【誤訳訂正書】
【提出日】平成30年12月3日(2018.12.3)
【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】
Webページの異常要素を検出するためのコンピュータ実装方法であって、
Webサーバを介してWebサイトに紐づいた前記Webページを要求し、クライアントコンピューティングデバイスによって前記Webサイトへのアクセスを取得するステップと、
前記クライアントコンピューティングデバイスによって、前記Webページに関するデータを収集するために前記Webページを実行するステップと、
少なくとも前記収集したデータに基づいて、少なくとも1つのN次元ベクトルを決定するステップと、
前記少なくとも1つのN次元ベクトルに基づいて、N次元空間内の前記Webページの少なくとも1つの要素についてのベクトルの座標の値の組を含む少なくとも1つのクラスタを作成するステップと、
前記少なくとも1つのクラスタに基づいて、前記Webページの統計モデルを作成するステップと、
前記統計モデルを用いて前記Webページの異常要素を検出するステップと、
を備える、コンピュータ実装方法。
【請求項２】
前記少なくとも１つのN次元ベクトルを格納するステップと、
前記少なくとも１つのクラスタを作成する前に、少なくとも１つのN次元ベクトルに関する追加のデータを収集するため他のクライアントコンピューティングによりWebページを取得して実行するステップと、を備える、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記Webサーバは、前記Webページを要求するクライアントコンピューティングデバイスからの要求を受信したことに応じて、前記Webページに少なくとも１つのスクリプトを追加するよう構成される、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
前記クライアントコンピューティングデバイスによって前記Webページを実行するステップは、前記少なくとも1つのスクリプトを実行して前記Webページの前記少なくとも1つの要素に関するデータを収集するステップを有する、請求項３に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
前記Webページのクラスタの前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、先に構築された少なくとも1つの前記Webページの統計モデルのN次元ベクトルとを比較するステップと、
前記Webページの前記少なくとも1つの要素を、下記（１）〜（３）のうち少なくとも１つを検出することにより異常であると判定し識別するステップと、
を備える、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
（１）N次元空間における、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルクラスタの中心との距離が、前記クラスタの半径よりも大きい。
（２）N次元空間における、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルのクラスタの中心との間の近接度が、第１の選択された閾値よりも大きい。
（３）N次元空間における、前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルのクラスタのN次元ベクトルのうちクラスタ中心から最も離れたベクトルとの間の近接度が、第２の選択された閾値よりも大きい。
【請求項６】
前記少なくとも１つの要素が異常でないことを検出すると、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルを前記Webページの統計モデルに追加するステップをさらに備える、請求項５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
前記Webサーバは、
Webページの少なくとも１つの要素の異常の検出に応答して前記クライアントコンピューティングデバイスとの接続を無効にし、
前記少なくとも１つの要素の統計的有意性を閾値に関して少なくとも決定するために前記Webページの前記少なくとも１つの要素に対してアンチウィルススキャンを実行し、
前記少なくとも１つの要素の統計的有意性が閾値よりも大きいことの検出に応答して、前記少なくとも１つの要素が安全であると識別し前記クライアントコンピューティングデバイスとの接続を再確立するよう構成される、請求項５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルが前記Webページの統計モデルに対応していないことの検出に応答して、前記少なくとも１つの要素に関連するWebページの数と、前記Webページの統計モデルに用いられるWebページの総数との比率を決定するステップをさらに備える、請求項７に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
前記少なくとも１つの要素に関連するWebページの数には、前記少なくとも１つの要素又はそのN次元空間におけるN次元ベクトル間の距離が選択された閾値未満である近傍の要素を含むWebページの数が含まれる、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
Webページの異常要素を検出するためのシステムであって、少なくとも１つのクライアントコンピューティングデバイスのプロセッサを備え、
