する確率を表す。ｐｉが０の場合、対応するＰｉも０として記録してもよい。
【００４３】
例えば、ログイン動作、購入動作、ブラウジング動作及び検索動作は、それぞれ対応する第１〜４クラス動作として記録してもよい。すると、Ｃ＝４となり、これに応じて、ｐ１〜ｐ４はログイン確率、購入確率、ブラウジング確率、及び検索確率をそれぞれ表し、Ｐ１〜Ｐ４はログインエントロピ、購入エントロピ、ブラウジングエントロピ、及び検索エントロピをそれぞれ表す。
【００４４】
一つの好ましい実施形態において、係数ａは−１であり、係数ｂは２であってもよい。即ち、当該クラスエントロピの計算式は下記のようにしてもよい。
【数２】
0006422617.tif 000004
【００４５】
ａ＝−１、ｂ＝２の上記した数２を用いて、表１におけるユーザＡとユーザＢのクラスエントロピを計算すると、ユーザＡとユーザＢのログインエントロピ、検索エントロピ、ブラウジングエントロピ及び購入エントロピの値は、それぞれ、０．３４６９６８、０．４９６１０１、０．４６３７８及び０．２９３８７８、並びに０．０１２９２、０．３２４２５、０．１３３１７９及び０であることを算出する。
【００４６】
ステップＳ４０８では、予め設定された動作クラス毎のクラスエントロピに基づいて、動作エントロピを算出する。
【００４７】
本実施形態において、サーバは、事前に各クラスエントロピに、異なる重み値を分配してもよい。さらに、影響の大きい動作クラスのクラスエントロピに、比較的大きい、又は小さい重み値を分配してもよい。クラスエントロピ毎の値を算出した後、それに対応する重み値をかけて、そして、全てのクラスエントロピとそれに対応する重み値との積を、合算して、重み付けされた合計値が動作エントロピである。
【００４８】
一実施形態において、重み値が全て１である場合、動作エントロピは、各クラスエントロピの合計であり、すなわち、予め設定された動作クラス毎のクラスエントロピの合計である。表１に示すように、上述した方法により、ユーザＡとユーザＢの動作エントロピは、それぞれ、１．６００７２７と０．４７０３４９であると算出される。
【００４９】
ステップＳ３０８では、動作エントロピにより、ユーザのネットワークアクセス動作が属するアクセスクラスを決定する。
【００５０】
本実施形態において、サーバは、予め異なるアクセスクラスを設定してもよい。例えば、三クラスに設定してもよく、対応する動作は、マシンアクセス動作、不審アクセス動作、及び通常アクセス動作であり、対応するユーザは、それぞれ、マシンユーザ、不審ユーザ、及び通常ユーザとして設定される。
【００５１】
サーバは、定義された動作エントロピの計算式により、各クラスのユーザに対応する動作エントロピの範囲を、対応して設定してもよい。動作エントロピを算出した後、動作エントロピが属する範囲を検索し、さらに、当該ユーザのクラスが決定する。
【００５２】
同様に、表１に対応する動作エントロピの計算式を例として説明し、サーバは、マシンアクセス動作、不審アクセス動作、及び通常アクセス動作に対応する動作エントロピの属する範囲を設定する。
【００５３】
例えば、マシンアクセス動作、不審アクセス動作、及び通常アクセス動作に対応する動作エントロピの属する範囲は、ぞれぞれ、０≦ｘ＜０．５、０．５≦ｘ＜１、及びｘ≧１であるように設定される。ここで、ｘはユーザの動作エントロピの値を表す。表１に示すように、ユーザＡの動作エントロピは１．６００７２７である場合、その属する範囲はｘ≧１であると判断され、ユーザＡは通常ユーザであると判断される。ユーザＢの動作エントロピは０．４７０３４９である場合、それの属する範囲は０．５≦ｘ＜１であり、ユーザＢはマシンユーザであると判断される。
【００５４】
本実施形態に提供されたネットワークアクセス識別方法では、予め設定された期間におけるユーザのネットワークアクセス情報に基づいて、予め設定された動作クラス毎のユーザの動作データを抽出し、該動作データに基づいてユーザの動作エントロピを算出し、該動作エントロピにより、ユーザのネットワークアクセス動作が属するアクセスクラスを決定する。上述した方法は、ユーザが悪意によりデータを盗む動作であるか、又は通常のブラウジングの動作であるかを、迅速かつ正確に識別することができ、更に、動作の判定結果によって対応することができる。
【００５５】
一実施形態において、動作エントロピに基づいてユーザのネットワークアクセス動作が属するアクセスクラスを決定するステップの後、ユーザのアクセスクラスがマシンアクセス動作であると判断される場合、ユーザのアカウントをフリーズする。また、ユーザのアクセスクラスが不審ユーザ動作である場合、ユーザの連絡先情報を取得して、該連絡先に不審警告を送信する。
【００５６】
本実施形態において、ユーザがマシンユーザであると判断される場合、該ユーザの動作は、電子商取引ウェブサイトにおける製品情報のようなデータを、悪意によって盗む動作であることを示すため、アカウントの使用をフリーズしてもよい。不審ユーザであると判断される場合、該ユーザは、ある程度のデータ盗難行為があることを示すため、サーバは、ユーザの電子メールアドレスのような連絡先情報を取得し、ユーザに警告電子メールを送信する。
【００５７】
