【誤訳訂正書】
【提出日】平成28年7月25日(2016.7.25)
【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】
機密データについての複数の陽性例及び機密データについての複数の陰性例を含むトレーニングデータセットを、ユーザインターフェースを介して、受信するステップと、
機械学習を用いて前記トレーニングデータセットを分析して、機械学習ベースド検出（machine learning-based detection (MLD)）プロファイルをトレーニングするステップであって、前記MLDプロファイルは新たなデータを機密データ又は非機密データとして分類するのに用いられる、ステップと、
前記ユーザインターフェースにおいて、前記MLDプロファイルについてのクオリティーメトリックを表示するステップと
前記クオリティーメトリックがクオリティー閾値を充足しなかった場合には：
ユーザ入力に応答して前記トレーニングデータセットを変更するステップと、
前記変更されたトレーニングデータセットを分析して前記MLDプロファイルを再トレーニングするステップと
を行うステップと
を備える方法。
【請求項２】
前記トレーニングデータセットを分析するステップは：
前記トレーニングデータセットについて特徴抽出を行って前記陽性例の特徴及び前記陰性例の特徴を備える特徴セットを生成するステップと、
前記トレーニングデータセットから分類モデルを生成するステップと、
前記クオリティーメトリックを算出するステップであって、前記クオリティーメトリックは偽陽性レーティング、偽陰性レーティング又はメモリ利用レーティングの少なくとも１つを含む、ステップと
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記トレーニングデータセットを分析する前に前記ユーザインターフェースを介してメモリ割り当てに関してのユーザ選択を受信するステップであって、データのカテゴリゼーションについての前記メモリ利用レーティングは前記メモリ割り当てに準拠する、ステップ、をさらに備える請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記偽陽性レーティングが偽陽性閾値内である及び前記偽陰性レーティングが偽陰性閾値内である場合、展開操作を可能とするステップと、
前記展開操作を行うためのユーザ要求を前記ユーザインターフェースを介して受信するステップと、
前記ユーザ要求を受信したことに応答して、前記MLDプロファイルをDLPシステムのデータロスプリベンション（DLP）ポリシーに追加するステップと
をさらに備える請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記トレーニングデータセットから、偽陽性を起こしたデータ及び偽陰性を起こしたデータの少なくとも１つを、前記ユーザインターフェースにて特定するステップ、をさらに備える請求項２に記載の方法。
【請求項６】
機密データについての前記陽性例及び機密データについての前記陰性例に関してのカテゴリゼーション情報を受信するステップと、
前記トレーニングデータセットに追加すべきデータのカテゴリを前記ユーザインターフェースにて特定して前記クオリティーメトリックを向上させるステップと
をさらに備える請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記MLDプロファイルについての新たなクオリティーメトリックを前記ユーザインターフェースに表示するステップ
をさらに備える請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記トレーニングデータセットはDLPシステムのデータロスプリベンション（DLP）ポリシーにより収集されたものであり、機密データについての前記複数の陰性例は前記DLPポリシーにより機密ドキュメントとして誤分類されたドキュメントを含み、
前記MLDプロファイルを前記DLPポリシーへ展開するステップ
をさらに備える請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記MLDプロファイルのための感度閾値についての選択を、前記ユーザインターフェースを介して受信するステップと、
前記選択に基づいて前記MLDプロファイルのための感度閾値設定を制御するステップと
をさらに備える請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
命令を含むコンピュータ可読媒体であって、前記命令が処理装置により実行されると、
機密データについての複数の陽性例及び機密データについての複数の陰性例を含むトレーニングデータセットを、ユーザインターフェースを介して、受信するステップと、
機械学習を用いて前記トレーニングデータセットを分析して、機械学習ベースド検出（MLD）プロファイルをトレーニングするステップであって、前記MLDプロファイルは新たなデータを機密データ又は非機密データとして分類するのに用いられる、ステップと、
前記ユーザインターフェースにおいて、前記MLDプロファイルについてのクオリティーメトリックを表示するステップと
前記クオリティーメトリックがクオリティー閾値を充足しなかった場合には：
ユーザ入力に応答して前記トレーニングデータセットを変更するステップと、
前記変更されたトレーニングデータセットを分析して前記MLDプロファイルを再トレーニングするステップと
を行うステップと
を備える方法を前記処理装置に行わせる、コンピュータ可読媒体。
【請求項１１】
前記トレーニングデータセットを分析するステップは：
前記トレーニングデータセットについて特徴抽出を行って前記陽性例の特徴及び前記陰性例の特徴を備える特徴セットを生成するステップと、
前記トレーニングデータセットから分類モデルを生成するステップと、
前記クオリティーメトリックを算出するステップであって、前記クオリティーメトリックは偽陽性レーティング、偽陰性レーティング又はメモリ利用レーティングの少なくとも１つを含む、ステップと
を備える、請求項１０に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
前記方法は：
前記トレーニングデータセットを分析する前に前記ユーザインターフェースを介してメモリ割り当てに関してのユーザ選択を受信するステップであって、データのカテゴリゼーションについての前記メモリ利用レーティングは前記メモリ割り当てに準拠する、ステップ
