【誤訳訂正書】
【提出日】令和1年6月3日(2019.6.3)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プログラムと関連する少なくとも一つの特性を含むデータを受信するステップと、
複数の利用可能な機械学習のモデルのうちの、少なくとも一つの機械学習のモデルを選択するステップと、
受信したデータに基づき、少なくとも一つの機械学習のモデルを用いて、プログラムを実行させるかどうか、若しくはプログラムを実行することを継続させるかどうか、判別するステップと、
プログラムが実行され得ると判別されればプログラムの少なくとも一部を実行させるステップと、
プログラムが実行され得ないと判別されれば、プログラムの少なくとも一部を、実行させること、若しくは実行することを継続させることを、回避するステップと
を含み、
前記少なくとも一つの機械学習のモデルを選択するステップは、可能な特性のうちのどれが特性コレクタから受け取られるのかにより、若しくは、コンピュータリソースの現在の利用可能性若しくは欠乏性により、予測される、
コンピュータ実装の方法。
【請求項２】
前記少なくとも一つの機械学習のモデルが、複数の様々なプログラムから導出される特性データを用いて訓練される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記少なくとも一つの機械学習のモデルが、教師あり学習を用いて訓練される、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも一つの機械学習のモデルが、教師なし学習を用いて訓練される、請求項１〜３のうちのいずれか一に記載の方法。
【請求項５】
更に、特性コレクタによりプログラムの前記少なくとも一つの特性を収集するステップを含む、請求項１〜４のうちのいずれか一に記載の方法。
【請求項６】
前記特性コレクタが、予め特定された時点における特性を収集する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記予め特定された時点は、プログラムの実行のときである、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記少なくとも一つの特性は、プログラムの実行の間における、時点での計測と進行中の計測との組み合わせを含む、請求項５〜７のうちのいずれか一に記載の方法。
【請求項９】
前記少なくとも一つの特性は、プログラムの実行に先立って受動的に収集される動作特性を含み、
前記方法は、更に、キャッシュ内に動作特性を記録するステップを含む、
請求項５〜８のうちのいずれか一に記載の方法。
【請求項１０】
前記少なくとも一つの特性は、プログラムを実行するための、システムの動作環境を特徴付ける少なくとも一つの動作特性を含む、請求項１〜９のうちのいずれか一に記載の方法。
【請求項１１】
前記少なくとも一つの動作特性は、プログラムの評価、文脈情報、システム状態、システム動作統計、タイムシリーズデータ、現存のプログラム、オペレーティングシステムに関するディテール、プログラムのランステータス、若しくは、構成変数から成るグループから選択される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記少なくとも一つの特性は、プログラムを特徴付ける少なくとも一つの静的特性を含む、請求項１〜１１のうちのいずれか一に記載の方法。
【請求項１３】
前記少なくとも一つの静的特性は、プログラムについての計測、プログラムの構造エレメント、若しくは、プログラムのコンテンツから成るグループから選択される、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記少なくとも一つの特性は、プログラムの実行を特徴付ける少なくとも一つの動的特性を含む、請求項１〜１３のうちのいずれか一に記載の方法。
【請求項１５】
前記少なくとも一つの動的特性は、オペレーティングシステムとの相互作用、サブルーチンの実行、プロセスの状態、プログラム若しくはシステムの実行の統計、又は、プログラムと関連するイベントの発生の順序から成るグループから選択される、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記少なくとも一つの特性は、プログラムを実行するためのシステムの外部のソースからの、少なくとも一つの外部特性を含む、請求項１〜１５のうちのいずれか一に記載の方法。
【請求項１７】
前記少なくとも一つの外部特性は、少なくとも一つのリモートデータベース若しくは他のデータソースから取得される、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記少なくとも一つの外部特性は、バイナリ、連続、及び、カテゴリから成るグループから選択されるフォーマットを取る、請求項１〜１７のうちのいずれか一に記載の方法。
【請求項１９】
前記少なくとも一つの機械学習のモデルは、機械学習のモデルのアンサンブルを含む、請求項１〜１８のうちのいずれか一に記載の方法。
【請求項２０】
前記機械学習のモデルのアンサンブルは、ニューラルネットワークモデル、サポートベクターマシンモデル、スコアカードモデル、ロジスティック回帰モデル、ベイジアンモデル、若しくはデシジョンツリーモデルから成るグループから選択される、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
二つ若しくはそれ以上の機械学習のモデルのアウトプットが組み合わされ、プログラムを実行させるかどうか若しくは実行することを継続させるかどうか、判別するのに用いられる、請求項１９に記載の方法。
【請求項２２】
前記判別するステップは、プログラムを実行するための安全性のレベルを特徴付けるスコアを生成するステップを含み、
生成されるスコアは、プログラムの少なくとも一部を実行させるかどうか、判別するのに用いられる、請求項１〜２１のうちのいずれか一に記載の方法。
【請求項２３】
前記判別するステップは、生成されるスコアのための信頼性のレベルを生成するステップを含み、
前記生成される信頼性のレベルは、プログラムの少なくとも一部を実行させるかどうか、判別するのに用いられる、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記プログラムの少なくとも一部を実行させること若しくは実行することを継続させることを回避するステップは、プログラムの少なくとも一部がメモリ内にロードすることを阻止するステップを含む、請求項１〜２３のうちのいずれか一に記載の方法。