さらに、一実施形態において、ネットワークアクセス情報は、予め設定された期間におけるユーザのログイン時間を含む。予め設定された動作クラス毎のユーザの動作データに基づいて、ユーザの動作エントロピを算出するステップは、ユーザのログイン時間の離散度を算出すること、離散度によりユーザの第１動作エントロピ重み値を決定すること、第１動作エントロピ重み値及び動作エントロピにより、ユーザの新しい動作エントロピを決定することを含む。
【００５８】
本実施形態において、ログイン時間は、ユーザがアカウントにログインして、ブラウジングし始める時間を示すものであり、該ログイン時間は、ログイン日付を考慮しない。ログイン時間の離散度は、「分散」で表してもよい。サーバは、予め設定された時間におけるネットワークアクセス情報から得られたログイン時間に基づいて、ユーザの平均ログイン時間を算出し、その後、予め設定された時間におけるユーザのログイン時間の分散を算出する。ユーザの動作エントロピは、該ログイン回数及び分散により定められる。
【００５９】
サーバは、異なるログイン回数範囲において、異なる分散又は分散範囲に対応する第１動作エントロピ重み値を設定してもよい。上記算出された動作エントロピを、定められた第１動作エントロピ重み値にかけた積は、新しい動作エントロピとなり、この新しい動作エントロピにより、ユーザの動作クラスが決定される。
【００６０】
例えば、表２〜表４に示すように、表２及び表３は、表１におけるユーザＡとユーザＢのログイン時間を記載し、表４は、サーバの予め設定された時間離散度範囲と第１動作エントロピ重み値の対応関係表である。サーバは、ユーザＡの時間離散度が１であり、ユーザＢの時間離散度が１５であると算出する。該予め設定された対応関係から、ユーザＡとユーザＢの第１動作エントロピ重み値は、それぞれ、１と０．９であることを取得する。さらに、該重み値により、ユーザＡとユーザＢの新しい動作エントロピは、１．６００７２７及び０．４２３３１４１であることが算出される。
【００６１】
【表２】
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【００６２】
【表３】
0006422617.tif 000006
【００６３】
【表４】
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【００６４】
更に、一実施形態において、ユーザのログイン時間を参照してユーザの動作エントロピを定め、該動作エントロピにより、ユーザの動作クラスを定める。これにより、ユーザ動作の識別の正確率を向上させる。
【００６５】
さらに、一実施形態において、ネットワークアクセス情報は、ユーザの年齢を含む。ユーザが予め設定された動作クラス毎の動作データに基づいてユーザの動作エントロピを算出するステップは、ユーザの年齢が注意すべき年齢に属するか否かを判断し、注意すべき年齢に属すると判断される場合、注意すべき年齢に対応する第２動作エントロピ重み値を取得すること、第２動作エントロピ重み値及び動作エントロピにより、ユーザの新しい動作エントロピを定めることを含む。
【００６６】
本実施形態において、サーバは、複数の年齢を注意すべき年齢として設定してもよい。当該注意すべき年齢は、マシンによって自動的に生成される可能性のある年齢を表すために用いられ、例えば、注意すべき年齢として、−１、０、１、及び９９９才などを設定してもよい。ユーザの年齢が注意すべき年齢であることを検出した場合、サーバに設定された注意すべき年齢に対応する第２動作エントロピ重み値を取得することができる。第２動作エントロピ重み値を、予備に算出された動作エントロピにかけた積は、ユーザの新しい動作エントロピとする。
【００６７】
一実施形態において、ユーザの年齢とログイン時間を参照して、新しい動作エントロピを定めてもよいが、一実施形態において、ユーザの年齢が注意すべき年齢であることが検出される場合、予備に算出された動作エントロピを、第１動作エントロピ重み値と第２動作エントロピ重み値に掛けた積を、新しい動作エントロピとする。
【００６８】
本実施形態において、ユーザの年齢を参照してユーザの動作エントロピを定め、該動作エントロピにより、ユーザの動作クラスを定める。これにより、ユーザ動作の識別の正確率を向上させる。
【００６９】
一実施形態において、図５に示すように、図１又は図２に示すサーバで稼働可能なネットワークアクセス動作識別装置が提供され、該ネットワークアクセス動作識別装置は、下記のことを含む。
【００７０】
ネットワークアクセス情報取得モジュール５０２は、予め設定された期間におけるユーザのネットワークアクセス情報を取得するためのものである。
【００７１】
動作データ取得モジュール５０４は、ネットワークアクセス情報に基づいて、予め設定された動作クラス毎のユーザの動作データを抽出するためのものである。
【００７２】
動作エントロピ算出モジュール５０６は、予め設定された動作クラス毎のユーザの動作データに基づいて、ユーザのネットワークアクセス動作の離散度を表すための動作エントロピを算出するためのものである。
【００７３】
アクセスクラス決定モジュール５０８は、動作エントロピにより、ユーザのネットワークアクセス動作が属するアクセスクラスを決定するためのものである。