当該プロセッサは、
Webサーバを介してWebサイトに紐づいた前記Webページを要求することで前記Webサイトへのアクセスを取得し、
前記クライアントコンピューティングデバイスによって、前記Webページに関するデータを収集するために前記Webページを実行し、
少なくとも前記収集したデータに基づいて、少なくとも1つのN次元ベクトルを決定し、
前記少なくとも1つのN次元ベクトルに基づいて、N次元空間内の前記Webページの少なくとも1つの要素についてのベクトルの座標の値の組を含む少なくとも1つのクラスタを作成し、
前記少なくとも1つのクラスタに基づいて、前記Webページの統計モデルを作成し、
前記統計モデルを用いて前記Webページの異常要素を検出するよう構成される、システム。
【請求項１１】
前記プロセッサはさらに、
前記少なくとも１つのN次元ベクトルを格納し、
前記少なくとも１つのクラスタを作成する前に、少なくとも１つのN次元ベクトルに関する追加のデータを収集するためWebページを取得して実行するよう構成される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記Webサーバは、前記Webページを要求するクライアントコンピューティングデバイスからの要求を受信したことに応じて、前記Webページに少なくとも１つのスクリプトを追加するよう構成される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１３】
前記クライアントコンピューティングデバイスによって前記Webページを実行するため、前記少なくとも1つのプロセッサは、前記少なくとも1つのスクリプトを実行して前記Webページの前記少なくとも1つの要素に関するデータを収集するよう構成される、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記少なくとも１つのプロセッサはさらに、
前記Webページのクラスタの前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、先に構築された少なくとも1つの前記Webページの統計モデルのN次元ベクトルとを比較し、
前記Webページの前記少なくとも1つの要素を、下記（１）〜（３）のうち少なくとも１つを検出することにより異常であると判定し識別するよう構成される、請求項１０に記載のシステム。
（１）N次元空間における、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルクラスタの中心との距離が、前記クラスタの半径よりも大きい。
（２）N次元空間における、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルのクラスタの中心との間の近接度が、第１の選択された閾値よりも大きい。
（３）N次元空間における、前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルのクラスタのN次元ベクトルのうちクラスタ中心から最も離れたベクトルとの間の近接度が、第２の選択された閾値よりも大きい。
【請求項１５】
前記少なくとも１つのプロセッサはさらに、前記少なくとも１つの要素が異常でないことを検出すると、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルを前記Webページの統計モデルに追加するよう構成される、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記Webサーバは、
Webページの少なくとも１つの要素の異常の検出に応答して前記クライアントコンピューティングデバイスとの接続を無効にし、
前記少なくとも１つの要素の統計的有意性を閾値に関して決定するために前記Webページの前記少なくとも１つの要素に対してアンチウィルススキャンを実行し、
前記少なくとも１つの要素の統計的有意性が閾値よりも大きいことの検出に応答して、前記少なくとも１つの要素が安全であると識別し前記クライアントコンピューティングデバイスとの接続を再確立するよう構成される、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１７】
前記少なくとも１つのプロセッサは、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルが前記Webページの統計モデルに対応していないことの検出に応答して、前記少なくとも１つの要素に関連するWebページの数と、前記Webページの統計モデルに用いられるWebページの総数との比率を決定するよう構成され、
前記少なくとも１つの要素に関連するWebページの数には、前記少なくとも１つの要素又はそのN次元空間におけるN次元ベクトル間の距離が選択された閾値未満である近傍の要素を含むWebページの数が含まれる、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
Webページの異常要素を検出するためのコンピュータ実行可能命令が格納された非一時的コンピュータ可読媒体であって、
Webサーバを介してWebサイトに紐づいた前記Webページを要求し、クライアントコンピューティングデバイスによって前記Webサイトへのアクセスを取得させる命令と、
前記クライアントコンピューティングデバイスによって、前記Webページに関するデータを収集するために前記Webページを実行させる命令と、
少なくとも前記収集したデータに基づいて、少なくとも1つのN次元ベクトルを決定させる命令と、