【請求項２５】
更に、プログラムと関連する動的ライブラリが不安全であることを判別するステップを含み、
前記プログラムの少なくとも一部を実行させること若しくは実行することを継続させることを回避するステップは、前記動的ライブラリがメモリ内にロードすることを阻止するステップを含む、請求項１〜２４のうちのいずれか一に記載の方法。
【請求項２６】
前記プログラムの少なくとも一部を実行させること若しくは実行することを継続させることを回避するステップは、プログラムと関連する従前ロードされたモジュールをアンロードするステップを含む、請求項１〜２５のうちのいずれか一に記載の方法。
【請求項２７】
前記プログラムの少なくとも一部を実行させること若しくは実行することを継続させることを回避するステップは、プログラムが稼働している間にプログラムを無効にするステップを含む、請求項１〜２６のうちのいずれか一に記載の方法。
【請求項２８】
前記プログラムの少なくとも一部を実行させること若しくは実行することを継続させることを回避するステップは、プログラムが稼働するに先立ち、又はプログラムが稼働を継続する前に、プログラムに関する制約を実装するステップを含む、請求項１〜２７のうちのいずれか一に記載の方法。
【請求項２９】
前記プログラムの少なくとも一部を実行させること若しくは実行することを継続させることを回避するステップは、プログラムの少なくとも一部を隔離するステップを含む、請求項１〜２８のうちのいずれか一に記載の方法。
【請求項３０】
前記プログラムの少なくとも一部を実行させること若しくは実行することを継続させることを回避するステップは、プログラムの少なくとも一部を削除するステップを含む、請求項１〜２９のうちのいずれか一に記載の方法。
【請求項３１】
前記プログラムの少なくとも一部を実行させること若しくは実行することを継続させることを回避するステップは、プログラムが個別の動作を実行することを回避するステップを含む、請求項１〜３０のうちのいずれか一に記載の方法。
【請求項３２】
前記プログラムの少なくとも一部を実行させること若しくは実行することを継続させることを回避するステップは、プログラムのアクセスのレベルを修正するステップを含む、請求項１〜３１のうちのいずれか一に記載の方法。
【請求項３３】
前記プログラムの少なくとも一部を実行させること若しくは実行することを継続させることを回避するステップは、試みられる動作を選択的に阻止するステップを含む、請求項１〜３２のうちのいずれか一に記載の方法。
【請求項３４】
前記プログラムの少なくとも一部を実行させること若しくは実行することを継続させることを回避するステップは、試みられる動作を回避してその代わりに別途の動作を引き起こすステップを含む、請求項１〜３３のうちのいずれか一に記載の方法。
【請求項３５】
少なくとも一つのコンピュータデバイスの一部を形成する少なくとも一つのハードウエアデータプロセッサにより実行されると、請求項１〜３４のうちのいずれか一に記載の方法に結果として成る命令を記録するコンピュータプログラム記録媒体。
【請求項３６】
少なくとも一つのデータプロセッサと、及び、
前記少なくとも一つのデータプロセッサにより実行されると、請求項１〜３４のうちのいずれか一に記載の方法に結果として成る命令を記録する、メモリとを含む、システム。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００６】
利用される機械学習のモデルの一つ若しくはそれ以上が、複数の様々なプログラムから導出される特性データを用いて訓練され得る。更に若しくは一方で、機械学習のモデルの一つ若しくはそれ以上が、教師あり学習を用いて訓練され得る。更に若しくは一方で、機械学習のモデルの一つ若しくはそれ以上が、教師なし学習を用いて訓練され得る。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２５】
機械学習のモデルのアンサンブルは、アプリケーションコントロールの前に、考案され訓練され得る。種々の機械言語アルゴリズムの予測の本質により、訓練されたモデルによって、安全な及び不安全なプログラムに対する「ファジー」マッチが可能になる。アンサンブル内でモデルを注意深く選択して訓練することにより、システムは、経時的な変化に対して弾性的に作用し得、「安全」若しくはその欠如と類似する、プログラムの動作内の小さい及び大きい変化を提供する。機械学習のモデルは、それが組み込むアルゴリズムにより特徴付けられ得、該アルゴリズムは、例として、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ロジスティック回帰、スコアカードモデル、ベイジアンアルゴリズム、及びデシジョンツリーを、含み得る。機械学習のモデルは、教師あり学習を用いて訓練され得、該教師あり学習では、所望のアウトプット値でラベル付けされたインプットサンプルの訓練のセットが、訓練のセット内では発生しないサンプルを正確に分類すべくモデルを調整し、又は、機械学習のモデルは、教師なし学習を用いて訓練され得、該教師なし学習では、アルゴリズムはラベル付けの無いデータ内の、隠れた構造を特定する。強化学習は、モデルを訓練するための第３のプロセスを表す。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５１】
図３は、処理フロー図３００であり、３１０にて、プログラムと関連する少なくとも一つの特性を含むデータが、受信される（即ち、アクセスされる、取得される、など）。その後、３２０にて、受信したデータに基づき、少なくとも一つの機械学習のモデルも用いて、プログラムの少なくとも一部を実行させるかどうか判別され得る。この点で用いられる少なくとも一つの機械学習のモデルは、例えば、教師あり学習及び／又は教師なし学習（場合によっては、各々のタイプの学習を用いるモデルの組み合わせも有り得る）を用いて、訓練され得る。続いて、３３０にて、プログラムの少なくとも一部が実行され得ると判別されればプログラムは実行し得る。そうでないならば、３４０にて、プログラム（若しくはその一部）が実行され得ないと判別されれば、プログラムの少なくとも一部は、実行すること／実行を継続することが、回避される。