【００７４】
一実施形態において、動作データ取得モジュール５０４は、ネットワークアクセス情報をプリセット処理すること、プリセット処理されたネットワークアクセス情報により、ユーザが予め設定された動作クラス毎の動作データを取得すること、取得された同じクラスの動作データを同じフォーマットを備えるようにするためのものである。
【００７５】
一実施形態において、図６に示すように、動作エントロピ算出モジュール５０６は、以下のことを含む。
【００７６】
回数算出ユニット６０２は、予め設定された動作クラス毎のユーザの動作データに基づいて、対応する予め設定された動作クラス毎のカウント回数及び総回数を算出するためのものであり、総回数は、予め設定された動作クラス毎のカウント回数の合計である。
【００７７】
クラス確率算出ユニット６０４は、予め設定された動作クラス毎のカウント回数と総回数に基づいて、対応する予め設定された動作クラス毎のクラス確率を算出するためのものである。
【００７８】
クラスエントロピ算出ユニット６０６は、予め設定された動作クラス毎のクラス確率により、対応する予め設定された動作クラス毎のクラスエントロピを算出するためのものであり、クラスエントロピは、対応するクラスにおけるユーザのネットワークアクセス動作の離散度を表すものである。
【００７９】
動作エントロピ算出ユニット６０８は、予め設定された動作クラス毎のクラスエントロピにより、動作エントロピを算出するものである。
【００８０】
一実施形態において、クラスエントロピは、計算式が、
【数３】
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であり、Ｐｉは第ｉクラスの動作のクラスエントロピを表し、ａは０ではないいずれかの係数であり、ｂは０より大きい係数を表し、Ｃは予め設定された動作クラスのクラス値を表し、ｐｉは第ｉクラスのクラス動作の総回数に対する確率を表し、動作エントロピは、予め設定された動作クラス毎のクラスエントロピの合計である。
【００８１】
一実施形態において、ネットワークアクセス情報は、予め設定された期間におけるユーザのログイン時間を含む。動作エントロピ算出モジュール５０６は、ユーザのログイン時間の離散度を算出し、離散度によりユーザの第１動作エントロピ重み値を定め、第１動作エントロピ重み値及び動作エントロピにより、ユーザの新しい動作エントロピを定めるためのものである。
【００８２】
一実施形態において、ネットワークアクセス情報は、ユーザの年齢を含む。動作エントロピ算出モジュール５０６は、ユーザの年齢が注意すべき年齢に属するか否かを判断し、注意すべき年齢に属すると判断される場合、注意すべき年齢に対応する第２動作エントロピ重み値を取得し、第２動作エントロピ重み値及び動作エントロピにより、ユーザの新しい動作エントロピを定めるためのものである。
【００８３】
上記のネットワークアクセス動作識別装置の各モジュールは、その全体又は一部がソフトウェア、ハードウェア、又はそれらの組み合わせによって実施されてもよい。ネットワークインタフェースは、イーサネットカードや無線ネットワークカードなどであってもよい。 上記の各モジュールは、ハードウェアとしてサーバのプロセッサに埋め込まれ、又はサーバのプロセッサから独立していてもよいし、プロセッサが上記の各モジュールに対応する操作を呼び出して実行しやすいように、ソフトウェアとしてサーバのメモリに記憶されてもよい。プロセッサは、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラなどでもよい。
【００８４】
上記の実施形態の方法の全て又は一部のプロセスは、コンピュータプログラムによって、関連のハードウェアに命じることで実現可能であることを、当業者は理解すべきである。上記のプログラムはコンピュータ読取り可能な記憶媒体に記憶されてもよく、また上記の各方法の実施形態におけるプロセスは該プログラムの実行を含んでもよい。ここで、記憶媒体は、磁気ディスク、光ディスク、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、或いはＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等であってもよい。
【００８５】
上記した実施形態の各技術特徴は任意に組み合わせてもよく、説明を簡潔にするため、上記実施形態における各技術特徴の全ての可能な組み合わせを記載してはいないが、これらの技術特徴の組み合わせに矛盾がない限り、本発明の範囲内にあると見なされるべきである。 
【００８６】
上記した実施形態は、本発明のいくつかの実施例を単に説明するものであり、その記載は具体的且つ詳細なものであるが、それに限定されるものではない。なお、当業者にとって、本発明の趣旨から逸脱しない範囲で種々の変形や改善が可能であり、これらは本発明の保護範囲に属するものであると理解されたい。したがって、本発明の技術的な範囲は、添付の特許請求の範囲に準ずるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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