前記少なくとも1つのN次元ベクトルに基づいて、N次元空間内の前記Webページの少なくとも1つの要素についてのベクトルの座標の値の組を含む少なくとも1つのクラスタを作成させる命令と、
前記少なくとも1つのクラスタに基づいて、前記Webページの統計モデルを作成させる命令と、
前記統計モデルを用いてWebページの異常要素を検出させる命令と、
を備える、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記Webページのクラスタの前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、先に構築された少なくとも1つの前記Webページの統計モデルのN次元ベクトルとを比較させる命令と、
前記Webページの前記少なくとも1つの要素を、下記（１）〜（３）のうち少なくとも１つを検出することにより異常であると判定し識別させる命令と、
を備える、請求項１８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（１）N次元空間における、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルクラスタの中心との距離が、前記クラスタの半径よりも大きい。
（２）N次元空間における、前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルのクラスタの中心との間の近接度が、第１の選択された閾値よりも大きい。
（３）N次元空間における、前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルと、前記Webページの統計モデルのクラスタのN次元ベクトルのうちクラスタ中心から最も離れたベクトルとの間の近接度が、第２の選択された閾値よりも大きい。
【請求項２０】
前記Webページの前記少なくとも１つの要素の前記少なくとも１つのN次元ベクトルが前記Webページの統計モデルに対応していないことの検出に応答して、前記少なくとも１つの要素に関連するWebページの数と、前記Webページの統計モデルで用いられるWebページの総数との比率を決定させる命令をさらに備える、請求項１９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【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】
１つの例示的な態様において、Webページの異常要素を検出するためのコンピュータ実装方法は、Webサーバを介してWebサイトに紐づいた前記Webページを要求し、クライアントコンピューティングデバイスによって前記Webサイトへのアクセスを取得するステップと、前記クライアントコンピューティングデバイスによって、前記Webページに関するデータを収集するために前記Webページを実行するステップと、少なくとも前記収集したデータに基づいて、少なくとも1つのN次元ベクトルを決定するステップと、前記少なくとも1つのN次元ベクトルに基づいて、N次元空間内の前記Webページの少なくとも1つの要素についてのベクトルの座標の値の組を含む少なくとも1つのクラスタを作成するステップと、前記少なくとも1つのクラスタに基づいて、前記Webページの統計モデルを作成するステップと、前記統計モデルを用いて前記Webページの異常要素を検出するステップと、を備える。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１５】
１つの例示的な態様において、Webページの異常要素を検出するためのシステムは、少なくとも１つのクライアントコンピューティングデバイスのプロセッサを備え、当該プロセッサは、Webサーバを介してWebサイトに紐づいた前記Webページを要求することで前記Webサイトへのアクセスを取得し、前記クライアントコンピューティングデバイスによって、前記Webページに関するデータを収集するために前記Webページを実行し、少なくとも前記収集したデータに基づいて、少なくとも1つのN次元ベクトルを決定し、前記少なくとも1つのN次元ベクトルに基づいて、N次元空間内の前記Webページの少なくとも1つの要素についてのベクトルの座標の値の組を含む少なくとも1つのクラスタを作成し、前記少なくとも1つのクラスタに基づいて、前記Webページの統計モデルを作成し、前記統計モデルを用いて前記Webページの異常要素を検出するよう構成される。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１６】
１つの例示的な態様において、Webページの異常要素を検出するためのコンピュータ実行可能命令が格納された非一時的コンピュータ可読媒体は、Webサーバを介してWebサイトに紐づいた前記Webページを要求し、クライアントコンピューティングデバイスによって前記Webサイトへのアクセスを取得させる命令と、前記クライアントコンピューティングデバイスによって、前記Webページに関するデータを収集するために前記Webページを実行させる命令と、少なくとも前記収集したデータに基づいて、少なくとも1つのN次元ベクトルを決定させる命令と、前記少なくとも1つのN次元ベクトルに基づいて、N次元空間内の前記Webページの少なくとも1つの要素についてのベクトルの座標の値の組を含む少なくとも1つのクラスタを作成させる命令と、前記少なくとも1つのクラスタに基づいて、前記Webページの統計モデルを作成させる命令と、前記統計モデルを用いてWebページの異常要素を検出させる命令と、を備える。