をさらに備える、請求項１１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
前記方法は：
前記偽陽性レーティングが偽陽性閾値内である及び前記偽陰性レーティングが偽陰性閾値内である場合、展開操作を可能とするステップと、
前記展開操作を行うためのユーザ要求を前記ユーザインターフェースを介して受信するステップと、
前記ユーザ要求を受信したことに応答して、前記MLDプロファイルをDLPシステムのデータロスプリベンション（DLP）ポリシーに追加するステップと
をさらに備える、請求項１１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
前記方法は：
前記トレーニングデータセットから、偽陽性を起こしたデータ及び偽陰性を起こしたデータの少なくとも１つを、前記ユーザインターフェースにて特定するステップ、
をさらに備える、請求項１１に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
前記方法は：
機密データについての前記陽性例及び機密データについての前記陰性例に関してのカテゴリゼーション情報を受信するステップと、
前記トレーニングデータセットに追加すべきデータのカテゴリを前記ユーザインターフェースにて特定して前記クオリティーメトリックを向上させるステップと
をさらに備える、請求項１０に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記方法は：
前記MLDプロファイルについての新たなクオリティーメトリックを前記ユーザインターフェースに表示するステップ
をさらに備える、請求項１０に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
前記トレーニングデータセットはDLPシステムのデータロスプリベンション（DLP）ポリシーにより収集されたものであり、機密データについての前記複数の陰性例は前記DLPポリシーにより機密ドキュメントとして誤分類されたドキュメントを含み、前記方法は：
前記MLDプロファイルを前記DLPポリシーへ展開するステップ
をさらに備える、請求項１０に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記方法は：
前記MLDプロファイルのための感度閾値についての選択を、前記ユーザインターフェースを介して受信するステップと、
前記選択に基づいて前記MLDプロファイルのための感度閾値設定を制御するステップと
をさらに備える、請求項１０に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
コンピューティング装置であって、
機械学習マネージャのための命令を格納するためのメモリと
前記命令を実行するための処理装置と
を備える、コンピューティング装置であって、
前記命令は前記処理装置に：
前記機械学習マネージャのためのユーザインターフェースを提供させ、
機密データについての複数の陽性例及び機密データについての複数の陰性例を含むトレーニングデータセットを、前記ユーザインターフェースを介して、受信させ、
機械学習を用いて前記トレーニングデータセットを分析させて、新たなデータを機密データ又は非機密データとして分類するのに用いられる機械学習ベースド検出（MLD）プロファイルをトレーニングさせ、
前記ユーザインターフェースにおいて、前記MLDプロファイルについてのクオリティーメトリックを表示させ、
前記クオリティーメトリックがクオリティー閾値を充足しなかった場合には：
ユーザ入力に応答して前記トレーニングデータセットを変更することと、
前記変更されたトレーニングデータセットを分析して前記MLDプロファイルを再トレーニングすることと
を行わせる
命令である、コンピューティング装置。
【請求項２０】
前記トレーニングデータセットを分析することは：
前記トレーニングデータセットについて特徴抽出を行って前記陽性例の特徴及び前記陰性例の特徴を備える特徴セットを生成することと、
前記トレーニングデータセットから分類モデルを生成することと、
前記クオリティーメトリックを算出することであって、前記クオリティーメトリックは偽陽性レーティング、偽陰性レーティング又はメモリ利用レーティングの少なくとも１つを含む、算出することと
を備える、請求項１９に記載のコンピューティング装置。
【請求項２１】
前記命令は、前記処理装置にさらに：
前記トレーニングデータセットから、偽陽性を起こしたデータ及び偽陰性を起こしたデータの少なくとも１つを、前記ユーザインターフェースにて特定させる、
請求項２０に記載のコンピューティング装置。
【請求項２２】
前記トレーニングデータセットはDLPシステムのデータロスプリベンション（DLP）ポリシーにより収集されたものであり、機密データについての前記複数の陰性例は前記DLPポリシーにより機密ドキュメントとして誤分類されたドキュメントを含み、
前記MLDプロファイルを前記DLPポリシーへ展開させる命令をさらに備える、請求項１９に記載のコンピューティング装置。
【請求項２３】
前記MLDプロファイルのための感度閾値についての選択を、前記ユーザインターフェースを介して受信させ、
前記選択に基づいて前記MLDプロファイルのための感度閾値設定を制御させる
命令をさらに備える請求項１９に記載のコンピューティング装置。
【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つの実施形態では、コンピューティング装置は、機密データについての陽性例及び機密データについての陰性例に関してのカテゴリゼーション情報を受信する。そして、コンピューティング装置は、データのトレーニングセットに追加すべきデータのカテゴリをユーザインターフェースにて特定してクオリティーメトリックを向上させることができる。１つの実施形態では、コンピューティング装置は、クオリティーメトリックがクオリティー閾値を充足しなかった場合、ユーザ入力に応答してデータのトレーニングセットを変更する。そして、コンピューティング装置は、変更されたデータのトレーニングセットを分析してMLDプロファイルを再トレーニングして、MLDプロファイルについての新たなクオリティーメトリックをユーザインターフェースに表示する。